按你的真实工作负载比较 AI 模型成本
对所有已审核模型应用相同的请求量、Token 构成、缓存用量与重试假设。先比较预计支出，再结合质量和生产约束做选择。
定义一个可比工作负载
尽可能使用实测生产数据。预设只是可以修改的示例，不代表典型用量。
新鲜输入和缓存输入是两个独立字段。重试率会统一增加重复调用，不会估算不同模型的质量或失败率。
各模型预计 Token 成本
价格数据最近检查：2026年8月22日
最低 Token 成本估算
DeepSeek V4 Flash
$15.40 每月
每月有效调用数
10,000
基础请求加所填重试
成本区间
16.2×
当前筛选中最高成本 ÷ 最低成本
| 成本排名 | 模型 | 预计每月成本 | 每次请求成本 | 上下文窗口 | 最佳用例 | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4 Flash DeepSeek | $15.40 | $0.001540 | 1M | Low-cost general and reasoning workloads | 官方 |
| 2 | Gemini 3.5 Flash-Lite Google | $18.50 | $0.001850 | See provider model limits | High-volume translation and simple processing | 官方 |
| 3 | Gemini 3.7 Flash Google | $33.75 | $0.003375 | See provider model limits | Agentic workflows and multimodal reasoning | 官方 |
| 4 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | $45.00 | $0.004500 | See provider model limits | Fast, lower-cost Claude workloads | 官方 |
| 5 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek | $46.20 | $0.004620 | 1M | Higher-capability DeepSeek workloads | 官方 |
| 6 | GPT-5.6 Luna OpenAI | $50.00 | $0.005000 | Short-context tier | Cost-sensitive, high-volume workloads | 官方 |
| 7 | Gemini 3.5 Flash Google | $75.00 | $0.007500 | See provider model limits | Fast grounded and search-oriented workloads | 官方 |
| 8 | Claude Sonnet 5 Anthropic | $90.00 | $0.009000 | See provider model limits | General production, coding and agents | 官方 |
| 9 | GPT-5.6 Terra OpenAI | $125.00 | $0.01 | Short-context tier | Balanced intelligence and cost | 官方 |
| 10 | Claude Opus 5 Anthropic | $225.00 | $0.02 | See provider model limits | High-capability analysis and agentic work | 官方 |
| 11 | GPT-5.6 Sol OpenAI | $250.00 | $0.03 | Short-context tier | Complex professional reasoning and coding | 官方 |
公式： 每月成本 = 请求数 ×（1 + 重试率）×（（新鲜输入 × 输入费率 + 缓存输入 × 缓存费率 + 输出 × 输出费率）÷ 1,000,000）。
免责声明： 这里只在统一假设下比较 Token 费用，不比较模型质量、任务成功率、延迟、限流、税费、地区费率、工具、存储、嵌入或其他费用。最低估算不构成推荐。费率是带日期的人工审核参考，并非实时数据；购买前请核实官方条款。
最便宜的模型未必是最佳选择
较低的单位 Token 价格在电子表格上看着诱人，但生产环境的 AI 成本受制于价目表之外的诸多因素。在为应用锁定模型前，请权衡这三项取舍。
准确性与成本
更便宜的模型往往需要更多重试、更长提示词或额外的验证步骤才能达到同等输出质量。单位 Token 价格更高但生成失败更少的模型，可能在每个成功任务上反而更便宜——同时保护用户体验。
延迟与成本
更小、更便宜的模型通常更快，这对实时聊天或 Agent 循环很重要。更大的旗舰模型即便推理更好也可能更慢——因此“最佳”模型取决于您的产品是需要即时响应，还是能容忍多花几秒换取更高质量的输出。
生产环境要求
速率限制、上下文窗口大小、函数调用支持、可用性和数据处理策略在各厂商与层级之间各不相同。在孤立测试中便宜的模型，一旦计入宕机、限流或在规模上规避其限制所需的工程时间，可能变成昂贵的选择。
经验法则： 对高频、低风险任务（分类、提取、简单聊天）使用快速便宜的模型，而将高准确性模型留给出错代价高昂的环节——然后衡量每个成功结果的真实成本，而非仅仅每个 Token 的成本。
进一步检查单个模型
打开计算器，查看单个模型的成本明细、币种换算和请求量推算。