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Aliyun93 个模型：deepseek-r1-distill-qwen-14b / gui-plus / happyhorse-1.0-i2v / happyhorse-1.0-r2vopen-ai79 个模型：babbage-002 / chatgpt-4o-latest / dall-e-3 / embeddingdoubao34 个模型：doubao-1-5-lite-32k-250115 / doubao-1-5-pro-32k-250115 / doubao-1-5-pro-32k-character-250715 / Doubao-1.5-pro-32kcursor33 个模型：DMXAPI-5-4 / DMXAPI-c-o-4-7 / DMXAPI-clh45-20251001 / DMXAPI-clo-4-6Google30 个模型：gemini-2.5-flash / gemini-2.5-flash-image / gemini-2.5-flash-image-ssvip / gemini-2.5-flash-liteDeepSeek26 个模型：deepclaude / deepseek-chat / DeepSeek-Math-V2 / DeepSeek-OCRzhipuai26 个模型：cogvideox_video_api / glm-3-turbo / glm-4 / glm-4-0520Claude Code25 个模型：claude-haiku-4-5-20251001-cc / claude-opus-4-6-cc / claude-opus-4-7-cc / claude-sonnet-4-6-ccMiniMax23 个模型：abab6.5g-chat / abab6.5s-chat / abab6.5t-chat / M2-herFreeModel20 个模型：bge-reranker-v2-m3-free / DMXAPI-CodeX-Free / ERNIE-Tiny-8K / GLM-4.1V-Thinking-FlashAnthropic19 个模型：claude-haiku-4-5-20251001 / claude-haiku-4-5-20251001-ssvip / claude-haiku-4-5-20251001-thinking / claude-haiku-4-5-ssviplingyiwanwu17 个模型：yi-34b / yi-34b-chat / yi-34b-chat-0205 / yi-34b-chat-200kGrok15 个模型：grok-3 / grok-3-beta / grok-3-deepsearch / grok-3-reasonerIdeogram12 个模型：ideogram_describe / ideogram_edit_V_2 / ideogram_edit_V_2_TURBO / ideogram_generate_V_1baidu11 个模型：ERNIE-3.5-128K / ERNIE-4.0-8K / ERNIE-4.0-Turbo-128K / ernie-5.0Moonshot10 个模型：kimi-k2-0711-preview / kimi-k2-0905-preview / kimi-k2-thinking / kimi-k2-thinking-turbohunyuan9 个模型：hunyuan / hunyuan-2.0-instruct-20251111 / hunyuan-2.0-thinking-20251109 / hunyuan-a13b-instructshangtang9 个模型：SenseChat / SenseChat-128K / SenseChat-32K / SenseChat-5DeepResearch7 个模型：perplexity-deep-research-ssvip / perplexity-sonar-pro-search-ssvip / perplexity-sonar-pro-ssvip / perplexity-sonar-reasoning-pro-ssvipJina7 个模型：jina-clip-v2 / jina-colbert-v2 / jina-deepsearch-v1 / jina-embeddings-v2-base-codeLuma7 个模型：luma_fast_extend / luma_fast_nomark / luma_fast_video / luma_relax_extend其他6 个模型：bge-m3 / do-sd-wan / gpt-5.2-cdx / gpt-5.4-cdxBaiChuan6 个模型：Baichuan-M2 / Baichuan-M2-Plus / Baichuan-M3 / Baichuan-M3-Plus小米 Mi5 个模型：MiMo-V2-Flash / mimo-v2-omni / mimo-v2-pro / mimo-v2-ttsDeepADD（特色模型）5 个模型：DeepClaude-Liu / DeepGeminiflash-Liu / DeepGeminipro-Liu / jina-deepsearchPixverse4 个模型：paiwo-get / paiwo-v5.6-itv / paiwo-v5.6-itv2 / paiwo-v5.6-ttvRunway4 个模型：runway_act_one / runway_video / runway_video2video / runwayml_image_to_videoSuno4 个模型：chirp-v5 / suno_lyrics / suno_music / suno_uploadsBing3 个模型：Balanced / Creative / PreciseVidu3 个模型：vidu-get / viduq2-ctv / viduq2-proxunfei3 个模型：spark-4.0-ultra / Spark-X2 / spark-x2-flash recraft2 个模型：recraft-api / recraftv3快手2 个模型：kat-coder-pro-v1 / KAT-Coder-Pro-V2langchain2 个模型：net-gpt-3.5-turbo / net-gpt-4meituan2 个模型：LongCat-Flash-Chat / LongCat-Flash-Thinkingmidjourney2 个模型：midjourney / mj-chatStepFun2 个模型：step-3 / step-3.5-flash合合1 个模型：hehe-tywd京东1 个模型：JoyAI-LLM-FlashPik1 个模型：pika_videoSoMark1 个模型：somarkudio1 个模型：udio_music
Vendor Details
厂商模型概览
每个厂商展示部分代表模型；完整清单见下方全部模型价格表。
Aliyun：93 个模型
代表模型：deepseek-r1-distill-qwen-14b / gui-plus / happyhorse-1.0-i2v / happyhorse-1.0-r2v
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
deepseek-r1-distill-qwen-14b | 对话推理 | 暂无价格 | - |
gui-plus | OCRui操作图像识别视觉 | 输入 ￥1.5 / M tokens；输出 ￥4.5 / M tokens | 上下文 256k / 输出 16k |
happyhorse-1.0-i2v | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | - |
happyhorse-1.0-r2v | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | - |
happyhorse-1.0-t2v | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | - |
happyhorse-1.0-video-edit-15s | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | - |
happyhorse-get | 获取生成视频 | 固定 ￥0 / 次 | - |
qvq-max-2025-03-25 | 视觉推理 | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥32 / M tokens | - |
qwen-coder-turbo-latest | 代码 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥6 / M tokens | 上下文 128k / 输出 8k |
qwen-flash-2025-07-28 | 对话推理 | 输入 ￥0.15 / M tokens；输出 ￥1.5 / M tokens | 上下文 1M |
qwen-flash-search | 对话联网搜索 | 输入 ￥0.15 / M tokens；输出 ￥1.5 / M tokens | 上下文 1M / 输出 32k |
qwen-image | 绘画 | 固定 ￥0.25 / 次 | - |
open-ai：79 个模型
代表模型：babbage-002 / chatgpt-4o-latest / dall-e-3 / embedding
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
babbage-002 | 输入 ￥2.92 / M tokens；输出 ￥2.92 / M tokens | - | |
chatgpt-4o-latest | 对话 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 128k / 输出 16.4k |
dall-e-3 | 绘画 | 输入 ￥0.584 / M tokens；输出 ￥0.876 / M tokens | - |
embedding | 向量嵌入 | 暂无价格 | 上下文 4k |
gpt-3.5-turbo | 对话 | 输入 ￥3.65 / M tokens；输出 ￥10.95 / M tokens | 上下文 16.4k / 输出 4.1k |
