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序号 | 模型 | 分组 | 单位 | 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取价格 | 缓存写入价格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gpt-5.2 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 10.95 | - | - |
| 2 | gpt-5.4 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 1.825 | 10.95 | - | - |
| 3 | gpt-5.4-mini | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.5475 | 3.285 | - | - |
| 4 | gpt-5.4-nano | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.9125 | - | - |
| 5 | gpt-5.5 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 21.9 | - | - |
| 6 | gpt-5.5-pro | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 21.9 | 131.4 | - | - |
| 7 | gpt-5.6-luna | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.146 | 0.876 | - | - |
| 8 | gpt-5.6-sol | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 21.9 | - | - |
| 9 | gpt-5.6-terra | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 1.46 | 8.76 | - | - |
| 10 | claude-haiku-4-5 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.73 | 3.65 | - | - |
| 11 | claude-opus-4-7 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 10.95 | 54.75 | - | - |
| 12 | claude-opus-4-8 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 10.95 | 54.75 | - | - |
| 13 | claude-sonnet-4-6 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 2.19 | 10.95 | - | - |
| 14 | gemini-2.5-flash | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.219 | 0.876 | - | - |
| 15 | gemini-2.5-pro | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.9125 | 3.65 | - | - |
| 16 | qwen3.8-flash | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 17 | Qwen3.8-Flash-Next | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 18 | qwen3.8-max | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 11.68 | 46.72 | - | - |
| 19 | grok-4.20-0309-reasoning | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 10.95 | 54.75 | - | - |
| 20 | grok-4.5 | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 14.6 | 73 | - | - |
| 21 | grok-4.5 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 1.46 | 7.3 | - | - |
| 22 | grok-4.5-latest | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 21.9 | 109.5 | - | - |
| 23 | grok-4.6 | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 36.5 | 109.5 | - | - |
| 24 | grok-4.6 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 10.95 | - | - |
| 25 | grok-build-0.1 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 10.95 | - | - |
| 26 | grok-chat-fast | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 10.95 | - | - |
| 27 | grok-composer-2.5-fast | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 3.65 | 10.95 | - | - |
| 28 | deepseek-v4-flash | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 3.65 | 7.3 | - | - |
| 29 | DeepSeek-V4-Flash | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 3.65 | 7.3 | - | - |
| 30 | DeepSeek-V4-Flash | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 1.095 | 2.19 | - | - |
| 31 | deepseek-v4-flash-vision-exp | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 32 | deepseek-v4-pro | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 14.6 | 58.4 | - | - |
| 33 | deepseek-v4-pro | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 1.46 | 5.84 | - | - |
| 34 | DeepSeek-V4-Pro | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 4.38 | 17.52 | - | - |
| 35 | glm-5.2 | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 7.3 | 21.9 | - | - |
| 36 | glm-5.2 | GPT模型(0.1倍) | CNY / 1M tokens | 0.73 | 2.19 | - | - |
| 37 | glm-5.2-fp8 | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 1.095 | 1.095 | - | - |
| 38 | glm-5.3-flash | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 39 | hy3 | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 40 | kat-coder-pro-v2.5 | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 2.19 | 4.38 | - | - |
| 41 | Kimi-K2.6 | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 2.19 | 8.76 | - | - |
| 42 | mimo-v2.5 | 默认分组 | CNY / 1M tokens | 2.19 | 4.38 | - | - |
| 43 | minimax-m3 | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 44 | MiniMax-M3 | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 2.19 | 6.57 | - | - |
| 45 | minimax/minimax-m3:free | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |
| 46 | sensenova-u1-fast | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 0.657 | 1.314 | - | - |
| 47 | step-3.7-flash | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 0.657 | 1.314 | - | - |
| 48 | wzragent | 国产模型(0.3倍) | CNY / 1M tokens | 1.095 | 2.19 | - | - |
| 49 | z-ai/glm-5.2:free | 默认分组 | CNY / 次 | 3.65 | - | - | - |