PRICING
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 【即将下线】 |
输入<=32k，输出<=200k
|
256000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | ￥0.002 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
输入<=32k，输出>200k
|
256000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | ￥0.008 / 1000 tokens | ||
|
32k<输入<=128K
|
256000 | ￥0.0012 / 1000 tokens | ￥0.016 / 1000 tokens | ||
|
输入>128k
|
256000 | ￥0.0024 / 1000 tokens | ￥0.024 / 1000 tokens | ||
|
缓存命中
|
256000 | ￥0.00016 / 1000 tokens | - | ||
| Doubao-Seed-2.0-pro |
输入 ≤ 32k
|
256000 | ￥0.0032 / 1000 tokens | ￥0.016 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
32k<输入<=128K
|
256000 | ￥0.0048 / 1000 tokens | ￥0.024 / 1000 tokens | ||
|
128k<输入<=256K
|
256000 | ￥0.0096 / 1000 tokens | ￥0.048 / 1000 tokens | ||
|
输入小于≤32k 缓存命中
|
256000 | ￥0.00064 / 1000 tokens | - | ||
|
32k<输入<=128K 缓存命中
|
256000 | ￥0.00096 / 1000 tokens | - | ||
|
128k<输入<=256K 缓存命中
|
256000 | ￥0.00192 / 1000 tokens | - | ||
| Doubao-Seed-2.0-Code |
输入 ≤ 32k
|
256000 | ￥0.0032 / 1000 tokens | ￥0.016 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
32k<输入<=128K
|
256000 | ￥0.0048 / 1000 tokens | ￥0.024 / 1000 tokens | ||
|
128k<输入<=256K
|
256000 | ￥0.0096 / 1000 tokens | ￥0.048 / 1000 tokens | ||
|
输入小于≤32k 缓存命中
|
256000 | ￥0.00064 / 1000 tokens | - | ||
|
32k<输入<=128K 缓存命中
|
256000 | ￥0.00096 / 1000 tokens | - | ||
|
128k<输入<=256K 缓存命中
|
256000 | ￥0.00192 / 1000 tokens | - |
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 | ||
| 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 | ||
| qwen3.8-max |
默认
|
1000000 | ￥0.012 / 1000 tokens | ￥0.036 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
输入缓存命中
|
1000000 | ￥0.0015 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存创建
|
1000000 | ￥0.015 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.001 / 1000 tokens | - | ||
|
code_interpreter
|
1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
|
web_extractor
|
1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
|
web_search
|
1000000 | - | ￥4 / 次 | ||
|
i2i_search
|
1000000 | - | ￥48 / 次 | ||
|
t2i_search
|
1000000 | - | ￥24 / 次 | ||
| qwen3.7-flash |
32k<Token≤256k
|
1000000 | ￥0.0006 / 1000 tokens | ￥0.0024 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
256k<Token<1M
|
1000000 | ￥0.0012 / 1000 tokens | ￥0.0048 / 1000 tokens | ||
|
32k<Token≤256k 缓存命中
|
1000000 | ￥0.00012 / 1000 tokens | - | ||
|
256k<Token<1M 缓存命中
|
1000000 | ￥0.00024 / 1000 tokens | - | ||
|
32k<Token≤256k 显式缓存创建
|
1000000 | ￥0.00075 / 1000 tokens | - | ||
|
256k<Token<1M 显式缓存创建
|
1000000 | ￥0.0015 / 1000 tokens | - | ||
|
32k<Token≤256k 显式缓存命中
|
1000000 | ￥6.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
|
256k<Token<1M 显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.00012 / 1000 tokens | - | ||
|
code_interpreter
|
1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
|
i2i_search
|
1000000 | - | ￥48 / 次 | ||
|
t2i_search
|
1000000 | - | ￥24 / 次 | ||
|
web_search
|
1000000 | - | ￥4 / 次 | ||
|
Token≤32k
|
1000000 | ￥0.0002 / 1000 tokens | ￥0.0008 / 1000 tokens | ||
|
Token≤32k 缓存命中
|
1000000 | ￥4.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
|
Token≤32k 显式缓存创建
|
1000000 | ￥0.00025 / 1000 tokens | - | ||
|
Token≤32k 显式缓存命中
|
1000000 | ￥2.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
| qwen3.8-flash |
默认
|
1000000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | ￥0.0027 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
输入缓存命中
|
1000000 | ￥0.0001 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存创建
|
1000000 | ￥0.00125 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.0001 / 1000 tokens | - | ||
|
code_interpreter
|
1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
|
web_extractor
|
1000000 | - | ￥0 / 次 | ||
|
web_search
|
1000000 | - | ￥4 / 次 | ||
|
i2i_search
|
1000000 | - | ￥48 / 次 | ||
|
t2i_search
|
1000000 | - | ￥24 / 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 |
|
缓存命中
|
128000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
128000 | ￥0.002009 / 1000 tokens | - | ||
| deepseek-v4-flash |
默认
平时
00:00-09:00
18:00-00:00
12:00-14:00
|
1000000 | ￥0.0015 / 1000 tokens | ￥0.0045 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
平时
00:00-09:00
18:00-00:00
12:00-14:00
|
1000000 | ￥5.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
|
默认
