模型与定价

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Amazon Nova 2 Lite
amazon/nova-2-lite

Nova 2 Lite is an advanced multimodal reasoning model with 1M context. Dynamically adjusts reasoning depth. Extended thinking on complex problems.

amazon
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1M
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65K
定价
输入$0.3564每百万 Tokens
输出$2.97每百万 Tokens
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文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Amazon Nova Lite
amazon/nova-lite

Nova Lite is a multimodal understanding model. Multilingual with reasoning over text, images, and videos. Cost-effective for everyday tasks.

amazon
上下文
300K
最大输出
5K
定价
输入$0.0648每百万 Tokens
输出$0.2592每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Amazon Nova Micro
amazon/nova-micro

Amazon's fastest and most cost-effective text-only model. Ideal for high-throughput, low-latency tasks.

amazon
上下文
128K
最大输出
5K
定价
输入$0.0378每百万 Tokens
输出$0.1512每百万 Tokens
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文本→文本
7 个参数
Amazon Nova Premier
amazon/nova-premier

Amazon's most capable multimodal model for complex reasoning tasks. Best teacher for distilling custom models. Supports text, images, and videos.

amazon
上下文
1M
最大输出
5K
定价
输入$2.70每百万 Tokens
输出$13.50每百万 Tokens
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文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Amazon Nova Pro
amazon/nova-pro

Amazon Nova Pro is a multimodal understanding model. Multilingual with reasoning over text, images, and videos.

amazon
上下文
300K
最大输出
5K
定价
输入$0.864每百万 Tokens
输出$3.46每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Amazon Titan Text Embeddings V2
amazon/titan-embed-v2

Lightweight, efficient embedding model for high accuracy retrieval tasks. Supports flexible embedding sizes (1024, 512, 256) and 100+ languages.

amazon
上下文
8K
最大输出
--
定价
输入$0.0216每百万 Tokens
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文本→embedding
2 个参数
Baidu ERNIE 4.5 Turbo (128K)
baidu/ernie-4.5-turbo-128k

Baidu ERNIE 4.5 Turbo — flagship reasoning model with 128K context.

baidu
上下文
131K
最大输出
8K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$0.5184每百万 Tokens
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文本→文本
7 个参数
Baidu ERNIE 4.5 Turbo VL (32K)
baidu/ernie-4.5-turbo-vl-32k

Baidu ERNIE 4.5 Turbo vision-language with 32K context.

baidu
上下文
33K
最大输出
8K
定价
输入$0.486每百万 Tokens
输出$1.46每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Claude Fable 5
anthropic/claude-fable-5

Anthropic's 2026-06 frontier model — top-tier agentic coding and reasoning, 1M context, 128K output.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$10.80每百万 Tokens
输出$54.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Fable 5.1
anthropic/claude-fable-5-1

Anthropic's 2026-09 frontier model — successor to Claude Fable 5, with gains in agentic coding, long-running agentic workflows, and knowledge work; 1M context, 128K output.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$10.80每百万 Tokens
输出$54.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Haiku 4.5
anthropic/claude-haiku-4.5

Claude Haiku 4.5 delivers near-frontier performance for a wide range of use cases, and stands out as one of the best coding and agent models–with the right speed and cost to power free products and high-volume user experiences. Use cases: Powering free tier user experiences: Claude Haiku 4.5 delivers near-frontier performance at a cost and speed that makes powering free agent products and agentic use cases economically viable at scale. Real-time experiences: Claude Haiku 4.5's speed is ideal for real-time applications like customer service agents and chatbots where response time is critical. Coding sub-agents: Use Claude Haiku 4.5 to power sub-agents, enabling multi-agent systems that tackle complex refactors, migrations, and large feature builds with quality and speed. Financial sub-agents: Use Claude Haiku 4.5 to monitor thousands of data streams—tracking regulatory changes, market signals, and portfolio risks to preemptively adapt compliance and trading systems at previously impossible scales. Research sub-agents: Perform parallel analyses across multiple data sources while maintaining fast response times. Ideal for rapid business intelligence, competitive analysis, and real-time decision support. Business tasks: Claude Haiku 4.5 is capable of producing and editing office files like slides, documents, and spreadsheets. It also better supports strategy and campaign planning, business analysis and brainstorming.

anthropic
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$1.08每百万 Tokens
输出$5.40每百万 Tokens
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文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Claude Opus 4
anthropic/claude-opus-4

