2026 大模型 API 定价全景图:DeepSeek、豆包、Qwen、GLM、MiniMax、Kimi、Claude、Gemini、GPT 谁最便宜?

随着大模型能力逐渐趋同,2026 年行业竞争已经从"参数大战"进入"成本大战"。

对于企业而言,决定 AI 落地规模的已经不再只是模型效果,而是:

  • Token 成本
  • 长上下文成本
  • Cache 缓存机制
  • Agent 调用成本
  • 推理吞吐能力

本文汇总当前主流大模型官方 API 定价,涵盖国产与国际主流模型,并分析各家定价策略及适用场景。


一、DeepSeek 系列

官方定价:

https://platform.deepseek.com/api-docs/pricing

DeepSeek V4 Flash

项目 价格
百万Tokens输入(缓存命中) 0.02元
百万Tokens输入(缓存未命中) 1元
百万Tokens输出 2元

DeepSeek V4 Pro

项目 价格
百万Tokens输入(缓存命中) 0.025元
百万Tokens输入(缓存未命中) 3元
百万Tokens输出 6元

特点

  • 国内性价比最高梯队
  • Prompt Cache 成本极低
  • Agent、多轮问答场景优势明显

二、字节豆包 Doubao Seed 2.0

官方定价:

https://www.volcengine.com/product/doubao/pricing

豆包采用上下文长度分档计费。

Doubao Seed 2.0 Mini

输入长度 0,32K

项目 价格
输入(未命中) 0.2元
输入(命中) 0.04元
输出 2元

输入长度 (32K,128K]

项目 价格
输入(未命中) 0.4元
输入(命中) 0.08元
输出 4元

输入长度 (128K,256K]

项目 价格
输入(未命中) 0.8元
输入(命中) 0.16元
输出 8元

Doubao Seed 2.0 Lite

上下文长度 输入未命中 输入命中 输出
0~32K 0.6元 0.12元 3.6元
32K~128K 0.9元 0.18元 5.4元
128K~256K 1.8元 0.36元 10.8元

Doubao Seed 2.0 Pro

上下文长度 输入未命中 输入命中 输出
0~32K 3.2元 0.64元 16元
32K~128K 4.8元 0.96元 24元
128K~256K 9.6元 1.92元 48元

Doubao Seed 2.0 Code

价格与 Pro 相同。

适用于:

  • AI Coding
  • Copilot
  • Agent 开发
  • 自动代码生成

三、阿里通义 Qwen 系列

官方定价:

https://bailian.console.aliyun.com/#/model-market/pricing

Qwen3.6 Flash

项目 价格
输入(0~256K) 1.2元
输入(256K~1M) 4.8元
输出 7.2元

Qwen3.7 Plus

项目 价格
输入(0~256K) 2元
输入(256K~1M) 6元
输出 8元

Qwen3.7 Max

项目 价格
输入 12元
输出 36元

特点

  • 超长上下文能力突出
  • 企业 Agent 场景应用广泛
  • Max 系列定位高端推理模型

四、智谱 GLM 系列

官方定价:

https://open.bigmodel.cn/pricing

GLM-5.1

场景 输入未命中 输入命中 输出
≤32K 6元 1.3元 24元
>32K 8元 2元 28元

GLM-5-Turbo

场景 输入未命中 输入命中 输出
≤32K 5元 1.2元 22元
>32K 7元 1.8元 26元

GLM-4.5-Air

场景 输入未命中 输入命中 输出
短输出 0.8元 0.16元 2元
长输出 0.8元 0.16元 6元
长上下文 1.2元 0.24元 8元

GLM-4.7 Flash

项目 价格
输入 免费
输出 免费

属于当前开放体验模型。


五、MiniMax 系列

官方定价:

https://platform.minimaxi.com/document/PriceExplanation

MiniMax M3

项目 价格
输入未命中 2.1元
输入命中 0.42元
输出 8.4元

MiniMax M2.7

项目 价格
输入未命中 2.1元
输入命中 0.42元
输出 8.4元

特点

  • 多模态能力突出
  • 企业客户较多
  • 定价位于中间梯队

六、Moonshot Kimi 系列

官方定价:

https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/chat-completion-pricing

