AI Model Pricing
Comparison 2026
单看 Token 价格容易产生误导。真正的成本取决于 YOUR 具体的任务。对比 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 及 100+ 模型的真实 API 价格。
核心洞察： 一个消耗 3 倍 Token 量的“便宜”模型，其总成本可能和“昂贵”模型持平。要获知真实成本，唯一的办法是在实际任务中进行基准测试。OpenMark 向您展示的是单次任务成本，而不仅仅是单 Token 价格。
AI 定价层级一览
AI 模型定价大致分为三个广泛层级。选择哪一层级取决于对准确性的要求、调用量以及预算：
预算层级
DeepSeek Chat, GPT-5 Nano, Gemini 2.5 Flash-Lite, Mistral Small, MiniMax M2.5 — 适合高并发、简单任务
旗舰层级
Claude Opus 4.5, GPT-5 Pro, o3-pro — 极致性能，适合科研级任务
完整定价表 (2026年3月)
价格按每 100 万 Token 显示。输入 = 你发送的内容。输出 = 模型生成的内容。
| 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 |
价格截至 2026 年 3 月。OpenMark 的模型注册表包含 100+ 个模型及实时价格。 查看全部模型 →
为何单看 Token 定价具有误导性
真实成本公式
关键不在于单 Token 成本，而在于单任务成本：
不同模型的 Token 化方式不同，生成的输出量也不同。一个每百万 Token 价格 $0.50 但输出量是 $1.50 模型 3 倍的模型，实际单次任务成本反而更高。
隐性成本要素
“我们将分类流水线从 GPT-4o 切换到了 DeepSeek Chat。准确率相同，单任务成本降低了 12 倍。我们之所以能发现这一点，是因为我们在实际数据上进行了基准测试 —— 单价表并没有告诉我们这些。”
不同场景下的高性价比模型
预算之选 (< $1/M 输出 Token)
性能之选 ($1–$15/M 输出 Token)
以上仅为通用规律 — 具体情况因人而异。对于客户支持来说是“最佳性价比”的模型，对于你的数据提取流水线来说可能价值极低。唯一的验证方法就是测试。
对于多步骤 AI 流水线，应对每个步骤进行基准测试，以找到每个任务中成本效益最高的模型 —— 将简单步骤路由到 Gemini 3.1 Flash Lite ($0.25/M 输入) 等预算模型，而将复杂推理留给旗舰模型。
如何找到适合 YOUR 任务的最省钱模型
别光盯着价格表，要在你的实际工作负载上对模型进行基准测试：
许多 OpenMark 用户发现，便宜 10 倍的模型在他们的特定任务上也能提供相同的准确率。这是你在价格表里找不到的答案。
定价常见问题 (FAQ)
2026 年最便宜的 AI 模型是哪个？
按单 Token 费率看：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。按单任务成本看：完全取决于你的工作负载。DeepSeek Chat 通常在成本效益上胜出，因为它的输出非常精炼，价格为 $0.28/$0.42。
Claude 比 GPT 贵吗？
在相似层级中，Claude 和 GPT 的定价相当。Claude Sonnet 4.5 ($3/$15) 与 GPT-5 ($1.25/$10) 比较接近。但 Claude 通常会生成更精简的输出，因此尽管单 Token 价格较高，单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，寻找满足质量标准的最便宜模型。2) 对重复性工作负载使用提示词缓存。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 API。5) 将不同的任务类型路由到不同的模型。
为何团队选择 OpenMark AI
原始单价具有误导性。OpenMark AI 根据质量评分来衡量成本 —— 即真正适用于你任务的最便宜模型。
每次基准测试都调用实时 API 并返回真实的 Token、延迟和成本。绝非缓存数据或供应商自报告数据。
在单次基准测试运行中对比来自所有主要供应商的模型。不仅仅是 4 个，也不是“三大巨头” —— 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即可。