程序员必看：各大模型 API 定价横向对比（2026 年 6 月）

一句话说清楚：你现在调用一次 GPT-5.5 的钱（¥217.5/1M 输出），够调 109 次 qwen-turbo（¥0.6/1M 输出），或 36 次 DeepSeek v4-pro。

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选模型是每个开发者的日常。但大多数人的决策流程是：先看能力 → 再看价格 → 然后凭感觉选一个。问题是，大模型的价格差可以达到 200 倍以上，凭感觉选可能让 API 费用轻松翻几倍甚至几十倍。

这篇文章帮你把 2026 年 6 月主流大模型的价格一次性理清楚。数据全部来自各厂商官方定价页面，统一折算为人民币。美元按 1 USD ≈ 7.25 CNY 折算。

价格层级一览：从 ¥0.3 到 ¥1,305

把当前主流旗舰模型按输出价格排个队：

—— 白菜价梯队（¥5/1M 以下）——

模型	输出价格	适用场景
qwen-turbo	¥0.60 / 1M	极简问答、文本分类、高并发
DeepSeek v4-flash	¥2.00 / 1M	轻量对话、缓存友好型场景
qwen-long	¥2.00 / 1M	10M 超长上下文
DeepSeek v4-pro（促销）	¥6.00 / 1M	复杂推理、长文生成、代码

—— 性价比梯队（¥7~20/1M）——

模型	输出价格	适用场景
qwen3.6-flash	¥7.20 / 1M	通用对话、内容生成
qwen3.6-plus	¥12.00 / 1M	多模态（图片+视频）、中文创作
qwen3.6-max	¥20.00 / 1M	旗舰中文能力、复杂任务
DeepSeek v4-pro（常规价）	¥24.00 / 1M	促销结束后恢复此价

—— 进阶梯队（¥36~218/1M）——

模型	输出价格	适用场景
Claude Haiku 4.5	¥36.25 / 1M	英文轻量任务
Claude Sonnet 4.6	¥108.75 / 1M	代码生成、复杂分析
Claude Opus 4.7	¥181.25 / 1M	顶尖推理、学术研究
OpenAI GPT-5.5	¥217.50 / 1M	综合旗舰、多模态

—— 豪华梯队（¥1,000+/1M）——

模型	输出价格	适用场景
OpenAI GPT-5.5-pro（≤128K）	¥1,305.00 / 1M	极端复杂任务
OpenAI GPT-5.5-pro（1M）	¥1,957.50 / 1M	长上下文+极端复杂

（以上均为最低上下文档位价格。各模型在更高上下文或思考模式下有溢价）

容易踩的 3 个价格坑

坑一：tokenizer 差异导致实际成本不同

Anthropic 公开承认 Opus 4.7 使用新 tokenizer，同样文本多消耗 35% token。这意味着：你花 ¥181.25 买的 Claude Opus 4.7 输出 1M token，实际生成的内容量可能和别的模型 740K token 差不多。

选型时不要只看「每百万 token 价格」，要结合实际业务场景做小规模测试，算「每千字价格」。

坑二：缓存命中 vs 未命中差距巨大

各家缓存策略差异很大。缓存命中时输入成本可降低 90% 以上：

厂商/模型	缓存未命中输入	缓存命中输入	折扣幅度
DeepSeek v4-flash	¥1.00	¥0.02	98% off
DeepSeek v4-pro（促销）	¥3.00	¥0.025	99% off
OpenAI GPT-5.5	¥36.25	¥3.63	90% off
Claude Opus 4.7	¥36.25	¥3.63	90% off

如果你有大量重复的 system prompt 或多轮对话前缀，缓存带来的成本差异可能超过一个数量级。DeepSeek 的缓存策略尤其激进。

坑三：长上下文悄悄加价

很多模型对超过一定长度的上下文额外收费，加价幅度 50%~100%：

厂商/模型	短上下文价格	长上下文价格	加价幅度
OpenAI GPT-5.5 输出	¥217.50（≤128K）	¥326.25（>128K）	+50%
qwen3.6-plus 输出	¥12.00（≤128K）	¥24.00（128K-1M）	+100%
qwen3.6-max 输出	¥20.00（≤128K）	¥36.00（128-262K）	+80%
Claude Opus 4.7	¥181.25（全窗口）	同价	无加价 ✅
DeepSeek v4-pro	¥6.00（全窗口）	同价	无加价 ✅

如果你需要传大量上下文（完整代码库、长文档），优先考虑 Claude 或 DeepSeek，避免加价陷阱。

一个真实的成本计算案例

假设做一个 AI 写作助手，日活 5000 用户，每人每天 5 次调用，每次平均 1500 个输出 token（使用 ≤128K 上下文）：

日输出量 = 5000 × 5 × 1500 = 3750 万 tokens/天
月输出量 ≈ 11.25 亿 tokens

选 qwen-turbo（¥0.6/1M 输出）：
  月成本 = 1125 × 0.6 = ¥675

选 DeepSeek v4-pro 促销（¥6/1M 输出）：
  月成本 = 1125 × 6 = ¥6,750

选 Claude Sonnet 4.6（¥108.75/1M 输出）：
  月成本 = 1125 × 108.75 = ¥122,344

选 GPT-5.5（¥217.5/1M 输出）：
  月成本 = 1125 × 217.5 = ¥244,688

同样的产品，月成本从 ¥675 到 ¥244,688，相差 362 倍。

中文场景实测建议

主要做中文产品的话：

1. 首选 qwen-turbo 或 DeepSeek v4-flash：¥0.6~2/1M 输出，中文能力完全够用
2. 需要更强能力：DeepSeek v4-pro（促销期），中文 T0 级别
3. 需要多模态：qwen3.6-plus（¥12/1M），支持图片+视频输入
4. 极致低价+超长上下文：qwen-long（¥2/1M），10M 上下文

不推荐纯中文场景用 OpenAI/Claude：同样能力下贵 10-30 倍，且中文输出不一定比国产模型好。

省钱技巧总结

1. 缓存是你的朋友：system prompt 和多轮对话前缀天然可缓存。DeepSeek v4-flash 缓存命中只要 ¥0.02/1M（不缓存的 1/50）
2. 能用小模型就别用大的：很多场景 qwen-turbo 或 flash 级别完全够用
3. 中文场景优先国产模型：DeepSeek、通义千问、智谱在中文上的性价比远超 OpenAI 和 Claude
4. Batch 调用能省一半：几乎所有厂商的 Batch API 都有 50% 折扣
5. 避免长上下文浪费：每次都把整本书塞进 prompt 是烧钱最快的方式，用 RAG 只传相关上下文
6. 关注促销：DeepSeek v4-pro 的 2.5 折促销、qwen-turbo 的 ¥0.6/1M 超低价，都是真实在跑的促销

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