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一、前言:为什么需要对比大模型 API?

当前,大模型 API 市场已经高度分化:

  • 海外模型(Claude、GPT、Gemini)在顶级推理和 Agent 能力上仍有优势
  • 国内模型(DeepSeek、Qwen、Kimi、MiMo)在性价比、中文能力和访问稳定性上全面领先
  • 价格持续下降,缓存命中(Prompt Cache)成为降低成本的关键
  • 没有绝对王者,组合使用(高质量模型 + 性价比模型)仍是主流

本文将对 当前 最主流和有趋势的大模型 API 进行全面对比,重点考虑:

  • 编码能力(SWE-bench Verified、Terminal-Bench)
  • Token 价格(输入/输出、缓存命中)
  • 国内访问难度
  • 上下文窗口
  • 推理/多模态能力

二、顶级梯队对比(旗舰模型)

2.1 旗舰模型核心参数
模型系列 开发者 输入价格 (USD/1M tokens) 输出价格 (USD/1M tokens) 上下文窗口 SWE-bench Verified 核心优势 国内访问难度
Claude Opus 4.7 Anthropic $5 $25 1M ~87.6%-93.9% 复杂推理、代码质量、自然写作、Agent 规划 高(需国际访问)
GPT-5.5 / o-series OpenAI $3-$5 $15-$30 1M+ ~82.6%-88.7% Agent 能力、工具调用、速度均衡 高(需国际访问)
Gemini 3.1 Pro Google $2-$2.5 $10-$15 2M ~76-80.6% 多模态(图/视频)、长上下文、科学推理 中等
DeepSeek V4-Pro DeepSeek $0.435 (75%折扣后) $0.87 (75%折扣后) 1M ~80.6% 极致性价比、编码强、MoE 高效 最低
Qwen 3.5/3.6 Max 阿里 ~$0.2-$1.0 ~$0.7-$4.0 1M+ 中文最强、指令遵循、开源生态 最低

:DeepSeek V4-Pro 当前享有 75% 折扣,有效期至 5 月 31 日 15:59 UTC。

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2.2 详细价格对比(已验证数据)

Anthropic Claude 系列(来源:anthropic.com/pricing)

模型 输入价格 输出价格 缓存写入 缓存读取
Opus 4.7 $5/MTok $25/MTok $6.25/MTok $0.50/MTok
Sonnet 4.6 $3/MTok $15/MTok $3.75/MTok $0.30/MTok
Haiku 4.5 $1/MTok $5/MTok $1.25/MTok $0.10/MTok

DeepSeek 系列(来源:api-docs.deepseek.com)

模型 输入(缓存命中) 输入(缓存未命中) 输出 备注
V4-Flash $0.0028/MTok $0.14/MTok $0.28/MTok 基础价格
V4-Pro $0.003625/MTok $0.435/MTok $0.87/MTok 75% 折扣后(截至 5/31)
V4-Pro(原价) $0.0145/MTok $1.74/MTok $3.48/MTok 折扣结束后价格

OpenAI 系列(参考价格)

模型 输入价格 输出价格 备注
GPT-5.5 $3-$5/MTok $15-$30/MTok 旗舰模型
o-series $3-$5/MTok $15-$30/MTok 推理优化

Google Gemini 系列(参考价格)

模型 输入价格 输出价格 上下文
Gemini 3.1 Pro $2-$2.5/MTok $10-$15/MTok 2M
Gemini 3 Flash $0.5-$1/MTok $3-$5/MTok 1M

三、编码能力基准对比

3.1 SWE-bench Verified 最新排名

SWE-bench Verified 是目前评估真实编码/Agent 能力的最重要基准(500 个经过人工验证的真实 GitHub Issue)。

排名 模型 SWE-bench Verified 分数 说明
1 Claude Mythos Preview / Opus 4.7 87.6%-93.9% 复杂多文件推理、架构设计最强
2 GPT-5.5 / 5.3 Codex 82.6%-88.7% Agent 工具调用和 Terminal 任务强
3 DeepSeek V4-Pro ~80.6% 性价比最高,常接近或在特定子任务超越
4 Gemini 3.1 Pro ~76-80.6% 长上下文优势明显
5 Qwen 3.5/3.6 Max 高分 尤其中文任务和某些 Agent 基准领先
6 Kimi K2.5/K2.6 ~70-80%+ 中文和视觉编码强
7 MiniMax M2.5 / GLM-5 接近 Top 10 常在开源/性价比榜单领先

