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No. | Model | Group | Unit | Input price | Output price | Cache read price | Cache write price |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | openai/gpt-oss-120b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.2628 | 0.2628 | - | - |
| 2 | openai/gpt-oss-120b | 自用 | CNY / 1M tokens | 2.628 | 2.628 | - | - |
| 3 | openai/gpt-oss-20b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0584 | 0.0584 | - | - |
| 4 | openai/gpt-oss-20b | 自用 | CNY / 1M tokens | 0.584 | 0.584 | - | - |
| 5 | gemini-2.5-flash | VIP1 | CNY / 1M tokens | 2.19 | 18.25 | - | - |
| 6 | gemini-2.5-flash | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.219 | 1.825 | - | - |
| 7 | gemini-2.5-flash | Gemini Flash 福利区 | CNY / 1M tokens | 0.0438 | 0.365 | - | - |
| 8 | google/codegemma-1.1-7b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 9 | google/codegemma-7b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 10 | google/diffusiongemma-26b-a4b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 11 | google/gemma-2-2b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.1022 | 0.1022 | - | - |
| 12 | google/gemma-2b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.1022 | 0.1022 | - | - |
| 13 | google/gemma-3-12b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.073 | 0.073 | - | - |
| 14 | google/gemma-3-4b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0584 | 0.0584 | - | - |
| 15 | google/gemma-3n-e2b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0876 | 0.0876 | - | - |
| 16 | google/gemma-3n-e4b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0876 | 0.0876 | - | - |
| 17 | google/gemma-4-31b-it | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.511 | 0.511 | - | - |
| 18 | google/recurrentgemma-2b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.1022 | 0.1022 | - | - |
| 19 | qwen/qwen3.5-122b-a10b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 20 | qwen/qwen3.5-397b-a17b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 21 | qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.2044 | 0.2044 | - | - |
| 22 | 01-ai/yi-large | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 2 | 2 | - | - |
| 23 | abacusai/dracarys-llama-3.1-70b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.4278 | 0.4278 | - | - |
| 24 | adept/fuyu-8b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 25 | ai21labs/jamba-1.5-large-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 26 | aisingapore/sea-lion-7b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.219 | 0.219 | - | - |
| 27 | baai/bge-m3 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 28 | bigcode/starcoder2-15b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 29 | bytedance/seed-oss-36b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.3066 | 0.3066 | - | - |
| 30 | databricks/dbrx-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 1.752 | 1.752 | - | - |
| 31 | deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.2044 | 0.2044 | - | - |
| 32 | deepseek-ai/deepseek-v4-flash | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.2044 | 0.2044 | - | - |
| 33 | deepseek-ai/deepseek-v4-pro | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 2.5404 | 2.5404 | - | - |
| 34 | google/deplot | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 35 | ibm/granite-3.0-3b-a800m-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 36 | ibm/granite-3.0-8b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 37 | ibm/granite-34b-code-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 38 | ibm/granite-8b-code-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 39 | meta/codellama-70b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 40 | meta/llama2-70b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 41 | meta/llama-3.1-70b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.1752 | 0.1752 | - | - |
| 42 | meta/llama-3.1-8b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0292 | 0.0292 | - | - |
| 43 | meta/llama-3.2-11b-vision-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.2336 | 0.2336 | - | - |
| 44 | meta/llama-3.2-1b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0394 | 0.0394 | - | - |
| 45 | meta/llama-3.2-3b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0219 | 0.0219 | - | - |
| 46 | meta/llama-3.2-90b-vision-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 1.314 | 1.314 | - | - |
| 47 | meta/llama-3.3-70b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 48 | meta/llama-4-maverick-17b-128e-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 49 | meta/llama-guard-4-12b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.1752 | 0.1752 | - | - |
| 50 | microsoft/kosmos-2 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 51 | microsoft/phi-3.5-moe-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 52 | microsoft/phi-3-vision-128k-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 53 | microsoft/phi-4-mini-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.219 | 0.219 | - | - |
| 54 | microsoft/phi-4-multimodal-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 55 | minimaxai/minimax-m2.7 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 56 | minimaxai/minimax-m3 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.584 | 0.584 | - | - |
| 57 | mistralai/codestral-22b-instruct-v0.1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 58 | mistralai/ministral-14b-instruct-2512 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 59 | mistralai/mistral-7b-instruct-v0.3 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 60 | mistralai/mistral-large | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 2.92 | 2.92 | - | - |
| 61 | mistralai/mistral-large-2-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 2.92 | 2.92 | - | - |
| 62 | mistralai/mistral-large-3-675b-instruct-2512 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 3.65 | 3.65 | - | - |
| 63 | mistralai/mistral-medium-3.5-128b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 1.46 | 1.46 | - | - |
| 64 | mistralai/mistral-nemotron | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 65 | mistralai/mistral-small-4-119b-2603 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.876 | 0.876 | - | - |
| 66 | mistralai/mixtral-8x22b-v0.1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.876 | 0.876 | - | - |
| 67 | mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 68 | moonshotai/kimi-k2.6 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.6935 | 0.6935 | - | - |
| 69 | nvidia/ai-synthetic-video-detector | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 70 | nvidia/cosmos-reason2-8b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 71 | nvidia/embed-qa-4 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0292 | 0.0292 | - | - |
| 72 | nvidia/llama-3.1-nemotron-51b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.584 | 0.584 | - | - |
| 73 | nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 74 | nvidia/llama-3.1-nemotron-ultra-253b-v1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 2.19 | 2.19 | - | - |
| 75 | nvidia/llama-3.2-nemoretriever-1b-vlm-embed-v1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 76 | nvidia/llama-3.2-nv-embedqa-1b-v1 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 77 | nvidia/llama3-chatqa-1.5-70b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 78 | nvidia/llama-nemotron-embed-1b-v2 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 79 | nvidia/mistral-nemo-minitron-8b-8k-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 80 | nvidia/nemoretriever-parse | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 81 | nvidia/nemotron-4-340b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 6.132 | 6.132 | - | - |
| 82 | nvidia/nemotron-4-340b-reward | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 6.132 | 6.132 | - | - |
| 83 | nvidia/nemotron-nano-3-30b-a3b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 84 | nvidia/nemotron-parse | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 85 | nvidia/neva-22b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.584 | 0.584 | - | - |
| 86 | nvidia/nvclip | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 87 | nvidia/nv-embedqa-e5-v5 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0146 | 0.0146 | - | - |
| 88 | nvidia/nv-embedqa-mistral-7b-v2 | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.0292 | 0.0292 | - | - |
| 89 | nvidia/riva-translate-4b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 90 | nvidia/vila | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 91 | nv-mistralai/mistral-nemo-12b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 92 | sarvamai/sarvam-m | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.292 | 0.292 | - | - |
| 93 | snowflake/arctic-embed-l | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 94 | stepfun-ai/step-3.5-flash | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.146 | - | - |
| 95 | stepfun-ai/step-3.7-flash | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.219 | 0.219 | - | - |
| 96 | stockmark/stockmark-2-100b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.73 | 0.73 | - | - |
| 97 | upstage/solar-10.7b-instruct | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 0.438 | 0.438 | - | - |
| 98 | writer/palmyra-creative-122b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 7.3 | 7.3 | - | - |
| 99 | writer/palmyra-fin-70b-32k | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 7.3 | 7.3 | - | - |
| 100 | writer/palmyra-med-70b | 0.1倍率，开源模型渠道 | CNY / 1M tokens | 7.3 | 7.3 | - | - |