gpt-4 | 输入 ￥219 / M tokens；输出 ￥438 / M tokens | 上下文 8.2k / 输出 4.1k | |
gpt-4-turbo-2024-04-09 | 对话 | 输入 ￥73 / M tokens；输出 ￥219 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4.1k |
gpt-4.1 | 对话视觉 | 输入 ￥14.6 / M tokens；输出 ￥58.4 / M tokens | 上下文 1.05M / 输出 1.05M |
gpt-4.1-2025-04-14 | 对话视觉 | 输入 ￥14.6 / M tokens；输出 ￥58.4 / M tokens | 上下文 1.05M / 输出 1.05M |
gpt-4.1-mini | 对话视觉 | 输入 ￥2.92 / M tokens；输出 ￥11.68 / M tokens | 上下文 1.05M / 输出 1.05M |
gpt-4.1-mini-2025-04-14 | 对话视觉 | 输入 ￥2.92 / M tokens；输出 ￥11.68 / M tokens | 上下文 1.05M / 输出 1.05M |
gpt-4.1-nano | 对话 | 输入 ￥0.73 / M tokens；输出 ￥2.92 / M tokens | 上下文 1.05M / 输出 1.05M |
doubao：34 个模型
代表模型：doubao-1-5-lite-32k-250115 / doubao-1-5-pro-32k-250115 / doubao-1-5-pro-32k-character-250715 / Doubao-1.5-pro-32k
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
doubao-1-5-lite-32k-250115 | 对话 | 输入 ￥0.3 / M tokens；输出 ￥0.6 / M tokens | 上下文 32k / 输出 12k |
doubao-1-5-pro-32k-250115 | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens；缓存写入 ￥0.16 / M tokens；缓存命中 ￥0.017 / M tokens | 上下文 32k / 输出 12k | |
doubao-1-5-pro-32k-character-250715 | 对话 | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens | 上下文 128k / 输出 12k |
Doubao-1.5-pro-32k | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens；缓存写入 ￥0.16 / M tokens；缓存命中 ￥0.017 / M tokens | 上下文 32k / 输出 12k | |
Doubao-1.5-thinking-pro | 图片推理 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 256k / 输出 12k |
Doubao-1.5-vision-pro-32k | 图像识别 | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥9 / M tokens | 上下文 32k / 输出 12k |
doubao-embedding-large-text-250515 | 输入 ￥0.7 / M tokens | 上下文 4k | |
doubao-embedding-vision-250615 | 图文向量模型 | 输入 ￥0.7 / M tokens | 上下文 8k |
doubao-embedding-vision-251215 | 向量嵌入 | 输入 ￥0.7 / M tokens | 上下文 128k |
Doubao-lite-128k | 对话 | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k |
Doubao-lite-32k | 对话 | 输入 ￥0.3 / M tokens；输出 ￥0.6 / M tokens；缓存写入 ￥0.06 / M tokens；缓存命中 ￥0.017 / M tokens | 上下文 32k / 输出 4k |
Doubao-lite-4k | 对话 | 暂无价格 | 上下文 4k / 输出 4k |
cursor：33 个模型
代表模型：DMXAPI-5-4 / DMXAPI-c-o-4-7 / DMXAPI-clh45-20251001 / DMXAPI-clo-4-6
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
DMXAPI-5-4 | 对话推理视觉 | 输入 ￥18.25 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens；缓存命中 ￥1.825 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
DMXAPI-c-o-4-7 | 代码 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
DMXAPI-clh45-20251001 | 写代码 | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
DMXAPI-clo-4-6 | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 200k / 输出 128k |
DMXAPI-clo-45 | 写代码 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
DMXAPI-cls-4-6 | 对话推理视觉 | 输入 ￥22 / M tokens；输出 ￥110 / M tokens；缓存命中 ￥2.2 / M tokens | 上下文 200k / 输出 200k |
DMXAPI-DeepSeek-V3.2 | 对话推理 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens；缓存命中 ￥0.2 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
DMXAPI-DeepSeek-V3.2-Fast | 对话快速 | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
DMXAPI-G-L-M-4.6 | 写代码 | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens | 上下文 200k |
DMXAPI-G-L-M-4.7 | 写代码 | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens | - |
DMXAPI-g-p-t-5 | 写代码 | 输入 ￥9.125 / M tokens；输出 ￥73 / M tokens | 上下文 400k / 输出 128k |
DMXAPI-g-p-t-5-codex | 写代码 | 输入 ￥9.125 / M tokens；输出 ￥73 / M tokens | 上下文 400k / 输出 128k |
Google：30 个模型
代表模型：gemini-2.5-flash / gemini-2.5-flash-image / gemini-2.5-flash-image-ssvip / gemini-2.5-flash-lite
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
gemini-2.5-flash | 函数工具对话推理视觉 | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥18.25 / M tokens；音频输入 ￥7.3 | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-image | 绘画 | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥219 / M tokens | - |
gemini-2.5-flash-image-ssvip | ssvip | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥219 / M tokens | - |
gemini-2.5-flash-lite | 对话推理视觉函数工具 | 输入 ￥0.73 / M tokens；输出 ￥2.92 / M tokens；音频输入 ￥2.19 | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-lite-ssvip | ssvip | 输入 ￥0.73 / M tokens；输出 ￥2.92 / M tokens；缓存写入 ￥7.3 / M tokens；缓存命中 ￥0.219 / M tokens；音频输入 ￥2.19 | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-nothink-ssvip | 对话推理视觉 | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥18.25 / M tokens | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-nothinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥18.25 / M tokens | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-ssvip | ssvip | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥18.25 / M tokens；缓存写入 ￥7.3 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens；音频输入 ￥7.3 | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-flash-thinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥2.19 / M tokens；输出 ￥18.25 / M tokens | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-pro | 函数工具对话推理视觉 | 输入 ￥9.125 / M tokens；输出 ￥73 / M tokens | 上下文 1M / 输出 64k |
