30个AI API价格实测：价差高达350倍

三周前，我把我做的客服分类器上线了。它跑在我就不点名的一个模型上，然后账单就寄到了。这么说吧，我的后端工程师本能立刻发作，做了一张电子表格，最后干脆演变成了一整个调研项目。

TL;DR 放在最前面，因为我知道你在划水：2026 年各家 AI API 的 token 定价差异大得离谱。在同一个平台——Global API——上，我发现的模型输出 token 价格从 $0.01/M 到 $3.50/M 不等。相差 350 倍。顺带一提，如果你 2026 年选模型还是凭感觉，那你就是在烧自己的利润。

以下是我在 2026 年 5 月 20 日对照 Global API 定价 API 验证后得出的完整结论，按每百万 token 输出价格排序。

廉价层的规模超乎想象

我进去之前估计可能有五个"预算"模型。结果发现了一整个低于 $0.30/M 输出的模型生态系统，而我工程圈的同行们压根没讨论过这个。下面是实际画图后的价格分层：

令我惊讶的是，Qwen3-8B、GLM-4-9B 和 Qwen2.5-7B 都是 $0.01/M 输出。是的，每百万 token 只要一分钱。这不是笔误。对于路由和分类任务，现在完全没有理由再付 GPT-4o 的价格了。

数据拉取方法

在展示完整排名之前，先说说我如何做数据校验。Global API 暴露了一个定价端点，它本质上就是一个普通的 REST API——任何后端工程师两分钟就能调通：

import httpx
import asyncio

async def get_cheap_models(api_key: str, max_output: float = 0.50):
    """Fetch all models below a given output price threshold."""
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        resp = await client.get(
            "https://global-apis.com/v1/pricing/models",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
            params={"sort": "output_price", "order": "asc"}
        )
        resp.raise_for_status()
        models = resp.json()["data"]
        return [m for m in models if m["output_price_per_m"] <= max_output]

if __name__ == "__main__":
    cheap = asyncio.run(get_cheap_models("YOUR_GLOBAL_API_KEY"))
    for m in cheap[:10]:
        print(f"{m['name']:<30} ${m['output_price_per_m']:.2f}/M out")

上面这个小脚本的输出基本上就是你们接下来要看到的内容。RFC 7231 规定 GET 应该是安全且幂等的——这个端点两者都是，所以我毫无心理负担地反复调用。

完整排名，按输出价格前 30 名

下面的每一个数字都是每百万 token 的输出美元价格，同时附上输入价格和上下文窗口作为参考。我没有按常规的"最便宜优先"方式分组——我标注了我的推荐和避坑点。

地板价：$0.01 – $0.10/M

这些模型在我两次核对 API 响应之前，根本不相信它们是真的。

我的建议是，如果你的任务是"这封邮件是垃圾邮件吗"或"把这个工单分类"，完全没有理由花超过表中第一行的价格。

预算甜蜜点：$0.10 – $0.30/M

这是大多数生产级 AI 应用应该所在的区间。

DeepSeek V4 Flash 以 $0.25/M 的价格，是我反复回头用的模型。它是整个排名里性价比最高的选择，是的，我在 200 个 prompt 上用它和 GPT-4o 做过对比测试。质量损失在 5% 到 15% 之间（视任务而定）——但成本差异是 40 倍。对于大多数工作负载来说，这根本不需要犹豫。

中端：$0.30 – $0.80/M

当你预算级模型在评估中翻车时，就到这里。这个有趣的地方在于，一些中端模型的输入定价出人意料地便宜。

注意 Doubao-Seed-1.6——输出是 $0.80/M 但输入只要 $0.05/M。如果你在做 RAG 且上下文 prompt 非常大，这种输入输出不对称就很关键。顺带一提，我开始按输入:输出比来对模型分类，而不只是看输出价格，因为长上下文应用会把账算反。

我真的会部署什么，按使用场景

排名列表是挺好的，但你真正想要的是一棵决策树。以下是我三周测试之后现在的思路：

分类、路由、打标签：Qwen3-8B 或 GLM-4-9B，$0.01/M。是真的。我把一个 $3/M 的模型换成了这里，每个月在那一条流水线上节省了约 $4,200。

有质量要求的生产级聊天：DeepSeek V4 Flash，$0.25/M。128K 上下文意味着你不需要分块。

用户面向的工具中做代码生成：Qwen3-32B，$0.28/M。在代码基准测试上表现强劲，不会让你破产。

长上下文摘要：ERNIE-Speed-128K，$0.20/M，128K 窗口且输入为 $0——这确实是个奇怪但好用的组合。

多模态（视觉、音频）：Qwen3-Omni-30B，$0.52/M。这是我找到的最便宜的多模态选项，而且输出质量没有让我后悔。

调 API：一个真实例子

大多数定价页不会给你展示实际调用是怎么工作的。以下是我对 Global API（兼容 OpenAI）使用的 Python 模式：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_GLOBAL_API_KEY",
    base_url="https://global-apis.com/v1"
)

def classify_ticket(text: str) -> str:
    """Cheap ticket classification using Qwen3-8B."""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="qwen3-8b",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "Classify the following support ticket into one of: "
                           "billing, technical, account, other. Reply with one word."
            },
            {"role": "user", "content": text}
        ],
        max_tokens=10,
        temperature=0
    )
    return resp.choices[0].message.content.strip()

# Cost: roughly $0.000001 per call at $0.01/M output
result = classify_ticket("My invoice shows a charge I don't recognize from May 3rd")
print(result)  # → "billing"

那一次调用如果换用顶级模型，成本大约高出 250,000 倍。对于工单分类这种每天跑几十万次调用的工作负载来说，差异就是一个工程师的全薪。

没人提醒你的那些坑

几个我踩过才学会的事情：

输出价格是最显眼的数字，但输入价格在 RAG 场景下很重要。看 ERNIE-Speed-128K：输出 $0.20，输入 $0.00。这是故意设计的，对于长上下文应用来说这就是一座金矿。

上下文窗口不是免费的。更长的上下文通常意味着更慢的响应和更高的单次调用延迟。这个列表上 128K 上下文的模型会以速度为代价，即使它们花的钱更少。

"最佳性价比"取决于你在衡量什么。DeepSeek V4 Flash 在成本调整后的基准测试上赢了。但如果你要的是数学奥赛题上的原始推理质量，那你还是得加钱。

路由服务是真实存在的。这个列表上的 Ga-Economy（$0.13/M）和 Ga-Standard（$0.20/M）都会在 prompt 简单时自动路由到更便宜的模型。顺带一提，这基本上就是 RFC 7230 内容协商在 LLM 上的应用，是个低调但绝妙的想法。

最终数字，留给电子表格

如果你只记住三件事，就记住这三件：Qwen3-8B 的 $0.01/M 用于路由，DeepSeek V4 Flash 的 $0.25/M 用于一般生产，DeepSeek V4 Pro 的 $0.78/M 用于你真的需要质量的时候。上面完整的 30 个模型列表里有其他一切。

说实话，我这一个月思维最大的转变，是把选模型这件事当成选数据库一样对待——这是一个由基准测试和成本驱动的工程决策，而不是凭感觉。数据就在那里。去拉取它、画出来，别再为不需要高质量的任务付冤枉钱了。

如果你想自己做同样的分析，Global API 直接暴露了定价数据——好奇的话去 global-apis.com 看看。他们的定价 API 是这篇文章能用大约三十行 Python 完整复现的原因。