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价格方案
透明定价，按量计费。所有模型均享受统一接口、统一账单，无隐藏费用。
字节
字节的AI模型提供先进的语言理解、内容生成与复杂推理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| Doubao-Seed-1.8 | 默认 | 256000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | ￥0.002 / 1000 tokens | 接入文档 |
Qwen
Qwen的AI模型提供先进的语言理解、内容生成与复杂推理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| qwen3.5-plus | 0<Token<=128K | 10000000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.004816 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 10000000 | ￥0.004011 / 1000 tokens | ￥0.02408 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 10000000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | ￥0.01204 / 1000 tokens | ||
| qwen3-max | 0<Token<=32K | 256000 | ￥0.002513 / 1000 tokens | ￥0.010038 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=128K | 256000 | ￥0.004018 / 1000 tokens | ￥0.016058 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 256000 | ￥0.007028 / 1000 tokens | ￥0.028098 / 1000 tokens | ||
| qwen3-235b-a22b | 默认 | 256000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | ￥0.020076 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3.5-flash | 0<Token<=128K | 1000000 | ￥0.000203 / 1000 tokens | ￥0.002009 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 128K<Token<=256K | 1000000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.008029 / 1000 tokens | ||
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.001204 / 1000 tokens | ￥0.01204 / 1000 tokens | ||
| qwen-flash | 0<Token<=128K | 1000000 | ￥0.000154 / 1000 tokens | ￥0.001512 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.001211 / 1000 tokens | ￥0.012047 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 1000000 | ￥0.000609 / 1000 tokens | ￥0.006027 / 1000 tokens | ||
| qwen3.5-27b | 0<Token<=128K | 256000 | ￥0.000602 / 1000 tokens | ￥0.004816 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 128K <Token<=256K | 256000 | ￥0.001806 / 1000 tokens | ￥0.014448 / 1000 tokens | ||
| qwen3.5-35b-a3b | 0<Token<=128K | 256000 | ￥0.000399 / 1000 tokens | ￥0.003213 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 128K <Token<=256K | 256000 | ￥0.001603 / 1000 tokens | ￥0.012845 / 1000 tokens | ||
| qwen3.6-plus | 0<Token<=256K | 1000000 | ￥0.001932 / 1000 tokens | ￥0.011557 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.007707 / 1000 tokens | ￥0.046214 / 1000 tokens | ||
| qwen3-max-preview | 0<Token<=32K | 256000 | ￥0.006027 / 1000 tokens | ￥0.024087 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=128K | 256000 | ￥0.010038 / 1000 tokens | ￥0.040145 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 256000 | ￥0.015057 / 1000 tokens | ￥0.060214 / 1000 tokens | ||
| qwen-plus | 0<Token<=128K | 1000000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.002009 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.004823 / 1000 tokens | ￥0.048167 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 1000000 | ￥0.002415 / 1000 tokens | ￥0.020076 / 1000 tokens | ||
| qwen-plus-latest | 0<Token<=128K | 1000000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.002009 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.004823 / 1000 tokens | ￥0.048167 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 1000000 | ￥0.002415 / 1000 tokens | ￥0.020076 / 1000 tokens | ||
