1块钱能买多少AI算力?
2023年,1块钱大概能处理5000个Token。到了2026年?50万个。算力价格暴跌100倍,性能反而翻了3到5倍。
但问题来了——模型太多了。DeepSeek、通义千问、智谱GLM、文心一言、Kimi、豆包……每家都号称"极致性价比",价格表看得眼花缭乱。你照着最便宜的下单,月底账单可能比预想的高出一倍。
因为单价≠真实成本。
这篇文章不只列价格表。我会从你每天的实际场景出发——写代码、写文章、做工具、处理长文档——帮你算清每个场景下,到底该选哪个模型。
国产大模型API价格全景图
2026年的大模型市场,计价单位已经从"元"变成了"厘"。字节豆包率先打出0.8厘/千Token,其他厂商被迫跟进,行业均价相比2023年跌幅超过90%。
先看主流模型定价(截至2026年6月):
| 模型 | 输入价(¥/万Token) | 输出价(¥/万Token) | 上下文长度 | 免费额度 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | ¥1(缓存¥0.25) | ¥2 | 128K | 赠送额度 |
| 通义千问 Qwen3.5-Plus | ¥0.8 | ¥1.6 | 128K | 100万Token/月 |
| 豆包 Lite | ¥0.3 | ¥0.6 | 32K | 免费额度 |
| 智谱 GLM-5 | ¥12 | ¥12 | 128K | 有限免费 |
| 文心一言旗舰版 | ¥10 | ¥20 | 128K | 免费额度 |
| Kimi K2.6 | ¥8 | ¥24 | 200K | 免费额度 |
| GLM-4-Flash | 免费 | 免费 | 128K | 不限量 |
| 腾讯 Hunyuan-lite | 免费 | 免费 | 32K | 不限量 |
三个价格梯队一目了然:
- 免费阵营:GLM-4-Flash、腾讯Hunyuan-lite——零成本入门,适合试水
- 白菜价:DeepSeek V4、Qwen3.5-Plus、豆包——一线性能,几分钱就能跑
- 中高端:GLM-5、文心一言、Kimi——特定场景有优势,但单价明显贵
一个扎心的事实:最贵的模型和最便宜的,单价差距超过30倍。但贵的不一定好,便宜的不一定差。
别被单价骗了——隐性成本拆解
只看输入价选模型,是新手最常踩的坑。我帮你算笔账。
输出价才是大头。 大部分API的输出价是输入价的2倍甚至更高。Kimi K2.6输出¥24/万Token,输入才¥8——你盯着输入价觉得还行,结果一次长文生成下来,费用的大头全在输出端。
缓存命中能省75%。 DeepSeek的缓存机制是个隐藏福利:如果你的请求中包含大量重复上下文(比如固定的系统提示词),命中缓存的部分输入价从¥1降到¥0.25。对于Agent类应用,系统提示词每次都一样,缓存命中率轻松超过60%,实际均摊成本远低于标价。
限速会偷偷涨价。 便宜模型的RPM(每分钟请求数)和TPM(每分钟Token数)限制通常更严。高峰期请求被限流,你不得不加延时重试或升级套餐——实际成本翻倍。
质量系数:便宜不等于省钱。 一个模型单次调用¥0.01但需要调3次才能达标,另一个¥0.02一次就够。便宜的反而花了¥0.03。
来个真实案例。同样是写一篇2000字的技术文章:
| 模型 | 输入Token | 输出Token | 输入成本 | 输出成本 | 总成本 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 | ~3000 | ~3000 | ¥0.3 | ¥0.6 | ¥0.9 |
| Qwen3.5-Plus | ~3000 | ~3000 | ¥0.24 | ¥0.48 | ¥0.72 |
| Kimi K2.6 | ~3000 | ~3000 | ¥2.4 | ¥7.2 | ¥9.6 |
同样一篇文章,Kimi的成本是Qwen的13倍。这就是只看"输入价"的后果。
场景化推荐——你该选哪个?