Claude Opus 4 is Anthropic's most intelligent model and is state-of-the-art for coding and agent capabilities, especially agentic search. It excels for customers needing frontier intelligence: Advanced coding: Independently plan and execute complex development tasks end-to-end. It adapts to your style and maintains high code quality throughout. AI agents: Enable agents to tackle complex, multi-step tasks that require peak accuracy. Agentic search and research: Connect to multiple data sources to synthesize comprehensive insights across repositories. Long-horizon tasks and complex problem solving (virtual collaborator): Unlock new use cases involving long-horizon tasks that require memory, sustained reasoning, and long chains of actions. Content creation: Create human-quality content with natural prose. Produce long-form creative content, technical documentation, marketing copy, and frontend design mockups.

anthropic
上下文
200K
最大输出
32K
定价
输入$16.20每百万 Tokens
输出$81.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.1
anthropic/claude-opus-4.1

Claude Opus 4.1 is Anthropic's most intelligent model and an industry leader for coding and agent capabilities, especially agentic search. It excels for customers needing frontier intelligence: Advanced coding: Independently plan and execute complex development tasks end-to-end. It adapts to your style, thoughtfully plans and pivots, and maintains high code quality throughout. Long-horizon tasks and complex problem solving (virtual collaborator): Unlock new use cases involving long-horizon tasks that require memory, sustained reasoning, and long chains of actions. AI agents: Enable agents to tackle complex, multi-step tasks that require peak accuracy. Agentic search and research: Connect to multiple data sources to synthesize comprehensive insights across repositories. Content creation: Create human-quality content with natural prose. Produce long-form creative content, technical documentation, marketing copy, and frontend design mockups. Memory and context management: Incorporates memory capabilities that allow it to effectively summarize and reference previous interactions.

anthropic
上下文
200K
最大输出
32K
定价
输入$16.20每百万 Tokens
输出$81.00每百万 Tokens
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文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.5
anthropic/claude-opus-4.5

The next generation of Anthropic's most intelligent model, Claude Opus 4.5 is an industry leader across coding, agents, computer use, and enterprise workflows. Use cases: Coding: Opus 4.5 can confidently deliver multi-day software development projects in hours, working independently with the technical depth and taste to create efficient and straightforward solutions. It has improved performance across coding languages, with better planning and architecture choices - making it the ideal model for enterprise developers. Agents: Claude Opus 4.5, paired with our advanced tool use capabilities, enables more capable agents with new behaviors. Computer use: Our best computer-using model yet, Claude Opus 4.5 navigates new experiences with confident, consistent approaches that deliver more human-like browsing, enabling better web QA, workflow automation, and advanced user experiences. Enterprise workflows: Opus 4.5 can power agents that manage sprawling professional projects from start to finish. It better leverages memory to maintain context and consistency across files, alongside a step-change improvement in creating spreadsheets, slides, and docs. Financial analysis: Opus 4.5 connects the dots across complex information systems - regulatory filings, market reports, internal data - making sophisticated predictive modeling and proactive compliance possible. Cybersecurity: Opus 4.5 brings professional-grade analysis to security workflows, correlating logs, vulnerability databases, and threat intelligence for proactive threat detection and automated incident response.

anthropic
上下文
200K
最大输出
64K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.5 (2025-11-01)
anthropic/claude-opus-4.5-20251101

Claude Opus 4.5 dated snapshot — pinned to 2025-11-01 release.

anthropic
上下文
200K
最大输出
32K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
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文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.6
anthropic/claude-opus-4.6

Claude Opus 4.6 is the next generation of our most intelligent model, and the world's best model for coding, enterprise agents, and professional work. Use cases include: Agents: Opus 4.6 is the world's best model for agentic workflows, orchestrating complex tasks across dozens of tools with industry-leading reliability. It proactively spins up subagents, parallelizes work, and drives tasks forward with minimal oversight. Coding: Opus 4.6 is the world's best coding model, excelling at long-horizon projects, complex implementations, and large-scale codebases. It handles the full lifecycle from architecture to deployment—so senior engineers can delegate their most complex work with confidence. Enterprise workflows: Opus 4.6 sets the standard for enterprise workflows, powering agents that manage sprawling projects end-to-end with professional polish, domain awareness, and industry-leading performance on spreadsheets, slides, and docs. Financial analysis: Opus 4.6 is Anthropic's most capable model for financial workflows, surfacing insights that would take analysts days to compile. It handles the nuance and precision that compliance-sensitive work demands. Cybersecurity: Opus 4.6 delivers the deepest reasoning for security workflows, catching subtle patterns and complex attack vectors with unmatched accuracy. Computer use: Opus 4.6 is our most capable computer-use model for complex workflows, bringing deep reasoning to multi-step tasks that span multiple applications and require planning and judgment.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.6 Thinking
anthropic/claude-opus-4.6-thinking

Claude Opus 4.6 with extended-thinking mode pre-enabled.

anthropic
上下文
200K
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32K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.7
anthropic/claude-opus-4.7