gemini-2.5-pro-preview-tts | TTS | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥146 / M tokens | - |
gemini-2.5-pro-ssvip | ssvip视觉 | 输入 ￥13.6875 / M tokens；输出 ￥91.25 / M tokens；缓存写入 ￥32.85 / M tokens；缓存命中 ￥1.36875 / M tokens | 上下文 1M / 输出 64k |
DeepSeek：26 个模型
代表模型：deepclaude / deepseek-chat / DeepSeek-Math-V2 / DeepSeek-OCR
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
deepclaude | 推理 | 暂无价格 | - |
deepseek-chat | 函数工具对话 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens；缓存命中 ￥0.2 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
DeepSeek-Math-V2 | 推理数学 | 暂无价格 | - |
DeepSeek-OCR | OCR | 暂无价格 | - |
deepseek-prover-v2 | 推理数学 | 暂无价格 | 上下文 164k / 输出 164k |
deepseek-r1-0528 | 推理对话 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
deepseek-r1-250120 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k | |
deepseek-r1-250528 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k | |
deepseek-reasoner | 函数工具对话推理 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens；缓存命中 ￥0.2 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
deepseek-v3.1 | 对话推理函数工具 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥12 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
DeepSeek-V3.1-Fast | 函数工具对话推理 | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
deepseek-v3.1-nothinking | 对话 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥12 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
zhipuai：26 个模型
代表模型：cogvideox_video_api / glm-3-turbo / glm-4 / glm-4-0520
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
cogvideox_video_api | 视频 | 暂无价格 | - |
glm-3-turbo | 对话 | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4 | 对话 | 输入 ￥100 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4-0520 | 对话 | 输入 ￥100 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4-air | 对话 | 输入 ￥0.5 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4-airx | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens | 上下文 8k / 输出 4k |
glm-4-alltools | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k | |
glm-4-flash | 对话 | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4-long | 对话 | 暂无价格 | 上下文 1M / 输出 4k |
glm-4-plus | 对话 | 输入 ￥5 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
glm-4.5 | 函数工具对话推理 | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
glm-4.5-air | 对话推理函数工具 | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥6 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
Claude Code：25 个模型
代表模型：claude-haiku-4-5-20251001-cc / claude-opus-4-6-cc / claude-opus-4-7-cc / claude-sonnet-4-6-cc
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
claude-haiku-4-5-20251001-cc | claude code | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-opus-4-6-cc | claude code | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-opus-4-7-cc | claude code | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-sonnet-4-6-cc | claude code | 输入 ￥22 / M tokens；输出 ￥110 / M tokens；缓存写入 ￥27.5 / M tokens；缓存命中 ￥2.2 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
DeepSeek-V3.2-cc | claude code | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens | 上下文 164k / 输出 164k |
deepseek-v4-flash-cc | claude code | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens；缓存命中 ￥0.02 / M tokens | 上下文 1M / 输出 384k |
deepseek-v4-pro-cc | claude code | 输入 ￥12 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens；缓存命中 ￥1 / M tokens | 上下文 1M / 输出 384k |
deepseek-v4-pro-guan-cc | claude code | 输入 ￥12 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens；缓存命中 ￥0.1 / M tokens | 上下文 1M / 输出 384k |
glm-4.7-cc | claude code | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens；缓存命中 ￥0.6 / M tokens | - |
glm-5-cc | claude code | 输入 ￥6 / M tokens；输出 ￥22 / M tokens；缓存命中 ￥1.5 / M tokens | - |
glm-5.1-cc | claude code | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥28 / M tokens | 上下文 200k / 输出 128k |
glm-5.1-guan-cc | claude code | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥28 / M tokens；缓存命中 ￥2 / M tokens | 上下文 200k / 输出 128k |
MiniMax：23 个模型
代表模型：abab6.5g-chat / abab6.5s-chat / abab6.5t-chat / M2-her
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
abab6.5g-chat | 暂无价格 | 上下文 8k | |
abab6.5s-chat | 暂无价格 | 上下文 245k | |
abab6.5t-chat | 暂无价格 | 上下文 8k | |