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重要提示:SWE-bench Verified 存在"刷榜"争议(数据污染),实际新项目表现(SWE-bench Pro)通常低 20-40 个百分点。

3.2 Terminal-Bench(终端 Agent 任务)
排名 模型/工具 表现
1 Codex CLI + GPT-5.5 常居首位(77.3%+)
2 Claude Code + Claude Opus 4.7 紧随其后
3 DeepSeek-TUI + V4 表现优秀
3.3 编码能力详细分析
  • Claude Opus 4.7:长期领先 SWE-bench,代码优雅、规划周密,复杂重构和架构设计最强
  • GPT-5.5:在 Terminal-Bench(终端 Agent)常排第一,工具调用和多步执行强
  • DeepSeek V4:已非常接近甚至在某些子任务超越海外旗舰,性价比碾压
  • Gemini 3.1:在长代码库理解上优势明显,多模态最强
  • Qwen 3.5/3.6:中文任务和指令遵循领先

四、其他关键维度对比

4.1 中文能力
等级 模型 说明
母语级领先 Qwen、Kimi、DeepSeek、GLM 中文理解、生成、文化适配最佳
优秀 Claude、Gemini 也很好,但文化适配稍逊
良好 GPT 系列 均衡但中文特色不突出
4.2 速度
等级 模型 说明
最快 Gemini Flash / DeepSeek Flash / Groq 托管系列 适合高频调用、实时响应
GPT-5.5 / Claude Sonnet 均衡速度
中等 Claude Opus / DeepSeek Pro 旗舰模型,推理深度优先
4.3 多模态能力
等级 模型 说明
最强 Gemini 3.1 图片/视频/设计图转代码,多模态输入领先
优秀 Kimi / GPT 视觉编码、图片理解强
良好 Claude / DeepSeek 基础多模态支持
4.4 Agent / 工具调用
等级 模型 说明
领先 GPT-5 / Claude 工具调用、多步执行、Agent 框架支持最强
快速追近 DeepSeek / Qwen 国内模型在 Agent 能力上进步迅速
良好 Gemini 基础 Agent 能力
4.5 开源与本地部署
等级 模型 说明
生态最好 DeepSeek、Qwen、Llama 系列 开源权重、社区支持、本地部署方案成熟
部分开源 GLM、MiniMax 部分开源
闭源 Claude、GPT、Gemini 仅通过 API 访问

五、国内使用深度分析

5.1 国内访问难度
等级 模型 说明
最低(直连顺畅) DeepSeek、Qwen、Kimi、MiMo、GLM 国内公司,API 在国内访问顺畅、无限制
中等 Gemini Google 访问方式不同,但可通过国际访问
高(需国际访问) Claude、OpenAI 官方对国内访问方式不同,需通过国际网络访问
5.2 国际访问方案

国内开发者常用的国际访问方案:

国际访问的成本:海外模型可打 7-9 折;国内模型直连最便宜(有时相差 10-30 倍)。

5.3 国内实际成本排序
排名 模型 月成本估算(中等使用量) 说明
1 DeepSeek V4-Flash 极低(几元到几十元) 缓存命中价格极低($0.0028/MTok)
2 Qwen 3.5 Max 很低 国内直连,价格便宜
3 Kimi K2.6 性价比高
4 Gemini Flash 低-中等 免费额度 + 低价
5 GPT-5.5(国际访问) 中等-较高 国际访问仍有溢价
6 Claude Opus 4.7(国际访问) 较高 质量最高但价格也最高

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六、各模型详细分析

6.1 Claude Opus 4.7 / Mythos Preview

定位:质量天花板,复杂推理和编码最强

核心数据

  • 输入:$5/MTok,输出:$25/MTok
  • 缓存写入:$6.25/MTok,缓存读取:$0.50/MTok
  • 上下文:1M tokens
  • SWE-bench Verified:87.6%-93.9%

优势

  • 复杂多文件推理、架构设计最强
  • 代码最优雅、bug 最少
  • 自然写作能力最佳
  • Agent 规划最周密

劣势

  • 价格最贵
  • Token 消耗较多(输出冗长)
  • 国内访问困难,需国际访问

适合场景:复杂重构、架构设计、高质量代码生成、不差钱的场景

6.2 GPT-5.5 / o-series

定位:Agent 均衡王,工具调用最强

核心数据

  • 输入:$3-$5/MTok,输出:$15-$30/MTok
  • 上下文:1M+ tokens
  • SWE-bench Verified:82.6%-88.7%