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.003 / 1000 tokens | ￥0.009 / 1000 tokens | ||
|
缓存命中
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.0001 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
平时
00:00-09:00
18:00-00:00
12:00-14:00
|
1000000 | ￥5.0E-5 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.0001 / 1000 tokens | - | ||
| deepseek-v4-pro |
默认
平时
12:00-14:00
00:00-09:00
18:00-00:00
|
1000000 | ￥0.0045 / 1000 tokens | ￥0.0135 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
平时
00:00-09:00
18:00-00:00
12:00-14:00
|
1000000 | ￥0.00015 / 1000 tokens | - | ||
|
默认
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.009 / 1000 tokens | ￥0.027 / 1000 tokens | ||
|
缓存命中
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.0003 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
平时
00:00-09:00
18:00-00:00
12:00-14:00
|
1000000 | ￥0.00015 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
峰时
09:00-12:00
14:00-18:00
|
1000000 | ￥0.0003 / 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 | - | ||
|
0<Token<=32K 显式缓存命中
|
198000 | ￥0.000602 / 1000 tokens | - | ||
|
32K<Token<=200K 显式缓存命中
|
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 | - | ||
|
0<Token<=32K 显式缓存命中
|
198000 | ￥0.000805 / 1000 tokens | - | ||
|
32K<Token<=200K 显式缓存命中
|
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 | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - | ||
| glm-5.3 |
默认
|
1000000 | ￥0.008 / 1000 tokens | ￥0.028 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - | ||
| glm-5.3-flash |
默认
|
1000000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | ￥0.0028 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
1000000 | ￥0.00023 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.00023 / 1000 tokens | - |
月之暗面
月之暗面的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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 | - | ||
| kimi-k3 |
默认
|
1000000 | ￥0.02 / 1000 tokens | ￥0.1 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1000000 | ￥0.002 / 1000 tokens | - | ||
| kimi-k2.7-code |
默认
|
256000 | ￥0.0065 / 1000 tokens | ￥0.027 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
256000 | ￥0.0013 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
256000 | ￥0.0006258 / 1000 tokens | - | ||
| kimi-k2.7-code-highspeed |
默认
|
256000 | ￥0.013 / 1000 tokens | ￥0.054 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
256000 | ￥0.0026 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
256000 | ￥0.0026 / 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 | - | ||
|
Token<16k 显式缓存命中
|
256000 | ￥0.0004 / 1000 tokens | - | ||
|
16k<=Token<32k 显式缓存命中
|
256000 | ￥0.0006 / 1000 tokens | - | ||
|
Token>=32k 显式缓存命中
|
256000 | ￥0.0008 / 1000 tokens | - | ||
| hy3 |
默认
|
256000 | ￥0.001 / 1000 tokens | ￥0.004 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
256000 | ￥0.00025 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
256000 | ￥0.00025 / 1000 tokens | - | ||
| Hy4 preview |
默认
|
1024000 | ￥0.006 / 1000 tokens | ￥0.018 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
1024000 | ￥0.0003 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
1024000 | ￥0.0003 / 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 | - | ||
| MiniMax-M2.5-highspeed |
默认
|
200000 | ￥0.0042 / 1000 tokens | ￥0.0168 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
200000 | ￥0.00021 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
200000 | ￥0.00021 / 1000 tokens | - | ||
| MiniMax-M2.7 |
默认
|
200000 | ￥0.0021 / 1000 tokens | ￥0.0084 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
200000 | ￥0.00042 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
200000 | ￥0.00042 / 1000 tokens | - | ||
| MiniMax-M2.7-highspeed |
默认
|
200000 | ￥0.0042 / 1000 tokens | ￥0.0168 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
缓存命中
|
200000 | ￥0.00042 / 1000 tokens | - | ||
|
显式缓存命中
|
200000 | ￥0.00042 / 1000 tokens | - |
百度
百度的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 |
|---|---|---|---|---|---|
| ERNIE 5.1 |
输入<=32k
|
119000 | ￥0.004 / 1000 tokens | ￥0.018 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
32k<输入<=128k
|
119000 | ￥0.006 / 1000 tokens | ￥0.022 / 1000 tokens | ||
| ERNIE 5.0 |
输入<=32k
|
119000 | ￥0.006 / 1000 tokens | ￥0.024 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
32k<输入<=128k
|
119000 | ￥0.01 / 1000 tokens | ￥0.04 / 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。