M2-her | 对话 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens | 上下文 64k |
minimax-clone-lastversion | 声音克隆 | 固定 ￥9.9 / 次 | - |
minimax-clone-upload | 声音克隆 | 固定 ￥0 / 次 | - |
MiniMax-Hailuo-02 | 视频 | 暂无价格 | - |
MiniMax-Hailuo-2.3 | 视频 | 暂无价格 | - |
MiniMax-Hailuo-2.3-Fast | 视频 | 暂无价格 | - |
minimax-m1-80k | 暂无价格 | 上下文 1M / 输出 40k | |
MiniMax-M2 | 对话推理 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens；缓存写入 ￥2.625 / M tokens；缓存命中 ￥0.21 / M tokens | 上下文 262.1k / 输出 262.1k |
MiniMax-M2.1 | 代码对话推理 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens；缓存写入 ￥2.625 / M tokens；缓存命中 ￥0.21 / M tokens | 上下文 200k / 输出 128k |
FreeModel：20 个模型
代表模型：bge-reranker-v2-m3-free / DMXAPI-CodeX-Free / ERNIE-Tiny-8K / GLM-4.1V-Thinking-Flash
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
bge-reranker-v2-m3-free | 重排序 | 暂无价格 | 上下文 8k |
DMXAPI-CodeX-Free | 代码 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥50 / M tokens | - |
ERNIE-Tiny-8K | 免费 | 暂无价格 | 上下文 8k / 输出 1k |
GLM-4.1V-Thinking-Flash | 免费 | 暂无价格 | 上下文 64k |
GLM-4.5-Flash | 免费 | 暂无价格 | 上下文 128k |
GLM-4.7-Flash | 免费 | 输入 ￥0.15 / M tokens；输出 ￥1.5 / M tokens | 上下文 200k / 输出 200k |
glm-5.1-free | 免费 | 暂无价格 | - |
GLM-Z1-Flash | 免费 | 暂无价格 | 上下文 128k |
hunyuan-lite | 免费 | 暂无价格 | 上下文 250k / 输出 6k |
Hunyuan-MT-7B | 免费 | 暂无价格 | 上下文 32k |
KAT-Coder-ProV2-free | 免费 | 暂无价格 | 上下文 256k / 输出 80k |
kimi-k2.6-free | 免费 | 暂无价格 | 上下文 256k |
Anthropic：19 个模型
代表模型：claude-haiku-4-5-20251001 / claude-haiku-4-5-20251001-ssvip / claude-haiku-4-5-20251001-thinking / claude-haiku-4-5-ssvip
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
claude-haiku-4-5-20251001 | 对话推理视觉 | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-haiku-4-5-20251001-ssvip | ssvip | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-haiku-4-5-20251001-thinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-haiku-4-5-ssvip | 对话推理视觉 | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-opus-4-5-20251101 | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-opus-4-5-20251101-ssvip | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-opus-4-5-20251101-thinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 200k / 输出 64k |
claude-opus-4-6 | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-opus-4-6-ssvip | ssvip | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-opus-4-6-thinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-opus-4-6-thinking-ssvip | ssvip | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
claude-opus-4-7 | ssvip | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
lingyiwanwu：17 个模型
代表模型：yi-34b / yi-34b-chat / yi-34b-chat-0205 / yi-34b-chat-200k
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
yi-34b | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-34b-chat | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-34b-chat-0205 | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-34b-chat-200k | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-6b | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-large | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-large-fc | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-large-preview | 对话弃用 | 暂无价格 | - |
yi-large-rag | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-large-turbo | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-lightning | 对话 | 暂无价格 | - |
yi-medium | 对话 | 暂无价格 | - |
Grok：15 个模型
代表模型：grok-3 / grok-3-beta / grok-3-deepsearch / grok-3-reasoner
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
grok-3 | 对话 | 输入 ￥21.9 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
grok-3-beta | 对话 | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
grok-3-deepsearch | 推理 | 暂无价格 | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
grok-3-reasoner | 联网 | 输入 ￥21.9 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
grok-4 | 对话推理视觉 | 输入 ￥21.9 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
grok-4-fast | 对话视觉 | 输入 ￥1.46 / M tokens；输出 ￥3.65 / M tokens | 上下文 2M / 输出 30k |
grok-4-fast-non-reasoning | 对话推理视觉 | 输入 ￥1.46 / M tokens；输出 ￥3.65 / M tokens | 上下文 2M / 输出 30k |
grok-4-fast-reasoning | 对话推理视觉 | 输入 ￥1.46 / M tokens；输出 ￥3.65 / M tokens | 上下文 2M / 输出 30k |
grok-4-ssvip | 对话推理视觉 | 输入 ￥21.9 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
grok-4.1 | 对话视觉 | 暂无价格 | 上下文 2M / 输出 30k |
grok-4.1-fast | 对话视觉 | 输入 ￥1.46 / M tokens；输出 ￥3.65 / M tokens | 上下文 2M / 输出 30k |
grok-4.1-non-thinking | 对话视觉 | 输入 ￥1.46 / M tokens；输出 ￥3.65 / M tokens | 上下文 2M / 输出 30k |
Ideogram：12 个模型
代表模型：ideogram_describe / ideogram_edit_V_2 / ideogram_edit_V_2_TURBO / ideogram_generate_V_1
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