| qwen3-coder-plus | 0<Token<=32K | 1000000 | ￥0.004018 / 1000 tokens | ￥0.016058 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=128K | 1000000 | ￥0.006027 / 1000 tokens | ￥0.024087 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 1000000 | ￥0.010038 / 1000 tokens | ￥0.040145 / 1000 tokens | ||
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.020076 / 1000 tokens | ￥0.200697 / 1000 tokens | ||
| qwen-plus-character | 默认 | 32000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.002009 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3-coder-next | 0<Token<=32K | 256000 | ￥0.00100345 / 1000 tokens | ￥0.00401387 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=128K | 256000 | ￥0.00150521 / 1000 tokens | ￥0.00602077 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<=256K | 256000 | ￥0.00250866 / 1000 tokens | ￥0.01003464 / 1000 tokens | ||
| qwen3-vl-32b-instruct | 默认 | 128000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | ￥0.008029 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3-vl-32b-thinking | 默认 | 128000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | ￥0.020076 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3-vl-30b-a3b-instruct | 默认 | 128000 | ￥0.000756 / 1000 tokens | ￥0.00301 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3-vl-30b-a3b-thinking | 默认 | 128000 | ￥0.000756 / 1000 tokens | ￥0.007525 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3.6-flash | 0<Token<=256K | 1000000 | ￥0.001155 / 1000 tokens | ￥0.00693 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256K<Token<=1M | 1000000 | ￥0.00462 / 1000 tokens | ￥0.027727 / 1000 tokens | ||
| qwen3.6-35b-a3b | 默认 | 256000 | ￥0.001736 / 1000 tokens | ￥0.010395 / 1000 tokens | 接入文档 |
| qwen3.5-122b-a10b | 0<Token<=128K | 256000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | ￥0.006419 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 128K <Token<=256K | 256000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | ￥0.016058 / 1000 tokens | ||
| qwen3.5-397b-a17b | 0<Token<=128K | 256000 | ￥0.001204 / 1000 tokens | ￥0.007224 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 128K <Token<=256K | 256000 | ￥0.00301 / 1000 tokens | ￥0.01806 / 1000 tokens | ||
| qwen3-coder-flash | 0<Token<32K | 1000000 | ￥0.001008 / 1000 tokens | ￥0.004018 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<128K | 1000000 | ￥0.004018 / 1000 tokens | ￥0.006027 / 1000 tokens | ||
| 128K<Token<256K | 1000000 | ￥0.002513 / 1000 tokens | ￥0.010038 / 1000 tokens | ||
| 256K<Token<1M | 1000000 | ￥0.005019 / 1000 tokens | ￥0.025088 / 1000 tokens | ||
| kimi-k2.6 | 默认 | 256000 | ￥0.0062573 / 1000 tokens | ￥0.0259917 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 256000 | ￥0.0012516 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存创建 | 256000 | ￥0.0078218 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存命中 | 256000 | ￥0.0006258 / 1000 tokens | - | ||
| kimi-k2.5 | 默认 | 256000 | ￥0.004018 / 1000 tokens | ￥0.021077 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 256000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存创建 | 256000 | ￥0.005026 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存命中 | 256000 | ￥0.000399 / 1000 tokens | - | ||
| qwen-flash-character | 默认 | 8000 | ￥0.000238 / 1000 tokens | ￥0.001421 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 8000 | ￥4.9E-5 / 1000 tokens | - | ||