Claude Opus 4.7 is Anthropic's most capable model — 13% coding lift over Opus 4.6, tripled image resolution (2576px / 3.75 MP), new xhigh effort level, and task budgets for autonomous agent loops. Best for coding, agents, enterprise workflows, cybersecurity, and financial analysis.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 4.8
anthropic/claude-opus-4.8

Latest Anthropic flagship Opus model — frontier reasoning and tool use, available via partner network.

anthropic
上下文
200K
最大输出
32K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Opus 5
anthropic/claude-opus-5

Anthropic's frontier Opus-tier model, released 2026-07-24. Best for coding, agents, and enterprise workflows that already run on the Opus family.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$27.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Sonnet 4
anthropic/claude-sonnet-4

Claude Sonnet 4 balances impressive performance for coding with the right speed and cost for high-volume use cases: Coding: Handle everyday development tasks with enhanced performance-power code reviews, bug fixes, API integrations, and feature development with immediate feedback loops. AI Assistants: Power production-ready assistants for real-time applications—from customer support automation to operational workflows that require both intelligence and speed. Efficient research: Perform focused analysis across multiple data sources while maintaining fast response times. Ideal for rapid business intelligence, competitive analysis, and real-time decision support. Large-scale content: Generate and analyze content at scale with improved quality. Create customer communications, analyze user feedback, and produce marketing materials with the right balance of quality and throughput.

anthropic
上下文
1M
最大输出
64K
定价
输入$3.24每百万 Tokens
输出$16.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Sonnet 4.5
anthropic/claude-sonnet-4.5

Claude Sonnet 4.5 is our most capable model to date for building real-world agents and handling complex, long-horizon tasks–balancing the right speed and cost for high-volume use cases: Long-running agents: Power production-ready assistants for multi-step, real-time applications—from customer support automation to complex operational workflows that require peak accuracy, intelligence, and speed. Coding: Handle everyday development tasks with enhanced performance––or plan and execute complex software projects spanning hours or days––with the ability to save, maintain, and reference information across multiple sessions. Cybersecurity: Deploy agents that autonomously patch vulnerabilities before exploitation––shifting from reactive detection to proactive defense. Financial analysis: Conduct entry-level financial analysis, deliver advanced predictive analysis, or preemptively develop intelligent risk management strategies that leverage best-in-class domain knowledge. Computer use: Claude Sonnet 4.5 is our most accurate model for computer use, enabling developers to direct Claude to use computers the way people do. Research: Perform focused analysis across multiple data sources, turning expert analysis into final deliverables. Ideal for complex problem solving, rapid business intelligence, and real-time decision support.

anthropic
上下文
1M
最大输出
64K
定价
输入$3.24每百万 Tokens
输出$16.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Sonnet 4.6
anthropic/claude-sonnet-4.6

Claude Sonnet 4.6 delivers frontier intelligence at scale—built for coding, agents, and enterprise workflows.

anthropic
上下文
1M
最大输出
64K
定价
输入$3.24每百万 Tokens
输出$16.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
8 个参数
Claude Sonnet 5
anthropic/claude-sonnet-5

Anthropic's frontier Sonnet-tier model — top-tier agentic coding and reasoning, 1M context, 128K output.

anthropic
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Codestral
mistral/codestral

Mistral's specialized coding model. Optimized for code generation, completion, and analysis.

mistral
上下文
256K
最大输出
16K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.972每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
CogVideoX 3
zhipu/cogvideox-3

Zhipu AI CogVideoX 3 — flagship text/image-to-video generation. Up to 5s or 10s, up to 4K resolution.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.216每次请求
输入 → 输出
文本图像→视频
视觉理解文本生视频图像生视频
7 个参数
CogView 4
zhipu/cogview-4

Zhipu AI CogView 4 — text-to-image generation with strong bilingual prompt understanding.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.009每次请求
图片$0.0108每张图片
输入 → 输出
文本→图像
图像生成
5 个参数另有 1 项价格
Cohere Embed V4
cohere/embed-v4

Multilingual multimodal embedding model capable of transforming images, texts, and interleaved content into vector representations. State-of-the-art performance with byte/binary quantization and matryoshka embeddings for compression.

cohere
上下文
8K
最大输出
--
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→embedding
视觉理解
3 个参数
DeepSeek R1
deepseek/deepseek-r1

DeepSeek R1 (671B total, 37B active MoE) is a reasoning model that uses chain-of-thought with <think> tags to solve complex problems. Excels at math, coding, and scientific reasoning tasks with transparent step-by-step thinking.

deepseek
上下文
128K
最大输出
33K
定价
输入$1.46每百万 Tokens
输出$5.83每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
DeepSeek V3.1
deepseek/deepseek-v3.1