ideogram_describe | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_edit_V_2 | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_edit_V_2_TURBO | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_generate_V_1 | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_generate_V_1_TURBO | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_generate_V_2 | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_generate_V_2_TURBO | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_remix_V_1 | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_remix_V_1_TURBO | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_remix_V_2 | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_remix_V_2_TURBO | 绘画 | 暂无价格 | - |
ideogram_upscale | 绘画 | 暂无价格 | - |
baidu：11 个模型
代表模型：ERNIE-3.5-128K / ERNIE-4.0-8K / ERNIE-4.0-Turbo-128K / ernie-5.0
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
ERNIE-3.5-128K | 对话 | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k |
ERNIE-4.0-8K | 对话 | 暂无价格 | 上下文 8k / 输出 1k |
ERNIE-4.0-Turbo-128K | 对话 | 暂无价格 | 上下文 128k / 输出 4k |
ernie-5.0 | 对话 | 输入 ￥6 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens | 上下文 128k / 输出 64k |
ernie-5.0-thinking-preview | 对话推理视觉 | 输入 ￥6 / M tokens；输出 ￥24 / M tokens | 上下文 183k / 输出 64k |
ERNIE-Bot-4 | 对话 | 暂无价格 | - |
ERNIE-Lite-8K-0308 | 对话 | 输入 ￥9 / M tokens；输出 ￥18 / M tokens | 上下文 8k / 输出 4k |
ERNIE-Lite-8K-0922 | 对话 | 输入 ￥24 / M tokens | 上下文 8k / 输出 4k |
ERNIE-Speed-128K | 对话 | 输入 ￥0.12 / M tokens；输出 ￥0.24 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
ERNIE-Speed-8K | 对话 | 输入 ￥0.12 / M tokens；输出 ￥0.24 / M tokens | 上下文 8k / 输出 1k |
ERNIE-X1.1-Preview | 对话推理 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥4 / M tokens | - |
Moonshot：10 个模型
代表模型：kimi-k2-0711-preview / kimi-k2-0905-preview / kimi-k2-thinking / kimi-k2-thinking-turbo
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
kimi-k2-0711-preview | 函数工具对话推理 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 128k / 输出 128k |
kimi-k2-0905-preview | 函数工具对话推理 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 256k |
kimi-k2-thinking | 对话推理 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥16 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
kimi-k2-thinking-turbo | 对话推理 | 输入 ￥8 / M tokens；输出 ￥58 / M tokens | 上下文 256k / 输出 262.1k |
kimi-k2.5 | 对话推理视觉 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥0.7 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
kimi-k2.5-thinking | 对话推理视觉 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥0.7 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
kimi-k2.6 | 对话推理视觉 | 输入 ￥6.5 / M tokens；输出 ￥27 / M tokens；缓存命中 ￥1.1 / M tokens | 上下文 256k |
moonshot-v1-128k | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 上下文 128k / 输出 4k |
moonshot-v1-32k | 对话 | 输入 ￥5 / M tokens；输出 ￥20 / M tokens | 上下文 32k / 输出 4k |
moonshot-v1-8k | 对话 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | 上下文 8k / 输出 4k |
hunyuan：9 个模型
代表模型：hunyuan / hunyuan-2.0-instruct-20251111 / hunyuan-2.0-thinking-20251109 / hunyuan-a13b-instruct
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
hunyuan | 对话 | 暂无价格 | - |
hunyuan-2.0-instruct-20251111 | 对话推理 | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens | 上下文 128k / 输出 16k |
hunyuan-2.0-thinking-20251109 | 对话推理 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥4 / M tokens | 上下文 128k / 输出 64k |
hunyuan-a13b-instruct | 推理 | 暂无价格 | - |
hunyuan-pro | 对话 | 暂无价格 | - |
hunyuan-standard | 对话 | 输入 ￥0.08 / M tokens；输出 ￥0.2 / M tokens | - |
hunyuan-standard-256K | 对话 | 输入 ￥0.05 / M tokens；输出 ￥0.2 / M tokens | - |
hunyuan-vision | 视觉 | 输入 ￥18 / M tokens；输出 ￥18 / M tokens | 上下文 131.1k / 输出 131.1k |
hy3-preview | 对话推理 | 输入 ￥1.6 / M tokens；输出 ￥6.4 / M tokens；缓存命中 ￥0.6 / M tokens | 上下文 256k / 输出 128k |
shangtang：9 个模型
代表模型：SenseChat / SenseChat-128K / SenseChat-32K / SenseChat-5
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
SenseChat | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-128K | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-32K | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-5 | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-5-Cantonese | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-Character | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-Character-Pro | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-Turbo | 对话 | 暂无价格 | - |
SenseChat-Vision | 对话 | 暂无价格 | - |
DeepResearch：7 个模型
代表模型：perplexity-deep-research-ssvip / perplexity-sonar-pro-search-ssvip / perplexity-sonar-pro-ssvip / perplexity-sonar-reasoning-pro-ssvip
