AI 模型价格对比：API 单价与任务成本怎么看

数据更新于 2026年10月25日 16:11。以下分别比较 API 单价、单任务成本、能力与速度。

最便宜的单价，未必带来最低账单

模型按 token 标价，但你的业务按“完成了多少次有效任务”产生价值。输出更长、推理 token 更多、需要重复调用或频繁重试，都会让实际成本偏离表面单价。因此本文把 API 单价和单任务成本拆开比较。

API 单价和任务成本不是一回事

API 单价告诉你每百万 token 的价格；单任务成本还会受到模型输出长度、推理 token、缓存使用和完成任务所需计算量影响。价格低的模型，完成同一任务时不一定成本最低。

单任务成本较低的主流模型

以下按单任务成本由低到高排列：

1. K2 Horizon 375B A23B — $0.000
2. GPT-6 Luna (max) — $0.068
3. MiMo-V2.6-Pro — $0.13
4. Nemotron 3.5 Super VL — $0.19
5. Claude Haiku 5.5 (max) — $0.21
6. MiniMax-M3.1-Flash — $0.22
7. Beam 1.0 — $0.23
8. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) — $0.26
9. GLM-5.3-Flash — $0.28
10. GPT-6.1 Sol (max) — $0.72

混合 API 单价较低的主流模型

以下使用当前数据中的混合输入输出价格，并按由低到高排列：

1. K2 Horizon 375B A23B — $0.000 / 1M token
2. GPT-6 Luna (max) — $0.077 / 1M token
3. Claude Haiku 5.5 (max) — $0.077 / 1M token
4. MiniMax-M3.1-Flash — $0.10 / 1M token
5. GLM-5.3-Flash — $0.10 / 1M token
6. Nemotron 3.5 Super VL — $0.14 / 1M token
7. MiMo-V2.6-Pro — $0.18 / 1M token
8. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) — $0.18 / 1M token
9. Beam 1.0 — $0.24 / 1M token
10. Qwen3.8 27B (xhigh) — $0.47 / 1M token

正确的选型顺序

1. 先确定任务必须达到的能力下限。
2. 在达到能力下限的候选模型中比较单任务成本。
3. 再检查速度、延迟和上下文是否满足产品体验。
4. 最后用预期调用量估算月度预算。

只比较最低单价，容易忽略重试、长推理和输出长度带来的成本；只比较最高能力，又可能为日常任务支付不必要的费用。

用自己的调用量估算月预算

先记录一天大约会发起多少次任务，再用候选型号的单任务成本做第一轮估算；如果你的请求长度差异很大，再结合输入、输出和缓存价格做区间。这里最重要的不是得到一个看似精确的小数，而是确认调用量增加十倍时，哪个成本项会成为主要支出。

预算敏感的产品可以采用“两级模型”思路：常规任务从达到能力底线的低成本候选中选择，复杂任务再进入更高能力候选，并根据实际请求设定分流规则。

怎样判断性价比

先设定能力和速度底线，再在合格型号中比较 API 单价与单任务成本。

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