优势

  • Agent 工具调用和多步执行最强
  • Terminal-Bench 常居首位
  • 速度均衡
  • 生态最完善

劣势

  • 价格较高
  • 国内访问需国际访问

适合场景:多步 Agent 任务、通用编码、工具调用密集场景

6.3 Gemini 3.1 Pro

定位:长上下文 + 多模态之王

核心数据

  • 输入:$2-$2.5/MTok,输出:$10-$15/MTok
  • 上下文:2M tokens(最大)
  • SWE-bench Verified:76-80.6%

优势

  • 上下文窗口最大(2M tokens)
  • 多模态能力最强(图片/视频/设计图转代码)
  • 价格相对合理
  • 免费额度慷慨

劣势

  • 代码质量和复杂推理略逊 Claude/GPT
  • 国内访问稳定性较低

适合场景:大文档、多模态、大项目探索、预算有限

6.4 DeepSeek V4-Pro/Flash

定位:极致性价比王

核心数据(V4-Pro,75% 折扣后):

  • 输入(缓存命中):$0.003625/MTok
  • 输入(缓存未命中):$0.435/MTok
  • 输出:$0.87/MTok
  • 上下文:1M tokens
  • SWE-bench Verified:~80.6%

V4-Flash 价格

  • 输入(缓存命中):$0.0028/MTok
  • 输入(缓存未命中):$0.14/MTok
  • 输出:$0.28/MTok

优势

  • 价格极低(缓存命中时仅 $0.003625/MTok)
  • 编码能力强,接近旗舰水平
  • MoE 架构高效
  • 国内直连顺畅,无限制
  • 1M 上下文

劣势

  • 75% 折扣有截止时间(5/31)
  • 极复杂推理可能略逊 Claude

适合场景:高性价比编码、生产环境、高频调用、国内开发者首选

6.5 Qwen 3.5/3.6 Max

定位:中文最强,国内生态最好

核心数据

  • 输入:$0.2-$1.0/MTok,输出:$0.7-$4.0/MTok
  • 上下文:1M+ tokens
  • 中文任务和某些 Agent 基准领先

优势

  • 中文理解、生成、文化适配最佳
  • 指令遵循能力强
  • 开源生态好
  • 国内直连,无限制

劣势

  • 英文编码能力略逊 DeepSeek
  • 国际知名度较低

适合场景:中文任务、国内生产环境、指令遵循

6.6 Kimi K2.6

定位:视觉编码 + 性价比

核心数据

  • 输入:$0.6-$1.0/MTok,输出:$2-$4/MTok
  • 上下文:256K+ tokens
  • 视觉编码强

优势

  • 视觉编码能力强
  • 中文优秀
  • 性价比高
  • 国内直连

劣势

  • 上下文窗口相对较小
  • 整体能力略逊旗舰

适合场景:视觉相关编码、中文任务、性价比优先

6.7 其他值得关注的模型
模型 开发者 核心优势 价格区间 国内访问
Grok 4 xAI 编码领先,风格幽默,实时信息 中等 中高
MiMo-V2.5 小米 Agent 优化好,长上下文 最低
GLM-5 智谱 中文强,开源生态 最低
MiniMax M2.5 MiniMax 接近 Top 10,开源/性价比榜单领先 最低

七、Token 消耗与成本优化

7.1 不同模型的 Token 消耗特点
模型 Token 消耗特点 优化建议
Claude Opus 输出冗长,思考步骤多,消耗最高 使用 Sonnet 替代、开启缓存
GPT-5.5 中等,Agent 循环时消耗快 控制 Agent 循环次数
DeepSeek V4 高效,MoE 架构省 Token 充分利用缓存命中
Gemini Flash 最快最省 简单任务用 Flash
Qwen 中等 中文任务效率高
7.2 缓存命中优化

缓存命中(Prompt Cache)是降低成本的关键:

模型 缓存命中价格 缓存未命中价格 节省比例
DeepSeek V4-Pro $0.003625/MTok $0.435/MTok 99.2%
DeepSeek V4-Flash $0.0028/MTok $0.14/MTok 98%
Claude Opus 4.7 $0.50/MTok $5/MTok 90%
Claude Sonnet 4.6 $0.30/MTok $3/MTok 90%

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优化建议

  1. 保持系统提示稳定,提高缓存命中率
  2. 使用支持缓存的工具(如 OpenCode 的 compact 模式)
  3. 高频任务使用 Flash/Lite 版本
  4. 复杂任务才用旗舰模型