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
perplexity-deep-research-ssvip | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | - |
perplexity-sonar-pro-search-ssvip | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 上下文 200k / 输出 8k |
perplexity-sonar-pro-ssvip | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 上下文 200k / 输出 8k |
perplexity-sonar-reasoning-pro-ssvip | 对话推理深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 上下文 128k / 输出 128k |
perplexity-sonar-ssvip | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 上下文 127.1k / 输出 127.1k |
qwen-deep-research | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥54 / M tokens；输出 ￥163 / M tokens | - |
tongyi-deepresearch-30b-a3b-ssvip | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥0.657 / M tokens；输出 ￥3.285 / M tokens | - |
Jina：7 个模型
代表模型：jina-clip-v2 / jina-colbert-v2 / jina-deepsearch-v1 / jina-embeddings-v2-base-code
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
jina-clip-v2 | 向量 | 暂无价格 | - |
jina-colbert-v2 | 重排序 | 暂无价格 | - |
jina-deepsearch-v1 | 联网搜索 | 暂无价格 | - |
jina-embeddings-v2-base-code | 向量 | 暂无价格 | - |
jina-embeddings-v3 | 向量 | 暂无价格 | - |
jina-embeddings-v4 | 向量 | 暂无价格 | - |
jina-reranker-m0 | 重排序 | 暂无价格 | - |
Luma：7 个模型
代表模型：luma_fast_extend / luma_fast_nomark / luma_fast_video / luma_relax_extend
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
luma_fast_extend | 视频快速 | 暂无价格 | - |
luma_fast_nomark | 视频快速 | 暂无价格 | - |
luma_fast_video | 视频快速 | 暂无价格 | - |
luma_relax_extend | 慢速视频 | 暂无价格 | - |
luma_relax_nomark | 慢速视频 | 暂无价格 | - |
luma_relax_video | 慢速视频 | 暂无价格 | - |
luma-video | 视频 | 暂无价格 | - |
其他：6 个模型
代表模型：bge-m3 / do-sd-wan / gpt-5.2-cdx / gpt-5.4-cdx
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
bge-m3 | 向量 | 暂无价格 | - |
do-sd-wan | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | - |
gpt-5.2-cdx | codex | 输入 ￥12.775 / M tokens；输出 ￥102.2 / M tokens；缓存命中 ￥1.2775 / M tokens | 上下文 400k / 输出 128k |
gpt-5.4-cdx | codex | 输入 ￥18.25 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens；缓存命中 ￥1.825 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
wx-sd-wan | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | - |
yaya-duck-cute-180 | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | - |
BaiChuan：6 个模型
代表模型：Baichuan-M2 / Baichuan-M2-Plus / Baichuan-M3 / Baichuan-M3-Plus
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
Baichuan-M2 | 对话 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥20 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
Baichuan-M2-Plus | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
Baichuan-M3 | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
Baichuan-M3-Plus | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
Baichuan2-53B | 对话 | 暂无价格 | 上下文 32k / 输出 32k |
Baichuan4 | 对话 | 输入 ￥100 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
小米 Mi：5 个模型
代表模型：MiMo-V2-Flash / mimo-v2-omni / mimo-v2-pro / mimo-v2-tts
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
MiMo-V2-Flash | 对话推理 | 输入 ￥0.7 / M tokens；输出 ￥2.1 / M tokens；缓存命中 ￥0.07 / M tokens | 上下文 256k / 输出 65.5k |
mimo-v2-omni | 全模态智能体能力 | 输入 ￥2.8 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens；缓存命中 ￥0.56 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
mimo-v2-pro | 对话推理 | 输入 ￥7 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥1.4 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
mimo-v2-tts | TTS | 固定 ￥0 / 次 | 上下文 8k / 输出 8k |
mimo-v2.5-pro | 对话推理 | 输入 ￥7 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥1.4 / M tokens | 上下文 1M / 输出 128k |
DeepADD（特色模型）：5 个模型
代表模型：DeepClaude-Liu / DeepGeminiflash-Liu / DeepGeminipro-Liu / jina-deepsearch
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
DeepClaude-Liu | 组合模型写代码 | 暂无价格 | - |
DeepGeminiflash-Liu | 组合模型写文章 | 暂无价格 | - |
DeepGeminipro-Liu | 组合模型 | 暂无价格 | - |
jina-deepsearch | 组合模型 | 暂无价格 | - |
seedgeminipro-Liu | 组合模型 | 暂无价格 | - |
Pixverse：4 个模型
代表模型：paiwo-get / paiwo-v5.6-itv / paiwo-v5.6-itv2 / paiwo-v5.6-ttv
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
paiwo-get | 获取生成视频 | 固定 ￥0 / 次 | - |
paiwo-v5.6-itv | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | - |
paiwo-v5.6-itv2 | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | - |
paiwo-v5.6-ttv | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | - |
Runway：4 个模型
代表模型：runway_act_one / runway_video / runway_video2video / runwayml_image_to_video
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
runway_act_one | 视频 | 暂无价格 | - |
runway_video | 视频 | 暂无价格 | - |
runway_video2video | 视频 | 暂无价格 | - |
runwayml_image_to_video | 视频官方 | 暂无价格 | - |
Suno：4 个模型