| qwen3.7-max | 0<Token≤1M | 1000000 | ￥0.005775 / 1000 tokens | ￥0.0173285 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 输入缓存命中 | 1000000 | ￥0.00231 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存创建 | 1000000 | ￥0.014441 / 1000 tokens | - | ||
| 显式缓存命中 | 1000000 | ￥0.001155 / 1000 tokens | - | ||
| code_interpreter | 1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
| web_extractor | 1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
| web_search | 1000000 | - | ￥4.013877 / 次 | ||
| qwen3.7-plus | Token≤256k | 1000000 | ￥0.001932 / 1000 tokens | ￥0.007707 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 256k<Token<1M | 1000000 | ￥0.005782 / 1000 tokens | ￥0.023107 / 1000 tokens | ||
| Token≤256k 缓存命中 | 1000000 | ￥0.000392 / 1000 tokens | - | ||
| 256k<Token<1M 缓存命中 | 1000000 | ￥0.001162 / 1000 tokens | - | ||
| Token≤256k 显式缓存创建 | 1000000 | ￥0.000392 / 1000 tokens | - | ||
| 256k<Token<1M 显式缓存创建 | 1000000 | ￥0.007224 / 1000 tokens | - | ||
| Token≤256k 显式缓存命中 | 1000000 | ￥0.000196 / 1000 tokens | - | ||
| 256k<Token<1M 显式缓存命中 | 1000000 | ￥0.000581 / 1000 tokens | - | ||
| code_interpreter | 1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
| i2i_search | 1000000 | - | ￥48.167 / 次 | ||
| t2i_search | 1000000 | - | ￥24.08 / 次 | ||
| web_search | 1000000 | - | ￥4.013877 / 次 |
Deepseek
Deepseek的AI模型提供先进的语言理解、内容生成与复杂推理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| deepseek-v3.2 | 默认 | 128000 | ￥0.00050225 / 1000 tokens | ￥0.00075425 / 1000 tokens | 接入文档 |
| deepseek-v4-flash | 默认 | 1000000 | ￥0.001 / 1000 tokens | ￥0.002 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 1000000 | ￥2.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
| deepseek-v4-pro | 默认 | 1000000 | ￥0.003 / 1000 tokens | ￥0.006 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 1000000 | ￥2.5E-5 / 1000 tokens | - |
智谱
智谱的AI模型提供先进的语言理解、内容生成与复杂推理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| glm-4.7 | 0<Token<=32K | 198000 | ￥0.003017 / 1000 tokens | ￥0.014049 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=200K | 198000 | ￥0.004018 / 1000 tokens | ￥0.016058 / 1000 tokens | ||
| 0<Token<=32K 缓存命中 | 198000 | ￥0.000602 / 1000 tokens | - | ||
| 32K<Token<=200K 缓存命中 | 198000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | - | ||
| glm-5 | 0<Token<=32K | 198000 | ￥0.004011 / 1000 tokens | ￥0.01806 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=200K | 198000 | ￥0.00602 / 1000 tokens | ￥0.022078 / 1000 tokens | ||
| 0<Token<=32K 缓存命中 | 198000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | - | ||
| 32K<Token<=200K 缓存命中 | 198000 | ￥0.001204 / 1000 tokens | - | ||
| glm-5.1 | 0<Token<=32K | 202000 | ￥0.005775 / 1000 tokens | ￥0.023107 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 32K<Token<=200K | 202000 | ￥0.0077 / 1000 tokens | ￥0.026957 / 1000 tokens | ||
| 0<Token<=32K 缓存命中 | 202000 | ￥0.001155 / 1000 tokens | - | ||
| 0<Token<=32K 显式缓存创建 | 202000 | ￥0.007217 / 1000 tokens | - | ||
| 0<Token<=32K 显式缓存命中 | 202000 | ￥0.000581 / 1000 tokens | - | ||
| 32K<Token<=200K 缓存命中 | 202000 | ￥0.00154 / 1000 tokens | - | ||
| 32K<Token<=200K 显式缓存创建 | 202000 | ￥0.009625 / 1000 tokens | - | ||
| 32K<Token<=200K 显式缓存命中 | 202000 | ￥0.00077 / 1000 tokens | - | ||
| glm-5.2 | 默认 | 1000000 | ￥0.008 / 1000 tokens | ￥0.028 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - |
腾讯云
