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No. | Model | Group | Unit | Input price | Output price | Cache read price | Cache write price |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gpt-5.6-luna | default | CNY / 1M tokens | 0.2 | 1.2 | - | - |
| 2 | gpt-5.6-luna | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.06 | 0.36 | - | - |
| 3 | gpt-5.6-luna | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 0.2 | 1.2 | - | - |
| 4 | gpt-5.6-sol | default | CNY / 1M tokens | 4 | 20 | - | - |
| 5 | gpt-5.6-sol | GPT Plus 普通号池：价格低，覆盖常用 GPT 模型，适合日常对话、轻量写作、代码辅助；高峰期稳定性略低于 Pro。 | CNY / 1M tokens | 0.6 | 3 | - | - |
| 6 | gpt-5.6-sol | GPT Pro 高速号池：优先级更高、响应更快、稳定性更好，适合高频调用、代码开发、长文本处理和生产环境使用。 | CNY / 1M tokens | 1 | 5 | - | - |
| 7 | gpt-5.6-sol | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.2 | 6 | - | - |
| 8 | gpt-5.6-sol | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 4 | 20 | - | - |
| 9 | gpt-5.6-sol | plus对接分组 | CNY / 1M tokens | 4 | 20 | - | - |
| 10 | gpt-5.6-sol | pro对接分组 | CNY / 1M tokens | 4 | 20 | - | - |
| 11 | gpt-5.6-terra | default | CNY / 1M tokens | 2 | 12 | - | - |
| 12 | gpt-5.6-terra | GPT Plus 普通号池：价格低，覆盖常用 GPT 模型，适合日常对话、轻量写作、代码辅助；高峰期稳定性略低于 Pro。 | CNY / 1M tokens | 0.3 | 1.8 | - | - |
| 13 | gpt-5.6-terra | GPT Pro 高速号池：优先级更高、响应更快、稳定性更好，适合高频调用、代码开发、长文本处理和生产环境使用。 | CNY / 1M tokens | 0.5 | 3 | - | - |
| 14 | gpt-5.6-terra | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.6 | 3.6 | - | - |
| 15 | gpt-5.6-terra | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 2 | 12 | - | - |
| 16 | gpt-5.6-terra | plus对接分组 | CNY / 1M tokens | 2 | 12 | - | - |
| 17 | gpt-5.6-terra | pro对接分组 | CNY / 1M tokens | 2 | 12 | - | - |
| 18 | gpt-6-astra | GPT Plus 普通号池：价格低，覆盖常用 GPT 模型，适合日常对话、轻量写作、代码辅助；高峰期稳定性略低于 Pro。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 19 | gpt-6-astra | GPT Pro 高速号池：优先级更高、响应更快、稳定性更好，适合高频调用、代码开发、长文本处理和生产环境使用。 | CNY / 1M tokens | 2.5 | 12.5 | - | - |
| 20 | gpt-6-astra | plus对接分组 | CNY / 1M tokens | 10 | 50 | - | - |
| 21 | gpt-6-astra | pro对接分组 | CNY / 1M tokens | 10 | 50 | - | - |
| 22 | gpt-6-luna | GPT Plus 普通号池：价格低，覆盖常用 GPT 模型，适合日常对话、轻量写作、代码辅助；高峰期稳定性略低于 Pro。 | CNY / 1M tokens | 0.015 | 0.075 | - | - |
| 23 | gpt-6-luna | plus对接分组 | CNY / 1M tokens | 0.1 | 0.5 | - | - |
| 24 | gpt-6-sol | GPT Plus 普通号池：价格低，覆盖常用 GPT 模型，适合日常对话、轻量写作、代码辅助；高峰期稳定性略低于 Pro。 | CNY / 1M tokens | 0.3 | 1.5 | - | - |
| 25 | gpt-6-sol | GPT Pro 高速号池：优先级更高、响应更快、稳定性更好，适合高频调用、代码开发、长文本处理和生产环境使用。 | CNY / 1M tokens | 0.5 | 2.5 | - | - |
| 26 | gpt-6-sol | plus对接分组 | CNY / 1M tokens | 2 | 10 | - | - |
| 27 | gpt-6-sol | pro对接分组 | CNY / 1M tokens | 2 | 10 | - | - |
| 28 | claude-fable-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 3 | 15 | - | - |
| 29 | claude-fable-5 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 9.6 | 48 | - | - |
| 30 | claude-fable-5-1 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 9.6 | 48 | - | - |
| 31 | claude-haiku-4.5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.3 | 1.5 | - | - |
| 32 | claude-haiku-4.5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 1 | 5 | - | - |
| 33 | claude-opus-4.6 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 34 | claude-opus-4.6 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 35 | claude-opus-4.7 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 36 | claude-opus-4.7 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 37 | claude-opus-4-8 | default | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 38 | claude-opus-4-8 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 39 | claude-opus-4-8 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 40 | claude-opus-4-8 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 4.8 | 24 | - | - |
| 41 | claude-opus-4.8 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 42 | claude-opus-4.8 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 43 | claude-opus-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 44 | claude-opus-5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 45 | claude-opus-5 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 4.8 | 24 | - | - |
