Bee Cell 1.0

Bee Cell 1.0 属于 Bee by HEOSSI 的 Bee 系列，同门还有 Buzz、Comb、Hive、Brood 等型号，它们统一提供 262.1K 上下文，而 Cell 1.0 用 131072 tokens 上下文和更低的调用价格区分定位。它要解决的问题，是把图像、音频与文本纳入同一次请求：用户可以一次性提交录音、截图和文字材料，模型统一输出文本，再通过工具调用接入外部业务系统。相比同门，它把上下文规模减半，换来本系列最低一档的输入输出单价，适合请求体量中等、调用频次偏高的业务。模型权重不开源，只能经平台接口使用，本站收录的平台为 1 家。

选型建议需要图像与音频输入、上下文不超过 131072 tokens 且对价格敏感的文本输出任务可以选它；需要超长上下文、私有化部署或有更低价替代时不必选。

• 把产品说明书与售后录音一并输入，生成结构化的故障排查摘要
• 在客服工单流程中挂载工具调用，让模型查库后直接输出回复草稿
• 批量处理带截图的用户反馈，输出统一格式的分类与要点
• 为会议录音或播客生成文本纪要与待办清单，并按 8192 tokens 分段输出
• 将系统提示与固定知识放入缓存，承接高并发的短问答请求

官方没有公开参数规模与网络结构，可用信息集中在接口层面，因此只能从能力披露和调用规格推断其形态。

• 结构参数规模、层数与训练数据均未公布，公开资料较少，仅能从接口形态判断其为面向文本生成的自回归模型。
• 能力文本、图像、音频三种输入统一以文本输出，配合工具调用、附件输入与温度调节，可嵌入检索与函数调用类流程。
• 披露权重不开源，规格以 131072 tokens 上下文与 8192 tokens 单次最大输出为界，超出部分需在应用侧切分。

开源权重

否

本站未收录该模型的第三方跑分，无法给出量化结论，只能依据规格与同门定价做定性判断。

• 强项多模态输入叠加 131072 tokens 上下文，适合一次读入长文档、录音转写稿与截图混排的复合素材。
• 短板单次输出上限 8192 tokens，长报告需要分段生成；缺少公开评测，实际效果要在自有数据上验证。
• 适合预算敏感、以文本输出为主、需要同时理解图像与音频的中等复杂度任务，不适合超长上下文场景。

官方价格是输入 0.3 美元/百万 tokens、输出 1.2 美元/百万 tokens、缓存读 0.03 美元/百万 tokens，处于同门最低一档。

• 定位在 Bee 系列中属于入门价格档，输入价约为 Bee Brood 1.0 的一半，适合调用频繁、单次请求体量不大的业务。
• 横向对比同门 Buzz、Comb、Hive 输入价分别为 2.5、1.25、5 美元，价差 +733.3%、+316.7%、+1566.7%，对应 262.1K 上下文。
• 跨厂对比Ling-3.0-flash-VL 输入 0.06 美元、输出 0.18 美元，比本模型低 80%，纯文本短上下文任务的价格差距明显。
• 平台差价本站收录的 models.dev 及其 bee 条目报价一致，输入价差 0.0%，暂时没有更便宜的渠道可选。
• 省钱缓存读价格仅为输入价的十分之一，把固定系统提示与知识前缀放进缓存，并压缩输出长度，是控制账单的主要手段。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.3/M / $1.2/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径第三方跑分与榜单成绩均未收录，效果结论需要在自有数据集上实测，不能按价格高低推断能力。
• 边界上下文 131072 tokens 低于同门 262.1K，整篇长文档投喂、超长代码库分析这类场景会先触上限；权重不开源也意味着无法私有化部署。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。