腾讯云的AI模型提供先进的语言理解、内容生成与复杂推理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| Hy3 preview | Token<16k | 256000 | ￥0.0012 / 1000 tokens | ￥0.004 / 1000 tokens | 接入文档 |
| Token<16k 缓存命中 | 256000 | ￥0.0004 / 1000 tokens | - | ||
| 16k<=Token<32k | 256000 | ￥0.0016 / 1000 tokens | ￥0.0064 / 1000 tokens | ||
| Token>=32k | 256000 | ￥0.002 / 1000 tokens | ￥0.008 / 1000 tokens | ||
| 16k<=Token<32k 缓存命中 | 256000 | ￥0.0006 / 1000 tokens | - | ||
| Token>=32k 缓存命中 | 256000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | - |
MiniMax
MiniMax 致力于通用人工智能，文本处理方面表现突出。
| 模型名称 | 计费类型 | 上下文 | 输入价格(/kt) | 输出价格(/kt) | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.5 | 默认 | 200000 | ￥0.002128 / 1000 tokens | ￥0.008491 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 缓存命中 | 200000 | ￥0.000427 / 1000 tokens | - |
字节
字节的图像模型提供高质量的图像生成、编辑与视觉处理能力。
即梦
即梦的图像模型提供高质量的图像生成、编辑与视觉处理能力。
Qwen
Qwen的图像模型提供高质量的图像生成、编辑与视觉处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| wan2.6-t2i | 图片数量 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| wan2.5-t2i-preview | 图片数量 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-max | 文生图 | - | ￥0.501739 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-plus | 文生图 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| z-image-turbo | 开提示词优化 | - | ￥0.20076 / 张 | 接入文档 |
| 关提示词优化 | - | ￥0.10038 / 张 | ||
| qwen-image-edit-max | 默认 | - | ￥0.501739 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-edit-plus | 默认 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-edit | 默认 | - | ￥0.315 / 张 | 接入文档 |
| wan2.6-image | 默认 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| wan2.5-i2i-preview | 默认 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| wan2.7-image | 默认 | - | ￥0.192528 / 张 | 接入文档 |
| wan2.7-image-pro | 默认 | - | ￥0.481327 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-2.0 | 文生图 | - | ￥0.200697 / 张 | 接入文档 |
| qwen-image-2.0-pro | 文生图 | - | ￥0.501732 / 张 | 接入文档 |
Vidu
Vidu的图像模型提供高质量的图像生成、编辑与视觉处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| viduq1-image | 图片数量 | - | ￥0.63 / 张 | 接入文档 |
字节
字节的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| Doubao-Seedance-1.5-pro | 有声 | - | ￥0.016 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 无声 | - | ￥0.008 / 1000 tokens | ||
| doubao-seedance-2-0-260128 | 480P/720P-视频输入 | - | ￥0.028 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 480P/720P-无视频输入 | - | ￥0.046 / 1000 tokens | ||
| 1080P-无视频输入 | - | ￥0.051 / 1000 tokens | ||
| 1080P-视频输入 | - | ￥0.031 / 1000 tokens | ||
| 4k-无视频输入 | - | ￥0.026 / 1000 tokens | ||
| 4k-视频输入 | - | ￥0.016 / 1000 tokens | ||
| doubao-seedance-2-0-fast-260128 | 包含视频输入 | - | ￥0.022 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 不含视频输入 | - | ￥0.037 / 1000 tokens | ||
| doubao-seedance-2-0-mini-260615 | 包含视频输入 | - | ￥0.014 / 1000 tokens | 接入文档 |
| 不含视频输入 | - | ￥0.023 / 1000 tokens |
Qwen
Qwen的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| wan2.6-i2v-flash | 有声720P | - | ￥0.301042 / 秒 | 接入文档 |
| 无声720P | - | ￥0.150521 / 秒 | ||
| 有声1080P | - | ￥0.501732 / 秒 | ||
| 无声1080P | - | ￥0.250866 / 秒 | ||
| wan2.5-i2v-preview | 720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| 480P | - | ￥0.301042 / 秒 | ||
| 1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.6-t2v | t2v-720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| t2v-1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.5-t2v-preview | t2v-720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| t2v-1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| t2v-480P | - | ￥0.301042 / 秒 | ||
