AI Model Pricing
Comparison 2026
只看单 Token 价格是不够的。真正的开销取决于你的具体任务。横评 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等 100+ 模型的实际 API 价格。
核心洞察： 一个消耗 3 倍 Token 的“便宜”模型，其总成本与“昂贵”模型无异。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 向你展示的是“单任务成本”，而不仅仅是“单 Token 成本”。
AI 价格概览
AI 模型的定价大致分为三个梯队。哪一档适合你，取决于对精度的要求、调用量以及预算：
预算梯队
DeepSeek Chat, GPT-5 Nano, Gemini 2.5 Flash-Lite, Mistral Small, MiniMax M2.5 — 适合高并发、简单任务
旗舰梯队
Claude Opus 4.5, GPT-5 Pro, o3-pro — 顶格性能，科研级复杂任务
完整价格表 (2026年3月)
价格按每 100 万 Tokens 计算。Input = 你发送的内容（提示词、上下文）。Output = 模型生成的内容（回复）。
| Model | Provider | Input $/1M | Output $/1M | Context |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
价格更新于 2026 年 3 月。OpenMark 模型注册中心包含 100+ 模型的实时报价。查看所有模型 →
为何单 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 分词逻辑不同，生成的 Output 长度也不同。一个单价 $0.50/M Tokens 但输出量是 $1.50/M 模型 3 倍的模型，其实际单任务成本反而更高。
隐形成本要素
“我们将分类流水线从 GPT-4o 切换到了 DeepSeek Chat。精度不变，单任务成本降低了 12 倍。之所以发现这一点，是因为我们在真实数据上做了基准测试 —— 单价表并没有揭示这个真相。”
不同场景下的高性价比之选
预算首选 (< $1/M output tokens)
性能首选 ($1–$15/M output tokens)
以上仅为通用规律 —— 具体效果因人而异。适用于客服的“高性价比”模型，对于你的数据抽取管线来说可能表现很差。唯一的验证途径就是实测。
对于多步骤 AI 流水线，建议对每个环节进行基准测试，寻找每个任务下成本效益最高的模型 —— 将简单步骤路由至平价模型（如 Gemini 3.1 Flash Lite，$0.25/M input），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
别光盯着价格表，要在你的真实工作负载上跑分：
许多 OpenMark 用户惊讶地发现，对于他们的特定任务，价格便宜 10 倍的模型竟然能提供相同的精度。这是在看价格表时绝对无法发现的。
定价常见问题
2026 年最便宜的 AI 模型是哪个？
按单 Token 算：GPT-5 Nano ($0.05/$0.40), Gemini 2.5 Flash-Lite ($0.10/$0.40), 以及 Mistral Small 3.2 ($0.10/$0.30) 是最便宜的几款。按单任务成本算：完全取决于你的工作负载。DeepSeek Chat 通常在成本效益上胜出，因为它输出简洁，单价为 $0.28/$0.42。
Claude 比 GPT 贵吗？
在同级对比中，Claude 和 GPT 的定价相当。Claude Sonnet 4.5 ($3/$15) 与 GPT-5 ($1.25/$10) 比较接近。但由于 Claude 往往生成更简洁的输出，即便单 Token 价格稍高，其单任务总成本可能反而更低。查看 GPT vs Claude 全面对比 →
如何降低 AI API 成本？
1) 做基准测试，找到满足质量要求的最便宜模型。2) 对重复性工作负载使用 Prompt Caching。3) 优化 Prompt 以压低 Token 数量。4) 针对非实时任务考虑 Batch APIs。5) 将不同类型的任务路由到不同的模型。
团队为何选择 OpenMark AI
原始的单 Token 价格具有误导性。OpenMark AI 基于质量来评分成本 —— 即在你的任务上真正能用的最便宜模型。
每一次基准测试都调用实时 API，返回真实的 Tokens、真实的延迟、真实的费用。绝非缓存数据或厂商自述。
在单次基准测试中横评所有主流供应商的模型。不止 4 个，也不止“三大巨头” —— 而是超过 100 个。
无需注册各厂商账号。OpenMark AI 处理每一次 API 调用 —— 你只需描述任务并运行。