大模型 API 成本计算器

价格取自各厂商官方定价页，核验日期见页面顶部「最后核验」，口径是每 1M tokens 的美元官方牌价，缓存读取价单独一列。人民币显示按 1 USD ≈ 7 CNY 折算，仅作参考；厂商直接以人民币定价的模型，折算值会与官网人民币价有差异，最终以厂商后台账单为准。

只收录主流厂商的当家在售模型：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、阿里云通义千问、智谱 GLM、xAI Grok、月之暗面 Kimi、字节豆包、腾讯混元、MiniMax、Meta、Mistral 共 13 家，每家保留 2–4 个热门型号（各家的旗舰、性价比主力与轻量低价型号各取代表）。几 B 参数的小模型、实验版与预览版、以及只在中转站出现的独家模型都不收录，避免列表变成噪音。

每次调用费用 =（新鲜输入 token × 输入单价 + 缓存命中 token × 缓存读取单价 + 输出 token × 输出单价）÷ 1,000,000；月费 = 每次费用 × 每日调用次数 × 30 天，年费按 365 天。页面所有数字都随输入实时重算。

把 system prompt、历史对话和本次提问一起算进输入，模型的回复算输出。粗略参考：中文 1 个字约 0.6–1 token，英文 1 个词约 1.3 token。纯聊天一轮通常 1K 上下，带检索资料 2.5K–8K，长文档总结可以到几十 K。

聊天问答大约 70% / 30%，RAG 检索增强约 85% / 15%，长文摘要约 90% / 10%，代码补全约 60% / 40%。输出单价普遍比输入贵 3–5 倍，比例填错对结果影响很大，建议拿一周真实用量反推。

能，而且是最直接的降本手段。主流厂商的缓存读取价约为新鲜输入价的 10%–25%（部分模型低到 2%）。把重复的 system prompt、固定知识前缀放在请求最前面，再按实际命中率拖动「缓存命中率」即可看到差价；注意缓存有最短有效期（通常 5 分钟），低频请求的命中率会很低。

推荐分两类：同档位里更便宜的替代方案（质量接近、价格更低），以及愿意下调一档质量时的省钱方案。DeepSeek V4.1 Flash 的官方牌价是输入 $0.15/M、输出 $0.60/M、缓存命中 $0.003/M（空闲时段价，高峰时段翻倍），比旗舰模型便宜一个数量级，所以经常出现在省钱推荐里——它是「价格最优解」，不代表在所有任务上都与旗舰模型等价。

页面把模型分成旗舰 / 中等 / 经济三档：旗舰是各家最强型号，中等是性价比主力，经济是轻量低价型号。「下调一档」只在同能力区间内找更便宜的选项，并标出档位差异，方便判断省下的钱是否值得。

常见原因：重试与失败请求同样计费、实际输出 token 比预估多、长上下文触发阶梯价、缓存写入也要收费、以及没算上批处理折扣或包月套餐。这里给出的是按官方牌价的线性估算，适合横向比价和做预算，不等于最终账单。

价格数据随站点数据每天更新一次，页面顶部会显示最后核验日期，厂商调价通常在当天到次日反映到页面上。如果发现与官网不一致，请以厂商官网为准。