| wan2.6-i2v | 720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.7-t2v | t2v-720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| t2v-1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.7-i2v | 720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.7-videoedit | 720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.6-r2v-flash | 有声720P | - | ￥0.301042 / 秒 | 接入文档 |
| 无声720P | - | ￥0.150521 / 秒 | ||
| 有声1080P | - | ￥0.501732 / 秒 | ||
| 无声1080P | - | ￥0.250866 / 秒 | ||
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| wan2.7-r2v | 720P | - | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.003471 / 秒 |
即梦
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Vidu
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| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| viduq1 | 1080p-5 | - | ￥2.5 / 次 | 接入文档 |
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| 1080p-6-参考生 | - | ￥3.91 / 次 | ||
| 1080p-7-参考生 | - | ￥4.22 / 次 | ||
| 1080p-8-参考生 | - | ￥4.53 / 次 | ||
| 1080p-9-参考生 | - | ￥4.84 / 次 | ||
| 1080p-10-参考生 | - | ￥5.16 / 次 | ||
| viduq3-pro | 540p | - | ￥0.44 / 秒 | 接入文档 |
| 720p | - | ￥0.94 / 秒 | ||
| 1080p | - | ￥1 / 秒 |
AiSphere
AiSphere的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| AiSphere-V3.5 | 360p/540p-5s-标准 | - | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
| 720p-5s-标准 | - | ￥1.65 / 次 | ||
| 1080p-5s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 360p/540p-8s-标准 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-8s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 1080p-8s-标准 | - | ￥6.6 / 次 | ||
| 360p/540p-5s-流畅 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-5s-流畅 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| AiSphere-V4 | 360p/540p-5s-标准 | - | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
| 720p-5s-标准 | - | ￥1.65 / 次 | ||
| 1080p-5s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 360p/540p-8s-标准 | - | ￥2.5 / 次 | ||
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| 1080p-8s-标准 | - | ￥6.6 / 次 | ||
| 360p/540p-5s-流畅 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-5s-流畅 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| AiSphere-V4.5 | 360p/540p-5s-标准 | - | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
| 720p-5s-标准 | - | ￥1.65 / 次 | ||
| 1080p-5s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 360p/540p-8s-标准 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-8s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 1080p-8s-标准 | - | ￥6.6 / 次 | ||
| 360p/540p-5s-流畅 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-5s-流畅 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| AiSphere-V5 | 360p/540p-5s-标准 | - | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
| 720p-5s-标准 | - | ￥1.65 / 次 | ||
| 1080p-5s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 360p/540p-8s-标准 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-8s-标准 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| 1080p-8s-标准 | - | ￥6.6 / 次 | ||
| 360p/540p-5s-流畅 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720p-5s-流畅 | - | ￥3.3 / 次 | ||
| AiSphere-V5.5 | 360P/540p-5s-单镜-无声 | - | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