八、选型建议

8.1 按需求场景选型
需求场景 最推荐模型 理由
追求最高代码质量 Claude Opus 4.7 SWE-bench 领先,代码最优雅
追求Agent 均衡能力 GPT-5.5 工具调用和多步执行最强
追求长上下文/多模态 Gemini 3.1 Pro 2M 上下文 + 多模态最强
追求极致性价比(国内) DeepSeek V4 价格最低,性能接近旗舰
追求中文能力 Qwen 3.5/3.6 Max 中文最强,指令遵循好
追求视觉编码 Kimi K2.6 视觉编码强,性价比高
追求Agent 优化 MiMo-V2.5 Agent 能力优化好
追求高频/实时 Gemini Flash / DeepSeek Flash 速度最快,价格最低
8.2 按预算选型
预算 推荐组合
完全免费 Gemini CLI(每天 1000 免费请求)
极低预算(<50元/月) DeepSeek V4-Flash
低预算(50-200元/月) DeepSeek V4-Pro + Qwen 3.5
中等预算(200-500元/月) DeepSeek + Claude Sonnet(国际访问)
高预算(>500元/月) Claude Opus + GPT-5.5(高质量任务)

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8.3 国内开发者推荐组合

主力方案(推荐):

  • 日常编码:DeepSeek V4(性价比最高)
  • 高质量任务:Claude Sonnet/Opus(国际访问)
  • 中文任务:Qwen 3.5 Max
  • 大上下文/多模态:Gemini 3.1(国际访问)

省钱方案

  • 主力:DeepSeek V4-Flash
  • 补充:Qwen 3.5 / Kimi K2.6

质量优先方案

  • 主力:Claude Opus 4.7(国际访问)
  • 补充:GPT-5.5(国际访问)

九、大模型市场格局总结

9.1 质量天花板
  • 编码/复杂推理:Claude Opus 4.7 + GPT-5.5
  • Agent 均衡:GPT-5.5
9.2 性价比之王(尤其是国内)
  • DeepSeek V4:性能接近旗舰,价格 1/10~1/30
  • Qwen 3.5/3.6:中文最强,价格便宜
  • Kimi K2.6:视觉+中文优秀,性价比高
9.3 长上下文/多模态
  • Gemini 3.1:2M 上下文 + 多模态最强
9.4 趋势
  1. 价格持续下降:各大厂商不断降价,缓存命中成为关键
  2. 国内模型全面崛起:在性价比、中文、生产部署上全面领先
  3. 海外模型仍有优势:在顶级基准和生态上保持领先
  4. 组合使用成为主流:高质量模型 + 性价比模型搭配使用
  5. Agent 能力成为核心竞争力:工具调用、多步执行、子代理能力越来越重要

十、总结

目前没有单一模型"全面碾压",格局高度分化:

  • 海外模型在顶级推理/Agent 上仍有优势
  • 国内模型在性价比、中文、访问稳定性上全面领先

最佳策略:根据具体场景选择或组合使用多个模型,而非试图找到"一个最好的模型"。

国内开发者核心建议

  1. 主力使用国内模型(DeepSeek、Qwen、Kimi),成本低、访问稳
  2. 高质量任务通过国际访问使用海外模型(Claude、GPT)
  3. 充分利用缓存命中降低成本
  4. 搭配合适的编码 Agent 工具(OpenCode、Aider、DeepSeek-TUI 等)

附录:常用模型快速参考

模型 输入价格 输出价格 上下文 SWE-bench 国内访问
Claude Opus 4.7 $5/MTok $25/MTok 1M 87.6%+ 需国际访问
Claude Sonnet 4.6 $3/MTok $15/MTok 1M 需国际访问
GPT-5.5 $3-5/MTok $15-30/MTok 1M+ 82.6%+ 需国际访问
Gemini 3.1 Pro $2-2.5/MTok $10-15/MTok 2M 76-80.6% 中等
DeepSeek V4-Pro $0.435/MTok $0.87/MTok 1M ~80.6% 直连
DeepSeek V4-Flash $0.14/MTok $0.28/MTok 1M - 直连
Qwen 3.5 Max $0.2-1.0/MTok $0.7-4.0/MTok 1M+ 直连
Kimi K2.6 $0.6-1.0/MTok $2-4/MTok 256K+ ~70-80% 直连

本文数据基于 5 月 12 日的最新信息。DeepSeek V4-Pro 的 75% 折扣有效期至 5 月 31 日 15:59 UTC。价格和基准分数可能随时间变化,建议实际测试后选择最适合自己的模型。

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