8个主流AI API真实成本对比：50个实际prompt测试

8个主流AI API真实成本对比：50个实际prompt测试 | 前端进阶之旅

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完整中文译文

我用同样的 50 个 Prompt 测试了 8 个 AI API —— 这是真实的成本对比

声明：我是于侃（Yu Kan），NovAI 的开发者，一个中文 AI 模型的 API 网关。本文中的每个数字都是通过运行下面的测试脚本测量的。我分别测试了 DeepSeek 的官方 API，以验证网关不增加任何开销。测试 prompt 和完整结果已开源 —— 链接在下面。

所有发布 API 定价对比的人，要么在精选 prompt，要么直接引用官方定价页面，而不是实际测试。我厌倦了这种做法，所以我用同样的 50 个现实世界中的 prompt，通过 8 个不同的 AI API 进行了测试，并追踪了每一个 token 和每一分钱。

这是我实际发现的 —— 包括一些令我惊讶的结果。

最便宜的选项比最昂贵的便宜 26 倍。排名第 1 和第 8 的质量差异是 5 分制中的 0.8 分。

我使用了 5 个类别中的 50 个 prompt：

10 个编码任务（调试 Python、编写 SQL、解释 Rust 错误）
10 个推理任务（数学应用题、逻辑谜题）
10 个写作任务（博客介绍、电子邮件草稿、文档）
10 个多语言任务（英语↔中文↔日语翻译）
10 个长文本任务（总结 8K token 的文档）

对于每个 prompt，我测量了：

输入 token（来自 API 响应的确切计数）
输出 token（确切计数）
墙钟延迟（首字时间 + 总时间）
质量（手动审核，1-5 分制）
成本（根据官方定价计算，而非营销声称）

定价于 2026 年 7 月从官方定价页面验证。价格会变化 —— 始终检查来源。

我测试了 DeepSeek 的官方 API 和通过 NovAI 的 DeepSeek，以检查网关是否增加开销（剧透：不增加 —— token 计数相同，延迟差异 <50ms）。

结果：全部 50 个 prompt 的总成本

最便宜的选项比最昂贵的便宜 26 倍。排名第 1（Qwen-Plus，$0.011）和第 8（Claude，$0.287）的质量差异是 5 分制中的 0.8 分。

1. Qwen-Plus 便宜得离谱，而且质量确实很好。

在 $0.08/1M 输入和 $0.32/1M 输出的价格下，Qwen-Plus 是我测试的最便宜的模型 —— 在质量上获得 3.9/5 分，超过成本高 2.4 倍的 Gemini 3.1 Flash（3.8/5）。对于编码任务，它获得 4.2/5 分，与 DeepSeek V4 Flash 相当。

2. 通过 NovAI 的 DeepSeek 与 DeepSeek 官方 API 相同。

我怀疑一个网关是否会增加延迟或改变 token 计数。我用完全相同的 prompt 通过两者进行了测试。结果：

Token 计数：相同（0% 差异）
延迟：NovAI 平均慢 42ms（首字 640ms vs 598ms）—— 可忽略不计
成本：相同（相同的每 token 定价）

网关不增加任何开销。这很重要，因为 NovAI 让你通过一个 API 密钥访问 40+ 个中文模型，而 DeepSeek 的官方 API 仅提供 DeepSeek。

3. "质量差异"比定价页面暗示的要小。

看定价表，你会认为 GPT-5（$1.25/$10）和 DeepSeek V4 Flash（$0.14/$0.28）之间有巨大的质量差异。实际上，对于我测试的 50 个 prompt：

DeepSeek V4 Flash 获得 4.1/5
GPT-5 获得 4.6/5
差异是 0.5 分 —— 明显但不是"10 倍更好"
价格差异是输入 10 倍，输出 36 倍

对于 90% 的生产工作负载（聊天机器人、内容生成、代码补全、文档处理），0.5 分的质量差异对最终用户是无法察觉的。10-36 倍的价格差异对你的 CFO 来说非常明显。

4. Claude 是最好的，但只是略微领先 —— 代价是巨大的溢价。

Claude Sonnet 4.6 获得 4.7/5 —— 最高质量。但它的 50 个 prompt 成本是 $0.287，而 DeepSeek V4 Flash（获得 4.1/5）的成本是 $0.019。这是 0.6 分质量的 15 倍成本。Claude 适合用于法律文件和医学摘要。对于其他一切，它都是浪费。

每个 API 实际上的胜出领域

在以下情况下使用 OpenAI GPT-5：

你需要绝对最好的推理质量
你在构建一个面向客户的产品，其中质量是差异化因素
你的利润可以承受每百万 token $1.25/$10

在以下情况下使用 DeepSeek V4 Flash：

你需要 GPT-4 级别的质量，价格却低 1/10
你在做编码任务、推理或常规聊天
你想要 2026 年最好的价格对质量比
成本是第 #1 优先级
你在做多语言工作（特别是中文/英文）
你可以容忍复杂推理中略低的质量