| 360P/540p-5s-单镜-有声 | - | ￥1.53 / 次 | ||
| 360P/540p-5s-多镜-无声 | - | ￥2.08 / 次 | ||
| 360P/540p-5s-多镜-有声 | - | ￥2.36 / 次 | ||
| 360P/540p-8s-单镜-无声 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 360P/540p-8s-单镜-有声 | - | ￥2.78 / 次 | ||
| 360P/540p-8s-多镜-无声 | - | ￥3.33 / 次 | ||
| 360P/540p-8s-多镜-有声 | - | ￥3.61 / 次 | ||
| 360P/540p-10s-单镜-无声 | - | ￥2.75 / 次 | ||
| 360P/540p-10s-单镜-有声 | - | ￥3.02 / 次 | ||
| 360P/540p-10s-多镜-无声 | - | ￥3.58 / 次 | ||
| 360P/540p-10s-多镜-有声 | - | ￥3.86 / 次 | ||
| 720P-5s-单镜-无声 | - | ￥1.67 / 次 | ||
| 720P-5s-单镜-有声 | - | ￥1.94 / 次 | ||
| 720P-5s-多镜-无声 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| 720P-5s-多镜-有声 | - | ￥2.78 / 次 | ||
| 720P-8s-单镜-无声 | - | ￥3.33 / 次 | ||
| 720P-10s-单镜-无声 | - | ￥3.67 / 次 | ||
| 720P-8s-单镜-有声 | - | ￥3.61 / 次 | ||
| 720P-10s-单镜-有声 | - | ￥3.94 / 次 | ||
| 720P-8s-多镜-无声 | - | ￥4.17 / 次 | ||
| 720P-10s-多镜-无声 | - | ￥4.5 / 次 | ||
| 720P-8s-多镜-有声 | - | ￥4.44 / 次 | ||
| 720P-10s-多镜-有声 | - | ￥4.78 / 次 | ||
| 1080P-5s-单镜-无声 | - | ￥3.33 / 次 | ||
| 1080P-5s-单镜-有声 | - | ￥3.61 / 次 | ||
| 1080P-5s-多镜-无声 | - | ￥4.16 / 次 | ||
| 1080P-5s-多镜-有声 | - | ￥4.44 / 次 | ||
| 1080P-8s-单镜-无声 | - | ￥6.67 / 次 | ||
| 1080P-8s-单镜-有声 | - | ￥6.94 / 次 | ||
| 1080P-8s-多镜-无声 | - | ￥7.5 / 次 | ||
| 1080P-8s-多镜-有声 | - | ￥7.78 / 次 |
快手
快手的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| kling-v1-6 | std-5 | - | ￥2 / 次 | 接入文档 |
| std-10 | - | ￥4 / 次 | ||
| pro-5 | - | ￥3.5 / 次 | ||
| pro-10 | - | ￥7 / 次 | ||
| kling-v2 | 5秒 | - | ￥10 / 次 | 接入文档 |
| 10秒 | - | ￥20 / 次 | ||
| kling-v2-1 | std-5s | - | ￥2 / 次 | 接入文档 |
| std-10s | - | ￥4 / 次 | ||
| pro-5s | - | ￥3.5 / 次 | ||
| pro-10s | - | ￥7 / 次 | ||
| kling-v2-1-master | 5秒 | - | ￥10 / 次 | 接入文档 |
| 10秒 | - | ￥20 / 次 | ||
| kling-v2-5-turbo | std-5 | - | ￥1.5 / 次 | 接入文档 |
| pro-5 | - | ￥2.5 / 次 | ||
| std-10 | - | ￥2.16 / 次 | ||
| pro-10 | - | ￥5 / 次 | ||
| kling-v2-6 | pro-5-无声-无音色 | - | ￥2.5 / 次 | 接入文档 |
| pro-10-无声-无音色 | - | ￥5 / 次 | ||
| pro-5-有声-有音色 | - | ￥6 / 次 | ||
| pro-10-有声-无音色 | - | ￥10 / 次 | ||
| pro-5-有声-无音色 | - | ￥5 / 次 | ||
| pro-10-有声-有音色_副本 | - | ￥12 / 次 | ||
| kling-v3-omni | std-无声-无参考视频 | - | ￥0.6 / 秒 | 接入文档 |
| pro-无声-无参考视频 | - | ￥0.8 / 秒 | ||
| std-有声-无参考视频 | - | ￥0.8 / 秒 | ||
| pro-有声-无参考视频 | - | ￥1 / 秒 | ||
| std-无声-有参考视频 | - | ￥0.9 / 秒 | ||
| pro-无声-有参考视频 | - | ￥1.2 / 秒 | ||
| kling-v3 | pro-有声 | - | ￥1.2 / 秒 | 接入文档 |
| std-无声 | - | ￥0.6 / 秒 | ||
| std-有声 | - | ￥0.9 / 秒 | ||
| pro-无声 | - | ￥0.8 / 秒 |
海螺
海螺的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
HappyHorse
HappyHorse的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
| 模型名称 | 计费类型 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| happyhorse-1.0-i2v | 720P | - | ￥0.6931064 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.2321904 / 秒 | ||
| happyhorse-1.0-r2v | 720P | - | ￥0.6931064 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.2321904 / 秒 | ||
| happyhorse-1.0-t2v | 720P | - | ￥0.6931064 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥1.2321904 / 秒 | ||
| happyhorse-1.1-t2v | 720P | - | ￥0.5198298 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥0.6931092 / 秒 | ||
| happyhorse-1.1-r2v | 720P | - | ￥0.5198298 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥0.6931092 / 秒 | ||
| happyhorse-1.1-i2v | 720P | - | ￥0.5198298 / 秒 | 接入文档 |
| 1080P | - | ￥0.6931092 / 秒 |
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