2026 国产大模型 API 价格一览表：8 家主流厂商实测对比，帮你选最划算的

与虾牵手
6 阅读1分钟

上个月接了个外包项目，甲方要求用国产模型做客服问答系统。我心想这还不简单，随便挑一家接上就行。结果真到选型的时候人傻了——光主流厂商就七八家，每家定价方式还不一样，有的按 token 计费，有的按字符，有的输入输出价格差好几倍。我花了整整两天把各家价格扒了个底朝天，顺便跑了一轮真实调用测试，今天把这份价格表分享出来。

如果你只想做日常开发调用，DeepSeek V3 和 Kimi K2.5 性价比最高；如果需要一个 Key 同时调多家模型做 A/B 测试，聚合 API 方案最省事。

2026 年 6 月价格速查表

以下价格均为官方公开价格，单位：元/百万 tokens。数据采集时间 2026 年 6 月，各家可能随时调价，以官网为准。

厂商主力模型输入价格输出价格免费额度并发限制
DeepSeekV3¥1¥2注册送 500 万 tokens60 RPM
月之暗面Kimi K2.5¥2¥6注册送额度20 RPM
智谱 AIGLM-4-Plus¥5¥5注册送 2500 万 tokens50 RPM
百度ERNIE 4.5¥4¥8部分模型限免100 RPM
阿里云Qwen 3-Plus¥4¥12Qwen 3-Turbo 限免60 RPM
讯飞星火 4.0 Ultra¥6¥6注册送 200 万 tokens30 RPM
MiniMaxabab7¥4¥8注册送额度40 RPM
百川Baichuan 4s¥4¥8注册送额度30 RPM

几个容易踩的坑：部分厂商的「限免」有有效期或调用量上限，别以为白嫖无限；长上下文（128K+）通常额外加价；上面是标准价，走大客户合同能再砍一刀。

为什么要折腾价格对比

说实话，一年前我还觉得 API 费用是小钱，写着玩随便调。做了几个正经项目之后才发现，API 费用真的会吃人。

举个例子：我有个文档摘要服务，每天处理大概 2000 篇文章，平均每篇 3000 字。粗算下来，一天的 token 消耗大概 2000 万。选个贵的模型，一个月光 API 就要大几千块；选对模型加对价格档位，一个月可能就几百块。

差价能到 10 倍，这就不是小事了。

各家模型详细拆解

第一梯队：性价比之王

DeepSeek V3

DeepSeek 目前是国产模型里价格最卷的，输入 ¥1/百万 tokens，输出 ¥2/百万 tokens。第一次看到这价格我以为自己看错了，比去年又降了。

实际体验：代码生成和逻辑推理够用，缺点是高峰期偶尔排队，免费用户并发限制比较紧。

Kimi K2.5

月之暗面的 Kimi K2.5 最近热度很高，不少人拿它当 Claude Code 的平替。输入 ¥2、输出 ¥6，比 DeepSeek 贵一档，但长文本理解确实强。我实测拿 20 万字的技术文档让它做总结，效果比好几家都好。

AI 编程场景下，Kimi K2.5 的代码补全质量进步明显，理解项目上下文这块已经不输海外模型了。

第二梯队：大厂稳定派

智谱 GLM-4-Plus

智谱定价比较简单，输入输出都是 ¥5/百万 tokens。优势是注册送的额度特别大方（2500 万 tokens），够折腾好一阵。API 稳定性在国产里算靠前，我跑了一周定时任务，没出过一次 5xx。

阿里云 Qwen 3

通义千问有好几个档位：Qwen 3-Turbo 目前还在限时免费，拿来做不太重要的任务很合适；Qwen 3-Plus 输出价格 ¥12 有点贵，但 Function Calling 支持完善，做 Agent 开发比较顺手。

百度 ERNIE 4.5

说句公道话，文心一言在 API 层面其实还行，高并发场景支持 100 RPM，这几家里最高。缺点是文档更新有时候跟不上，我有次照着文档传参结果报错，去社区一搜发现是文档没更新。

