AI Model Pricing
Comparison 2026
单看 Token 价格具有误导性。真实的花费取决于你的具体任务。通过对比 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 及其他 100+ 模型的实际 API 价格，找到最优解。
核心洞察： 如果一个“廉价”模型消耗了 3 倍的 Token 数量，那么它的总成本其实和“昂贵”模型持平。要了解真实成本，唯一的方法是在你的实际任务上进行基准测试。OpenMark 向你展示的是“单次任务成本”，而不仅仅是“单次 Token 成本”。
AI 价格层级概览
AI 模型定价大致分为三个档次。选择哪一层级取决于你的精度要求、调用量以及预算：
入门层级 (Budget Tier)
DeepSeek Chat, GPT-5 Nano, Gemini 2.5 Flash-Lite, Mistral Small, MiniMax M2.5 —— 非常适合高并发、简单任务的处理
旗舰层级 (Premium Tier)
Claude Opus 4.5, GPT-5 Pro, o3-pro —— 极致性能，专用于科研级复杂任务
完整价格表 (2026年3月)
价格按每 100 万 Token 计算。输入 (Input) 指你发送的内容（提示词、上下文）。输出 (Output) 指模型生成的内容（回复）。
| 模型 | 提供商 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5 Nano | OpenAI | $0.05 | $0.40 | 400K |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | 1M | |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | $0.25 | $1.50 | 1M | |
| GPT-4.1 Nano | OpenAI | $0.10 | $0.40 | 1M |
| Mistral Small 3.2 | Mistral | $0.10 | $0.30 | 128K |
| DeepSeek Chat | DeepSeek | $0.28 | $0.42 | 128K |
| Grok 4 Fast | xAI | $0.20 | $0.50 | 2M |
| MiniMax M2.5 | MiniMax | $0.30 | $1.20 | 192K |
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | $10.00 | 400K |
| GPT-5.3 Chat | OpenAI | $1.75 | $14.00 | 400K |
| GPT-5.4 | OpenAI | $2.50 | $15.00 | 400K |
| GPT-4.1 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 1M |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 200K |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 1M | |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 | 1M | |
| Grok 4 | xAI | $3.00 | $15.00 | 256K |
| Mistral Large 3 | Mistral | $0.50 | $1.50 | 256K |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | 200K |
| GPT-5 Pro | OpenAI | $15.00 | $120.00 | 400K |
| GPT-5.4 Pro | OpenAI | $30.00 | $180.00 | 400K |
| o3-pro | OpenAI | $20.00 | $80.00 | 200K |
数据截至 2026 年 3 月。OpenMark 模型注册表包含 100+ 模型的实时价格。查看所有模型 →
为何按 Token 定价具有误导性
真实成本公式
关键不在于单位 Token 的成本，而在于单次任务的成本：
不同模型的 Token 化方式不同，生成的输出量也有差异。一个价格为 $0.50/M Token 但输出量是 $1.50/M Token 模型 3 倍的模型，实际上单次任务成本更高。
隐性成本因素
“我们将分类流水线从 GPT-4o 切换到了 DeepSeek Chat。精度相同，单次任务成本却降低了 12 倍。我们只有通过在实际数据上进行基准测试才发现这一点 —— 光看单价表是看不出来的。”
不同场景下的高性价比模型
入门首选 (< $1/M 输出 Token)
性能首选 ($1–$15/M 输出 Token)
以上仅为大致规律 —— 具体效果因人而异。对于客服支持来说“性价比最高”的模型，在你的数据提取管道中可能并不划算。唯一的验证方法就是实测。
对于多步骤 AI 流水线，建议对每个步骤单独测试，找到每一步最省钱的模型 —— 例如将简单步骤路由到 Gemini 3.1 Flash Lite ($0.25/M 输入) 等入门款，而将复杂推理留给旗舰模型。
如何找到适合你任务的最便宜模型
别只盯着价格表，要在你的实际工作负载上进行基准测试：
许多 OpenMark 用户发现，对于他们的特定任务，便宜 10 倍的模型也能提供同样的精度。这些信息是价格表里看不到的。
定价常见问题 (FAQ)
2026 年最便宜的 AI 模型是哪个？
按单价算：GPT-5 Nano ($0.05/$0.40)、Gemini 2.5 Flash-Lite ($0.10/$0.40) 和 Mistral Small 3.2 ($0.10/$0.30) 是最便宜的几款。按任务成本算：完全取决于你的工作负载。DeepSeek Chat 因输出简练 ($0.28/$0.42)，常在性价比上胜出。
Claude 比 GPT 贵吗？
在同级对比中，Claude 和 GPT 的定价相当接近。例如 Claude Sonnet 4.5 ($3/$15) 与 GPT-5 ($1.25/$10) 差距不大。但由于 Claude 输出通常更简洁，即便单价稍高，最终的任务成本可能会更低。查看完整的 GPT vs Claude 对比 →
如何降低 AI API 成本？
1) 进行基准测试，找到满足质量要求的最低价模型。2) 利用提示词缓存处理重复任务。3) 优化提示词以减少 Token 数量。4) 对于非实时任务，考虑使用 Batch APIs。5) 将不同类型的任务路由到不同的模型。
为何团队选择 OpenMark AI
单纯看单价具有误导性。OpenMark AI 结合质量来评分成本 —— 帮你找到真正能完成任务的最便宜模型。
每次基准测试都会调用实时 API，返回真实的 Token 数、延迟和成本。绝非缓存数据或供应商自报告。
在单次基准测试中对比所有主要供应商的模型。不是 4 个，也不是“三巨头” —— 而是超过 100 个。
无需注册供应商账户。OpenMark AI 处理每一次 API 调用 —— 你只需描述任务并运行。