万相
万相的图像模型提供高质量的图像生成、编辑与视觉处理能力。
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 |
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 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
| qwen-image-3.0-pro |
1k输出
|
- | ￥0.25 / 张 | 接入文档 |
|
2k输出
|
- | ￥0.5 / 张 | ||
|
1k输入
|
￥0.02 / 张 | - | ||
|
2k输入
|
￥0.02 / 张 | - | ||
| qwen-image-3.0 |
1k输出
|
- | ￥0.18 / 张 | 接入文档 |
|
2k输出
|
- | ￥0.18 / 张 | ||
|
1k输入
|
￥0.02 / 张 | - | ||
|
2k输入
|
￥0.02 / 张 | - |
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【限时8折】 |
包含视频输入
|
- | ￥0.0176 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0296 / 1000 tokens | ||
| doubao-seedance-2-0-mini【限时5折】 |
包含视频输入
|
- | ￥0.007 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0115 / 1000 tokens | ||
| volc01/doubao-seedance-2-0-260128 |
480p/720p-包含视频输入
|
- | ￥0.028 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
480p/720p-不含视频输入
|
- | ￥0.046 / 1000 tokens | ||
|
1080p-包含视频输入
|
- | ￥0.031 / 1000 tokens | ||
|
1080p-不含视频输入
|
- | ￥0.051 / 1000 tokens | ||
|
4k-包含视频输入
|
- | ￥0.016 / 1000 tokens | ||
|
4k-不含视频输入
|
- | ￥0.026 / 1000 tokens | ||
| volc01/doubao-seedance-2-0-fast【限时8折】 |
包含视频输入
|
- | ￥0.0176 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0296 / 1000 tokens | ||
| volc01/doubao-seedance-2-0-mini【限时5折】 |
包含视频输入
|
- | ￥0.007 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0115 / 1000 tokens | ||
| doubao-seedance-2-5-260628 |
480P/720P-包含视频输入
|
- | ￥0.042 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
480P/720P-不含视频输入
|
- | ￥0.07 / 1000 tokens | ||
|
1080P-不包含视频输入
|
- | ￥0.06006 / 1000 tokens | ||
|
1080P-包含视频输入
|
- | ￥0.03588 / 1000 tokens | ||
| volc01/doubao-seedance-2-5-260628 |
480P/720P-包含视频输入
|
- | ￥0.042 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
480P/720P-不含视频输入
|
- | ￥0.07 / 1000 tokens | ||
|
1080P-不包含视频输入
|
- | ￥0.06006 / 1000 tokens | ||
|
1080P-包含视频输入
|
- | ￥0.03588 / 1000 tokens | ||
| volc03/doubao-seedance-2-5-260628 |
480P/720P-包含视频输入
|
- | ￥0.042 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
480P/720P-不含视频输入
|
- | ￥0.07 / 1000 tokens | ||
|
1080P-不包含视频输入
|
- | ￥0.06006 / 1000 tokens | ||
|
1080P-包含视频输入
|
- | ￥0.03588 / 1000 tokens | ||
| volc03/doubao-seedance-2-0-mini-260615 |
包含视频输入
|
- | ￥0.007 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0115 / 1000 tokens | ||
| volc03/doubao-seedance-2-0-fast-260128 |
包含视频输入
|
- | ￥0.0176 / 1000 tokens | 接入文档 |
|
不含视频输入
|
- | ￥0.0296 / 1000 tokens | ||
| volc03/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 |
万相
万相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 | ||
| wan2.6-r2v |
720P
|
- | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
|
1080P
|
- | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan2.7-r2v |
720P
|
- | ￥0.602084 / 秒 | 接入文档 |
|
1080P
|
- | ￥1.003471 / 秒 | ||
| wan3.0-video-prime |
720P
|
- | ￥0.9 / 秒 | 接入文档 |
|
1080P
|
- | ￥1.8 / 秒 | ||
|
480P
|
- | ￥0.45 / 秒 | ||
| wan3.0-video |
720P
|
- | ￥0.6 / 秒 | 接入文档 |
|
1080P
|
- | ￥1.2 / 秒 | ||
|
480P
|
- | ￥0.3 / 秒 |
即梦
即梦的视频模型提供高质量的视频生成、创作与内容处理能力。
Vidu
Vidu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 |
|---|---|---|---|---|
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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
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720p-5s-流畅
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360p/540p-5s-标准
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720p-5s-标准
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360p/540p-5s-标准
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720p-5s-流畅
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| AiSphere-V5 |
360p/540p-5s-标准
|
- | ￥1.25 / 次 | 接入文档 |
|
720p-5s-标准
|
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1080p-5s-标准
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360p/540p-8s-标准
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720p-8s-标准
|
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1080p-8s-标准
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360p/540p-5s-流畅
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720p-5s-流畅
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| AiSphere-V5.5 |
360P/540p-5s-单镜-无声
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360P/540p-5s-单镜-有声
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360P/540p-5s-多镜-无声