代表模型：chirp-v5 / suno_lyrics / suno_music / suno_uploads
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
chirp-v5 | 音乐 | 暂无价格 | - |
suno_lyrics | 生成歌词 | 暂无价格 | - |
suno_music | 音乐 | 暂无价格 | - |
suno_uploads | 音乐 | 暂无价格 | - |
Bing：3 个模型
代表模型：Balanced / Creative / Precise
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
Balanced | 对话 | 暂无价格 | - |
Creative | 对话 | 暂无价格 | - |
Precise | 对话 | 暂无价格 | - |
Vidu：3 个模型
代表模型：vidu-get / viduq2-ctv / viduq2-pro
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
vidu-get | 获取视频 | 固定 ￥0 / 次 | - |
viduq2-ctv | 参考生视频视频视频生成 | 暂无价格 | - |
viduq2-pro | 视频视频生成首尾帧 | 暂无价格 | - |
xunfei：3 个模型
代表模型：spark-4.0-ultra / Spark-X2 / spark-x2-flash
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
spark-4.0-ultra | 对话快速 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens | 上下文 32k / 输出 32k |
Spark-X2 | 对话推理 | 输入 ￥3 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens | 上下文 200k / 输出 128 |
spark-x2-flash | 文本输入 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥2 / M tokens | 上下文 256k / 输出 64k |
recraft：2 个模型
代表模型：recraft-api / recraftv3
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
recraft-api | 绘画 | 暂无价格 | - |
recraftv3 | 绘画 | 暂无价格 | - |
快手：2 个模型
代表模型：kat-coder-pro-v1 / KAT-Coder-Pro-V2
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
kat-coder-pro-v1 | 代码 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens | 上下文 256k / 输出 32k |
KAT-Coder-Pro-V2 | 代码 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens | 上下文 256k / 输出 80k |
langchain：2 个模型
代表模型：net-gpt-3.5-turbo / net-gpt-4
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
net-gpt-3.5-turbo | 对话 | 暂无价格 | - |
net-gpt-4 | 对话 | 暂无价格 | - |
meituan：2 个模型
代表模型：LongCat-Flash-Chat / LongCat-Flash-Thinking
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
LongCat-Flash-Chat | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥5 / M tokens | 上下文 128k / 输出 128k | |
LongCat-Flash-Thinking | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | 上下文 128k / 输出 128k |
midjourney：2 个模型
代表模型：midjourney / mj-chat
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
midjourney | 暂无价格 | - | |
mj-chat | 暂无价格 | - |
StepFun：2 个模型
代表模型：step-3 / step-3.5-flash
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
step-3 | 对话推理视觉 | 输入 ￥4 / M tokens；输出 ￥10 / M tokens | 上下文 64k / 输出 64k |
step-3.5-flash | 对话推理 | 输入 ￥0.7 / M tokens；输出 ￥2.1 / M tokens | 上下文 256k / 输出 256k |
合合：1 个模型
代表模型：hehe-tywd
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
hehe-tywd | 暂无价格 | - |
京东：1 个模型
代表模型：JoyAI-LLM-Flash
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
JoyAI-LLM-Flash | 对话 | 输入 ￥0.75 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens | 上下文 64k |
Pik：1 个模型
代表模型：pika_video
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
pika_video | 暂无价格 | - |
SoMark：1 个模型
代表模型：somark
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
somark | OCR文件分析 | 暂无价格 | - |
udio：1 个模型
代表模型：udio_music
| 模型名称 | 标签 | 价格 | 上下文 |
|---|---|---|---|
udio_music | 音乐 | 暂无价格 | - |
All Models
全部模型资料表
包含模型名称、厂商、标签、价格、倍率和参数。可直接搜索模型名，也可以按厂商筛选。
| 模型名称 | 厂商 | 标签 | 价格 | 原价/倍率 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
recraft-api | recraft | 绘画 | 暂无价格 | - | 标签：绘画 |
recraftv3 | recraft | 绘画 | 暂无价格 | - | 标签：绘画 |
hehe-tywd | 合合 | 暂无价格 | 倍率 0.5 | 模型资料以名称、厂商和价格为主，具体能力以上游模型说明和控制台为准。 | |
JoyAI-LLM-Flash上下文 64k | 京东 | 对话 | 输入 ￥0.75 / M tokens；输出 ￥3 / M tokens | 倍率 0.375 | 标签：对话；上下文 64k |
kat-coder-pro-v1上下文 256k / 输出 32k | 快手 | 代码 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens | 倍率 0.7245 | 标签：代码；上下文 256k；最大输出 32k |
KAT-Coder-Pro-V2上下文 256k / 输出 80k | 快手 | 代码 | 输入 ￥2.1 / M tokens；输出 ￥8.4 / M tokens | 倍率 0.9975 | 标签：代码；上下文 256k；最大输出 80k |
bge-m3 | 其他 | 向量 | 暂无价格 | 倍率 0.05 | 标签：向量 |
do-sd-wan | 其他 | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：快速 |
gpt-5.2-cdx上下文 400k / 输出 128k | 其他 | codex | 输入 ￥12.775 / M tokens；输出 ￥102.2 / M tokens；缓存命中 ￥1.2775 / M tokens | 倍率 2.17175 | 标签：codex；上下文 400k；最大输出 128k |
gpt-5.4-cdx上下文 1M / 输出 128k | 其他 | codex | 输入 ￥18.25 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens；缓存命中 ￥1.825 / M tokens | 倍率 3.1025 | 标签：codex；上下文 1M；最大输出 128k |
wx-sd-wan | 其他 | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：快速 |
yaya-duck-cute-180 | 其他 | 快速 | 输入 ￥888 / M tokens；输出 ￥888 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：快速 |
MiMo-V2-Flash上下文 256k / 输出 65.5k | 小米 Mi | 对话推理 | 输入 ￥0.7 / M tokens；输出 ￥2.1 / M tokens；缓存命中 ￥0.07 / M tokens | 倍率 0.35 | 标签：对话、推理；上下文 256k；最大输出 65.5k |
mimo-v2-omni上下文 1M / 输出 128k | 小米 Mi | 全模态智能体能力 | 输入 ￥2.8 / M tokens；输出 ￥14 / M tokens；缓存命中 ￥0.56 / M tokens | 倍率 1.4 | 标签：全模态、智能体能力；上下文 1M；最大输出 128k |
