中国大模型API价格对比 2026 | DeepSeek vs Qwen vs GLM vs Kimi

💰 主流大模型 API 定价一览

价格单位：人民币元 / 百万 Tokens | 数据更新于 2026年7月

厂商	模型	输入价格	输出价格	上下文	AI Token 价格	节省
DeepSeek	DeepSeek-V3	¥1.0	¥3.0	128K	¥0.4	-60%
DeepSeek	DeepSeek-V4 Pro	¥3.0	¥6.0	128K	¥1.2	-60%
DeepSeek	DeepSeek-R1（推理）	¥1.5	¥6.0	128K	¥0.6	-60%
通义千问	Qwen-Plus	¥0.8	¥2.0	1M	¥0.3	-62%
通义千问	Qwen-Max	¥2.0	¥6.0	262K	¥0.8	-60%
通义千问	Qwen-Flash	¥0.35	¥1.0	1M	¥0.14	-60%
智谱	GLM-4	¥4.0	¥4.0	128K	¥0.4	-90%
智谱	GLM-4-Air	¥0.4	¥0.4	128K	¥0.04	-90%
Moonshot	Kimi-K2.5	¥4.0	¥12.0	128K	¥1.6	-60%
MiniMax	MiniMax-M2.5	¥2.1	¥8.5	205K	¥0.7	-67%

📊 官方价格 vs AI Token 价格

通过 AI Token 统一接口调用，比各厂商官方价格再省 60%+

🏆 性价比之王

GLM-4-Air

¥0.04 / 百万Token

官方价 ¥0.4 → AI Token 仅 ¥0.04

节省 90%

适合：轻量对话、分类、标签、简单问答

💻 代码首选

DeepSeek-V3

¥0.4 / 百万Token

官方价 ¥1.0 → AI Token 仅 ¥0.4

节省 60%

适合：代码生成、推理、复杂任务

📄 长文本专家

Qwen-Plus

¥0.3 / 百万Token

官方价 ¥0.8 → AI Token 仅 ¥0.3

节省 62%

适合：文档总结、RAG、知识库

🌍 中国模型 vs 海外模型成本对比

场景	中国模型最优选择	AI Token 价格	海外对标	海外价格 (换算)	节省
日常对话	Qwen-Plus	¥0.3/M	GPT-4o-mini	¥1.08/M	-72%
复杂推理	DeepSeek-V4 Pro	¥1.2/M	GPT-4o	¥18/M	-93%
代码生成	Kimi-K2.5	¥1.6/M	Claude Sonnet 4	¥21.6/M	-93%
向量检索	BGE Embedding	¥0.05/M	OpenAI Ada v2	¥0.72/M	-93%
深度推理	DeepSeek-R1	¥0.6/M	OpenAI o1	¥108/M	-99%

🎯 按场景推荐最优模型

💬 智能客服

高并发、低延迟、成本敏感

🥇 Qwen-Plus — ¥0.3/M · 延迟1.5s · 综合评分85

🥈 Qwen-Flash — ¥0.14/M · 延迟0.8s · 极致低价

日成本：10万次 ≈ ¥2-6/天

💻 代码生成

HumanEval 95%+，复杂编程

🥇 DeepSeek-V3 — ¥0.4/M · 编程推理最强

🥈 Kimi-K2.5 — ¥1.6/M · HumanEval 95.8%

日成本：1万次 ≈ ¥1-5/天

📝 内容创作

中文写作、营销文案、创意内容

🥇 Qwen-Max — ¥0.8/M · 中文能力最强

🥈 GLM-4 — ¥0.4/M · 中文理解优秀

日成本：1万次 ≈ ¥1-3/天

📄 长文档处理

合同分析、论文摘要、报告生成

🥇 Qwen-Plus — ¥0.3/M · 支持100万上下文

🥈 Qwen-Flash — ¥0.14/M · 100万上下文

日成本：1000次 ≈ ¥0.5-2/天

🧠 深度推理

数学证明、逻辑分析、科学研究

🥇 DeepSeek-R1 — ¥0.6/M · 推理能力顶级

🥈 Qwen-Max — ¥0.8/M · 数学推理强

对比 o1 节省 99%

🔍 RAG 知识库

向量检索、文档问答、企业知识库

🥇 BGE Embedding — ¥0.05/M · 中文检索最强

🥈 GLM-4-Air — ¥0.04/M · 极致性价比

日成本：100万次 ≈ ¥0.5/天

🔌 快速接入（3行代码）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aitoken.zhaoboyang.v6.rocks/v1",
    api_key="sk-your-key"
)

# 使用 DeepSeek-V3
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快排算法"}]
)

# 只需改 model 参数就能切换到其他模型
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",  # 或 qwen-max, glm-4, kimi-k2.5 ...
    messages=[{"role": "user", "content": "总结这篇文章"}]
)

中国大模型 API 价格对比