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360P/540p-5s-多镜-有声
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360P/540p-8s-单镜-无声
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360P/540p-8s-单镜-有声
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360P/540p-8s-多镜-无声
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360P/540p-8s-多镜-有声
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360P/540p-10s-单镜-无声
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360P/540p-10s-单镜-有声
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360P/540p-10s-多镜-无声
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720P-5s-单镜-无声
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720P-8s-单镜-有声
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720P-10s-多镜-无声
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720P-8s-多镜-有声
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720P-10s-多镜-有声
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1080P-5s-单镜-无声
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1080P-5s-单镜-有声
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1080P-5s-多镜-无声
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1080P-5s-多镜-有声
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1080P-8s-单镜-无声
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1080P-8s-单镜-有声
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1080P-8s-多镜-无声
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1080P-8s-多镜-有声
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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 |
|---|---|---|---|---|
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std-5
|
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std-10
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pro-10
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5秒
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10秒
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|
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pro-5s
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pro-10s
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| kling-v2-1-master |
5秒
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10秒
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| kling-v2-5-turbo |
std-5
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std-10
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pro-10
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| kling-v2-6 |
pro-5-无声-无音色
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pro-5-有声-有音色
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pro-5-有声-无音色
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pro-10-有声-有音色_副本
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| kling-v3-omni |
std-无声-无参考视频
|
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pro-无声-无参考视频
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std-有声-无参考视频
|
- | ￥0.8 / 秒 | ||
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|
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| kling-v3 |
pro-有声
|
- | ￥1.2 / 秒 | 接入文档 |
|
std-无声
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std-有声
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- | ￥0.9 / 秒 | ||
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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
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| happyhorse-1.0-r2v |
720P
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1080P
|
- | ￥1.2321904 / 秒 | ||
| happyhorse-1.0-t2v |
720P
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1080P
|
- | ￥1.2321904 / 秒 | ||
| happyhorse-1.1-t2v |
720P
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1080P
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720P
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1080P
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1080P
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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 | 输入价格 | 输出价格 | 操作 |
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| MiniMax-H3 |
768P
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- | ￥0.5 / 秒 | 接入文档 |
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2K
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输入图片
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￥0.2 / 张 | - |
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