Kimi K2.6

项目 价格
输入命中 1.1元
输入未命中 6.5元
输出 27元

Kimi K2.5

项目 价格
输入命中 0.7元
输入未命中 4元
输出 21元

特点

  • 长文本处理能力优秀
  • 输出价格偏高
  • 复杂知识处理场景表现突出

七、Anthropic Claude 系列

官方定价:

https://platform.claude.com/docs/about-claude/pricing

Claude Opus 4.8

项目 价格
输入未命中 $5
Cache Write(5分钟) $6.25
Cache Write(1小时) $10
Cache Hit $0.5
输出 $25

Claude Sonnet 4.6

项目 价格
输入未命中 $3
Cache Write(5分钟) $3.75
Cache Write(1小时) $6
Cache Hit $0.3
输出 $15

Claude Haiku 4.5

项目 价格
输入未命中 $1
Cache Write(5分钟) $1.25
Cache Write(1小时) $2
Cache Hit $0.1
输出 $5

Claude 的特点

Claude 是目前 Prompt Cache 商业化最成熟的平台:

  • Cache Write
  • Cache Read
  • Cache 生命周期

均单独计费。


八、Google Gemini 系列

官方定价:

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Gemini 3.1 Pro

≤200K Context

项目 价格
输入未命中 $1.25
输入命中 $0.125
输出 $10

>200K Context

项目 价格
输入未命中 $2.5
输入命中 $0.25
输出 $15

Gemini 3.5 Flash

项目 价格
输入未命中 $0.3
输入命中 $0.03
输出 $2.5

缓存存储:

$1 / 百万 Tokens / 小时


Gemini 3.1 Flash-Lite

项目 价格
输入 $0.25
输出 $1.5

九、OpenAI GPT 系列

官方定价:

https://openai.com/api/pricing

GPT-5.5

项目 价格
输入未命中 $5
输入命中 $0.5
输出 $30

GPT-5.5 Pro

项目 价格
输入 $30
输出 $180

特点

GPT-5.5 Pro 已进入顶级推理模型价格区间:

  • 输入成本约 GPT-5.5 的 6 倍
  • 输出成本约 GPT-5.5 的 6 倍
  • 面向复杂 Agent 与深度推理场景

十、价格梯队总结

第一梯队:极致低成本

  • GLM-4.7 Flash
  • Doubao Mini
  • Gemini Flash-Lite
  • Gemini Flash
  • DeepSeek V4 Flash

适合:

  • AI 助手
  • 企业客服
  • RAG
  • 高并发场景

第二梯队:企业主力模型

  • Qwen3.6 Flash
  • MiniMax M3
  • GLM-4.5-Air
  • Doubao Lite

适合:

  • 企业知识库
  • 智能办公
  • Agent Workflow

第三梯队:高质量推理

  • Claude Sonnet 4.6
  • Qwen3.7 Max
  • Kimi K2.6
  • GPT-5.5

适合:

  • Coding
  • Agent
  • 复杂推理
  • 企业生产环境

第四梯队:旗舰模型

  • Claude Opus 4.8
  • GPT-5.5 Pro

适合:

  • 高价值决策
  • 复杂科研
  • 多 Agent 协同推理

结语

2026 年的大模型市场已经进入"能力趋同、价格分化"的阶段。

从价格角度看:

  • 国产模型最低已经进入"每百万 Token 几毛钱"时代;
  • 国际旗舰模型仍维持数十倍价格差距;
  • Prompt Cache 正成为新的降本核心能力。

对于企业级 AI 平台而言,未来真正的竞争力已经不只是接入更多模型,而是通过:

  • Model Routing(模型路由)
  • Prompt Cache(提示缓存)
  • Semantic Cache(语义缓存)
  • Context Compression(上下文压缩)
  • Token Optimization(Token 优化)

构建系统级降本能力。

在实际生产环境中,一个优秀的 AI 网关平台所带来的成本优化收益,往往远大于单纯切换模型本身。

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