| 46 | claude-opus-5-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 47 | claude-opus-5-5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 48 | claude-opus-5-5 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 4.8 | 24 | - | - |
| 49 | claude-opus-5.5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 50 | claude-opus-5.5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 51 | claude-sonnet-4 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.9 | 4.5 | - | - |
| 52 | claude-sonnet-4 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 3 | 15 | - | - |
| 53 | claude-sonnet-4.6 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.9 | 4.5 | - | - |
| 54 | claude-sonnet-4.6 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 3 | 15 | - | - |
| 55 | claude-sonnet-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.6 | 3 | - | - |
| 56 | claude-sonnet-5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 2 | 10 | - | - |
| 57 | claude-sonnet-5 | 官方 CCmax 分组：满血Claude模型，极速高性能 | CNY / 1M tokens | 1.92 | 9.6 | - | - |
| 58 | claude-sonnet-5-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 1.5 | 7.5 | - | - |
| 59 | claude-sonnet-5-5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 5 | 25 | - | - |
| 60 | qwen3.6-flash | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.36 | 2.16 | - | - |
| 61 | qwen3.7-max | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.8 | 5.4 | - | - |
| 62 | qwen3.7-plus | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.48 | 1.92 | - | - |
| 63 | qwen3.8-max | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 3.6 | 10.8 | - | - |
| 64 | auto | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.255 | 0.255 | - | - |
| 65 | auto | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 0.85 | 0.85 | - | - |
| 66 | deepseek-v4.1-flash | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.045 | 0.18 | - | - |
| 67 | deepseek-v4-flash | default | CNY / 1M tokens | 0.15 | 0.6 | - | - |
| 68 | deepseek-v4-flash | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.045 | 0.18 | - | - |
| 69 | deepseek-v4-flash-0731 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.045 | 0.18 | - | - |
| 70 | deepseek-v4-pro | default | CNY / 1M tokens | 0.66 | 1.98 | - | - |
| 71 | deepseek-v4-pro | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.198 | 0.594 | - | - |
| 72 | deepseek-v4-pro-0813 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.198 | 0.594 | - | - |
| 73 | doubao-seed-2-1-pro | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.8 | 9 | - | - |
| 74 | doubao-seed-2-1-turbo | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 0.9 | 4.5 | - | - |
| 75 | glm-5 | default | CNY / 1M tokens | 1 | 1 | - | - |
| 76 | glm-5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.3 | 0.3 | - | - |
| 77 | glm-5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 1 | 1 | - | - |
| 78 | glm-5.1 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.8 | 7.2 | - | - |
| 79 | glm-5.2 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 2.4 | 8.4 | - | - |
| 80 | glm-5.2-fast-preview | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 4.8 | 16.8 | - | - |
| 81 | glm-5.3 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 2.4 | 8.4 | - | - |
| 82 | kimi-k2.5 | default | CNY / 1M tokens | 4 | 21 | - | - |
| 83 | kimi-k2.5 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.2 | 6.3 | - | - |
| 84 | kimi-k2.6 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.95 | 8.1 | - | - |
| 85 | kimi-k2.7-code | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 1.95 | 8.1 | - | - |
| 86 | kimi-k3 | 国产大模型：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM、豆包、MiniMax 等模型；按上游模型价格计费，当前分组倍率 0.3。 | CNY / 1M tokens | 6 | 30 | - | - |
| 87 | minimax-m2.1 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.087 | 0.087 | - | - |
| 88 | minimax-m2.1 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 0.29 | 0.29 | - | - |
| 89 | minimax-m2.5 | Kiro 高缓存反代：支持高比例缓存，长上下文/重复提示词场景成本更低，适合 Cursor、Claude Code、Kiro 类开发工作流；建议避免短时间高频压测。 | CNY / 1M tokens | 0.09 | 0.09 | - | - |
| 90 | minimax-m2.5 | kiro速刷 | CNY / 1M tokens | 0.3 | 0.3 | - | - |