在以下情况下使用 Claude Sonnet 4.6：

质量不能妥协（法律、医学、合规）
你在处理长文档（200K context）
预算不是约束

我用来测试的代码

这是我使用的 Python 脚本。它很简单、可重现，你可以自己运行。

from openai import OpenAI
import time, json

# Test with NovAI (works identically with any OpenAI-compatible API)
client = OpenAI(
    base_url="https://aiapi-pro.com/v1",
    api_key="nvai-your-key-here"
)

prompts = [
    "Write a Python function to merge two sorted linked lists",
    "Explain the difference between mutex and semaphore",
    "Translate to Chinese: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'",
    # ... 47 more prompts (full list in the GitHub repo)
]

results = []
for prompt in prompts:
    start = time.time()
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-v4-flash",  # or qwen-plus, doubao-seed-2.0-lite
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    latency = time.time() - start

    results.append({
        "prompt": prompt,
        "input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
        "output_tokens": response.usage.completion_tokens,
        "latency_ms": round(latency * 1000),
        "response": response.choices[0].message.content,
    })

# Calculate cost
INPUT_PRICE = 0.14  # $/1M tokens for deepseek-v4-flash
OUTPUT_PRICE = 0.28

total_input = sum(r["input_tokens"] for r in results)
total_output = sum(r["output_tokens"] for r in results)
total_cost = (total_input * INPUT_PRICE + total_output * OUTPUT_PRICE) / 1_000_000

print(f"Total cost for {len(prompts)} prompts: ${total_cost:.4f}")
print(f"Avg latency: {sum(r['latency_ms'] for r in results)/len(results):.0f}ms")

你可以交换 base_url 和 api_key 来测试任何提供商。OpenAI Python SDK 适用于任何与 OpenAI 兼容的 API —— 这就是标准的美妙之处。

如何自己复现这个结果

如果你想验证这些数字（你应该 —— 别信任随机博客文章），这是方法：

获取来自每个提供商的 API 密钥。 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 都提供免费额度。对于 NovAI，你可以在 aiapi-pro.com/register 注册并获得免费额度 —— 无需信用卡。

运行相同的 50 个 prompt。 我已经在 github.com/vvvvking/ai-api-cost-comparison 开源了我的测试 prompt 和脚本。

使用官方定价页面计算成本。 不要使用我的数字 —— 使用官方定价页面：

OpenAI: developers.openai.com/api/docs/pricing
DeepSeek: api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
NovAI: aiapi-pro.com/blog/chinese-ai-api-pricing-2026

50 个 prompt 是一个很小的样本。 你的工作负载会不同。在你自己的 prompt 上运行测试。

质量评分是主观的。 我手动评分。你可能不同意我的 4.1 vs 4.6 评分。重点是相对差异，而不是绝对数字。

我没有测试图像/视频生成。 这仅是文本。图像和视频生成有完全不同的经济学 —— 而中文模型有强制性的 AI生成水印，使用前你应该了解这一点。（声明：我在 NovAI 工作，这是这些模型的网关。水印是中国的法律要求，无法删除。参见 aiapi-pro.com/watermark-notice。）

延迟因地区而异。 我是从东南亚测试的。如果你在美国或欧洲，将所有延迟数字加上 50-150ms。DeepSeek 和 NovAI 在亚洲有服务器，所以对亚洲用户自然更快。

我在 NovAI 工作。 我在整篇文章中都对此保持透明。但数字是真实的且可重现的 —— 我分别测试了 DeepSeek 的官方 API，得到了相同的结果。网关开销是可忽略不计的。如果你持怀疑态度，自己运行测试。

现实情况

如果你为足以使用 GPT-4 级质量的生产工作负载支付 OpenAI 价格，你在浪费钱。数学很简单：

GPT-5：每百万 token $1.25/$10
DeepSeek V4 Flash：每百万 token $0.14/$0.28
相同质量级别，成本低 10-36 倍

对于典型的 SaaS 应用每天处理 1M 输入 + 500K 输出 token：

GPT-5：$6.25/天 = $2,281/年
DeepSeek V4 Flash：$0.28/天 = $102/年
节省 $2,179/年，用一个质量上 4.1/5 vs 4.6/5 的模型。对大多数应用，用户不会注意到差异。你的 CFO 会注意到这 $2,179。

切换代码就一行：

client = OpenAI(
    base_url="https://aiapi-pro.com/v1",  # was: https://api.openai.com/v1
    api_key="nvai-your-key-here"           # was: sk-your-openai-key
)

自己测试。免费额度足以运行 50 个 prompt 并验证本文中的每个数字。

声明

我是于侃（Yu Kan），NovAI（aiapi-pro.com）的开发者。我写这篇文章是因为我对缺乏诚实、可重现的 API 成本对比感到沮丧。本文中的每个数字都是通过运行上面的测试脚本测量的。测试 prompt 和完整结果已在 github.com/vvvvking/ai-api-cost-comparison 开源。如果你发现错误，请开 issue。