场景A:个人开发者写代码
推荐:DeepSeek V4 + Qwen3-Coder 混用
写代码是Token消耗的大户,但不是每次都需要最贵的模型。代码补全用Qwen3-Coder(调用成本极低,官方公布调用量超500亿Token),复杂重构和架构设计用DeepSeek V4。
月成本估算(日均50次代码调用):¥15-30
场景B:内容创作者写文章
推荐:Qwen3.5-Plus 为主力
写文章的场景特点是输出Token多(一篇2000字文章约3000输出Token),但输入相对固定。Qwen3.5-Plus的输出价只有¥1.6/万Token,是性价比之王。如果对质量要求极高,可以用DeepSeek V4做终稿润色。
月成本估算(日均5篇短文):¥10-20
场景C:工具调用/自动化
推荐:DeepSeek V4
工具调用场景的核心优势是缓存命中。系统提示词+工具定义通常占输入的70%以上,DeepSeek的缓存机制把这部分成本压到¥0.25/万Token。高频调用场景下,实际均摊成本可能是所有模型里最低的。
月成本估算(日均200次调用):¥30-50
场景D:长文档处理/翻译
推荐:Kimi K2.6 或 DeepSeek V4
长文档场景需要大上下文窗口。Kimi的200K上下文是行业最大,但输出价太贵。DeepSeek V4的128K上下文已经够用,且输出价只有Kimi的1/12。如果你的文档不超过10万字,DeepSeek更划算;超过的话,Kimi是唯一选择。
月成本估算(日均处理5篇万字文档):¥20-60(DeepSeek) / ¥100-200(Kimi)
场景E:企业批量处理
推荐策略:多模型混用
企业场景别只用一个模型。简单分类任务用免费模型(GLM-4-Flash),核心业务用DeepSeek或Qwen,长文本用Kimi。通过API中转平台统一接入,按请求自动路由到最合适的模型。
月成本估算:取决于调用量,但混用策略通常能比单一模型省40-60%
省钱实战技巧
技巧1:善用缓存。 DeepSeek的Context Caching对Agent类应用简直是降维打击。把系统提示词、工具定义这些固定内容放在请求开头,缓存命中后输入成本直降75%。一个月省下来的钱够买杯咖啡。
技巧2:模型分层。 简单任务用便宜模型,复杂任务用贵的。分类、提取、格式转换——这些GLM-4-Flash免费就能搞定。真正的推理和创作才需要DeepSeek或Qwen。别拿大炮打蚊子。
技巧3:API中转平台要谨慎。 诗云API、CatRouter这类聚合平台确实方便,一个接口调多个模型。但要注意:中转增加延迟,价格通常比官方贵10-30%,而且数据经过第三方。核心业务建议直连官方API,非核心任务可以用中转省事。
技巧4:关注厂商促销。 DeepSeek的"永久降价"直接把行业价格天花板砸了。各厂商时不时会有新用户赠额、限时折扣。注册一个账号不用白不用,赠额用完再决定是否充值。
2026年的最优策略
综合性价比Top3:
- DeepSeek V4 — 综合性价比之王,缓存机制加成后无敌
- Qwen3.5-Plus — 最便宜的一线模型,月免费额度友好
- GLM-4-Flash — 零成本方案,非核心任务的完美选择
给不同预算的明确建议:
- 月预算<50元:Qwen3.5-Plus + GLM-4-Flash组合,基本够用
- 月预算50-200元:DeepSeek V4做主力,Qwen做备用,完全够用
- 月预算>200元:可以引入Kimi处理长文本,其余场景DeepSeek全覆盖
价格还会继续降吗?大概率会。2023年1毛钱1千Token,2024年1分钱,2026年已经到了厘级。但降价的速度在放缓,各家开始比拼的是质量和生态,而不是单纯的价格。所以——别等了,现在就是入手的最好时机。
选模型这件事,没有"最好",只有"最合适"。打开你常用的场景,按上面的推荐试一周,用真实数据说话。
作者:varkm | 数据来源:各厂商官方定价页面,截至2026年6月