mimo-v2-pro上下文 1M / 输出 128k | 小米 Mi | 对话推理 | 输入 ￥7 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥1.4 / M tokens | 倍率 3.5 | 标签：对话、推理；上下文 1M；最大输出 128k |
mimo-v2-tts上下文 8k / 输出 8k | 小米 Mi | TTS | 固定 ￥0 / 次 | 固定倍率 0 | 标签：TTS；上下文 8k；最大输出 8k |
mimo-v2.5-pro上下文 1M / 输出 128k | 小米 Mi | 对话推理 | 输入 ￥7 / M tokens；输出 ￥21 / M tokens；缓存命中 ￥1.4 / M tokens | 倍率 3.5 | 标签：对话、推理；上下文 1M；最大输出 128k |
deepseek-r1-distill-qwen-14b | Aliyun | 对话推理 | 暂无价格 | 倍率 0.5 | 标签：对话、推理 |
gui-plus上下文 256k / 输出 16k | Aliyun | OCRui操作图像识别视觉 | 输入 ￥1.5 / M tokens；输出 ￥4.5 / M tokens | 倍率 0.75 | 标签：OCR、ui操作、图像识别、视觉；上下文 256k；最大输出 16k |
happyhorse-1.0-i2v | Aliyun | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：视频生成 |
happyhorse-1.0-r2v | Aliyun | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：视频生成 |
happyhorse-1.0-t2v | Aliyun | 视频生成 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：视频生成 |
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qwen3.5-plus-2026-02-15上下文 1M / 输出 64k | Aliyun | 对话推理 | 输入 ￥0.8 / M tokens；输出 ￥4.8 / M tokens | 倍率 0.2 | 标签：对话、推理；上下文 1M；最大输出 64k |
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claude-haiku-4-5-ssvip上下文 200k / 输出 64k | Anthropic | 对话推理视觉 | 输入 ￥7.3 / M tokens；输出 ￥36.5 / M tokens；缓存写入 ￥9.125 / M tokens；缓存命中 ￥0.73 / M tokens | 倍率 3.65 | 标签：对话、推理、视觉；上下文 200k；最大输出 64k |
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claude-opus-4-7-ssvip上下文 1M / 输出 128k | Anthropic | ssvip | 输入 ￥36.5 / M tokens；输出 ￥182.5 / M tokens；缓存写入 ￥45.625 / M tokens；缓存命中 ￥3.65 / M tokens | 倍率 18.25 | 标签：ssvip；上下文 1M；最大输出 128k |
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claude-sonnet-4-6上下文 200k / 输出 64k | Anthropic | 对话推理视觉 | 输入 ￥22 / M tokens；输出 ￥110 / M tokens；缓存写入 ￥27.5 / M tokens；缓存命中 ￥2.2 / M tokens | 倍率 7.5 | 标签：对话、推理、视觉；上下文 200k；最大输出 64k |
claude-sonnet-4-6-ssvip上下文 1M / 输出 64k | Anthropic | ssvip | 输入 ￥21.9 / M tokens；输出 ￥109.5 / M tokens；缓存写入 ￥27.375 / M tokens；缓存命中 ￥2.19 / M tokens | 倍率 10.95 | 标签：ssvip；上下文 1M；最大输出 64k |
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Baichuan-M2上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 输入 ￥2 / M tokens；输出 ￥20 / M tokens | 倍率 1 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
Baichuan-M2-Plus上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 倍率 5 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
Baichuan-M3上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 倍率 5 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
Baichuan-M3-Plus上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 输入 ￥10 / M tokens；输出 ￥30 / M tokens | 倍率 5 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
Baichuan2-53B上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 暂无价格 | 倍率 5 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
Baichuan4上下文 32k / 输出 32k | BaiChuan | 对话 | 输入 ￥100 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 50 | 标签：对话；上下文 32k；最大输出 32k |
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ERNIE-Bot-4 | baidu | 对话 | 暂无价格 | - | 标签：对话 |
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Balanced | Bing | 对话 | 暂无价格 | - | 标签：对话 |
Creative | Bing | 对话 | 暂无价格 | - | 标签：对话 |
Precise | Bing | 对话 | 暂无价格 | - | 标签：对话 |
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claude-sonnet-4-6-cc上下文 200k / 输出 64k | Claude Code | claude code | 输入 ￥22 / M tokens；输出 ￥110 / M tokens；缓存写入 ￥27.5 / M tokens；缓存命中 ￥2.2 / M tokens | 倍率 3.75 | 标签：claude code；上下文 200k；最大输出 64k |
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DeepClaude-Liu | DeepADD（特色模型） | 组合模型写代码 | 暂无价格 | 倍率 12.5 | 标签： 组合模型、写代码 |
DeepGeminiflash-Liu | DeepADD（特色模型） | 组合模型写文章 | 暂无价格 | 倍率 2.5 | 标签：组合模型、写文章 |
DeepGeminipro-Liu | DeepADD（特色模型） | 组合模型 | 暂无价格 | 倍率 7.5 | 标签：组合模型 |
jina-deepsearch | DeepADD（特色模型） | 组合模型 | 暂无价格 | 倍率 0.5 | 标签：组合模型 |
seedgeminipro-Liu | DeepADD（特色模型） | 组合模型 | 暂无价格 | 倍率 10 | 标签：组合模型 |
perplexity-deep-research-ssvip | DeepResearch | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：对话、深度搜索、联网搜索 |
perplexity-sonar-pro-search-ssvip上下文 200k / 输出 8k | DeepResearch | 对话深度搜索联网搜索 | 输入 ￥1 / M tokens；输出 ￥100 / M tokens | 倍率 0.5 | 标签：对话、深度搜索、联网搜索；上下文 200k；最大输出 8k |
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deepclaude | DeepSeek | 推理 | 暂无价格 | 倍率 12.5 | 标签：推理 |
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DeepSeek-Math-V2 | DeepSeek | 推理数学 | 暂无价格 | 倍率 1.58 | 标签：推理、数学 |
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imagen4 | 固定 ￥0.483 / 次 | 固定倍率 0.5 | 模型资料以名称、厂商和价格为主，具体能力以上游模型说明和控制台为准。 | ||
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确定模型后，继续配置统一 Base URL。
如果是 Dify、FastGPT、Cursor、Cline 等工具接入，请进入独立教程页；自研应用直接从 API 文档开始。