第三梯队：特定场景可选

讯飞星火、MiniMax、百川这几家价格差不多，各有各的特色场景（语音、角色扮演、检索增强等）。如果只是做通用文本或代码任务，性价比比不过前面几家。

实际调用示范

不管选哪家，调用方式都大同小异。下面是 Python 通用模板，兼容 OpenAI 协议的国产模型基本都能直接用：

from openai import OpenAI

# 示例：通过聚合接口调用不同模型
# ofox.ai 是一个 AI 模型聚合平台，一个 API Key 可以调用 GPT-5、Claude 4.6、
# Kimi K2.5、DeepSeek V3、Qwen 3 等 50+ 模型，国内直连无需代理
client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"  # 聚合接口，切换模型只需改 model 参数
)

# 调用 DeepSeek V3
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术助手"},
        {"role": "user", "content": "帮我写一个 Python 装饰器，实现函数调用的自动重试，最多 3 次"}
    ],
    temperature=0.7,
    stream=True
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

# 切换成 Kimi K2.5，只需改 model 参数，其他不用动
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

这就是我喜欢用聚合 API 的原因——做模型对比测试时，不用注册一堆账号、管一堆 Key，改个 model 字符串就完事了。

踩坑记录

整理这份价格表的过程里踩了不少坑，挑几个典型的说。

坑 1：token 计算方式不统一

不同厂商的 tokenizer 不一样，同样 1000 个汉字，DeepSeek 可能算出 800 tokens，换一家可能算 1200 tokens。所以单纯比「每百万 token 多少钱」是不够的，得拿同样的测试文本跑一遍，看实际账单。

我用同一篇 5000 字的技术文档测了一圈，DeepSeek V3 计费 token 数最少，通义千问居中，文心偏多。换算成实际每千字成本，排名和纯看 token 单价是不一样的。

坑 2：免费额度的时间陷阱

好几家注册送的免费额度有有效期，30 天或 90 天不等。我去年注册了某家账号一直没用，等到要用的时候发现额度早就过期清零了。建议拿到免费额度就跑一轮测试，别囤着。

坑 3：并发限制比你想的严

表面上写着 60 RPM，但实际跑批量任务时，突发请求很容易触发限流。DeepSeek 高峰期（工作日下午 2-5 点）体感只有标称的一半。我后来加了指数退避重试才稳住：

import time
import random

def call_with_retry(client, max_retries=3, **kwargs):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(**kwargs)
        except Exception as e:
            if "rate_limit" in str(e).lower() or "429" in str(e):
                wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
                print(f"限流了，等 {wait:.1f}s 后重试...")
                time.sleep(wait)
            else:
                raise
    raise Exception("重试次数用完了，还是不行")

坑 4：长上下文的隐性成本

很多模型宣传支持 128K 甚至 1M 上下文，但长上下文的价格通常是标准价的 2-4 倍。Kimi K2.5 的 128K 版本输入价格直接翻倍。如果场景不是真的需要那么长的上下文，做 RAG 分段处理反而更省钱。

不同场景怎么选

场景推荐模型理由
日常代码助手DeepSeek V3便宜够用，代码能力不错
长文档分析Kimi K2.5长文本理解强，上下文利用率高
企业级稳定调用智谱 GLM-4-Plus稳定性好，文档规范
Agent / Function CallingQwen 3-Plus工具调用支持最完善
高并发批处理ERNIE 4.5RPM 限制最宽松
多模型 A/B 测试聚合 API（如 ofox.ai）一个 Key 切换 50+ 模型

小结

2026 年国产大模型的 API 价格战已经卷到地板了，DeepSeek V3 输入 ¥1/百万 tokens 这个价格放在两年前根本不敢想。对独立开发者来说是好事——以前只有大公司才玩得起的 AI 能力，现在个人项目也能随便用。

我的建议：别纠结选哪一家，先用免费额度把候选模型都跑一遍你的真实业务场景，看实际效果和实际账单再决定。如果需要频繁切换模型做对比，用聚合接口能省不少事。

价格这东西变化快，各家基本每个季度调一轮。这篇文章我会尽量保持更新，有新的价格变动会补在评论区。

你也在做模型选型的话，欢迎评论区聊聊实际使用成本 👇

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