DeepSeek V3.1 is a hybrid model supporting both thinking and non-thinking modes. Features enhanced tool calling capabilities for agent-based tasks. Thinking mode maintains answer quality comparable to DeepSeek-R1 with improved response times.

deepseek
上下文
128K
最大输出
33K
定价
输入$0.6264每百万 Tokens
输出$1.81每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
DeepSeek V3.1 Terminus
deepseek/deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek V3.1 Terminus — refined variant of V3.1 optimized for tool calling and structured generation tasks.

deepseek
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.2916每百万 Tokens
输出$1.08每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
DeepSeek V3.2
deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2 (685B total, 37B active MoE) harmonizes high computational efficiency with superior reasoning and agent performance. Features DeepSeek Sparse Attention for long-context efficiency and a scalable reinforcement learning framework. Excels at long-context reasoning, tool-using agents, function calling, JSON output, and FIM.

deepseek
上下文
128K
最大输出
33K
定价
输入$0.6696每百万 Tokens
输出$2.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
DeepSeek V3.2 Exp
deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek V3.2 Exp — experimental variant of V3.2 with enhanced general-purpose capabilities. Strong at tool use, structured output, and multi-turn conversation.

deepseek
上下文
131K
最大输出
16K
定价
输入$0.2916每百万 Tokens
输出$0.4428每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
DeepSeek V4 Flash
deepseek/deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash — fast, cost-efficient model with 1M context window. Supports reasoning, tool calling, and structured output.

deepseek
上下文
1M
最大输出
384K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
12 个参数
DeepSeek V4 Pro
deepseek/deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro — high-capability model with 1M context window. Superior reasoning, coding, and agent performance with tool calling and structured output.

deepseek
上下文
1M
最大输出
384K
定价
输入$0.7128每百万 Tokens
输出$2.14每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
12 个参数
Doubao 1.5 Lite 32k
doubao/doubao-1-5-lite-32k

Doubao 1.5 Lite (32k context) — cost-efficient ByteDance chat model for high-volume routine tasks.

doubao
上下文
33K
最大输出
16K
定价
输入$0.0486每百万 Tokens
输出$0.0972每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao 1.5 Pro (32K, 250115)
bytedance/doubao-1.5-pro-32k-250115

ByteDance Doubao 1.5 Pro snapshot from 250115, 32K context.

bytedance
上下文
33K
最大输出
8K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao 1.5 Pro 32k
doubao/doubao-1-5-pro-32k

Doubao 1.5 Pro — ByteDance flagship general-purpose chat model with tools and JSON mode.

doubao
上下文
33K
最大输出
16K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao 1.5 Vision Pro 32k
doubao/doubao-1-5-vision-pro-32k

Doubao 1.5 Vision Pro (32k context) — extended-context vision-language variant.

doubao
上下文
33K
最大输出
16K
定价
输入$0.486每百万 Tokens
输出$1.46每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Doubao Seed 1.6
bytedance/doubao-seed-1.6

ByteDance Doubao Seed 1.6 — general-purpose chat with strong code and tool-use performance.

bytedance
上下文
256K
最大输出
8K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 1.6
doubao/doubao-seed-1-6

Doubao Seed 1.6 — ByteDance Seed-series next-gen general model with tools and structured output.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 1.6 Flash
doubao/doubao-seed-1-6-flash

Doubao Seed 1.6 Flash — ultra-low-latency variant of Seed 1.6, ideal for chat and agent loops.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.081每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 1.6 Vision
doubao/doubao-seed-1-6-vision

Doubao Seed 1.6 Vision — vision-language Seed 1.6 variant for multimodal understanding.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Doubao Seed 1.8
doubao/doubao-seed-1-8

Doubao Seed 1.8 — incremental upgrade of Seed 1.6 with improved tool-call reliability.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Code
doubao/doubao-seed-2-0-code

Doubao Seed 2.0 Code — coding-specialized Seed 2.0 model for code generation, refactor, and review.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Code Preview (260215)
bytedance/doubao-seed-2.0-code-preview-260215

ByteDance Doubao Seed 2.0 Code Preview — code-specialist variant with tiered pricing.

bytedance
上下文
262K
最大输出
8K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Lite
doubao/doubao-seed-2-0-lite

Doubao Seed 2.0 Lite — cost-efficient Seed 2.0 variant.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Lite (260215)
bytedance/doubao-seed-2.0-lite-260215

ByteDance Doubao Seed 2.0 Lite — cost-efficient variant with tiered pricing.

bytedance
上下文
262K
最大输出
8K
定价
输入$0.1836每百万 Tokens
输出$1.09每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Mini
doubao/doubao-seed-2-0-mini

Doubao Seed 2.0 Mini — smallest Seed 2.0 variant for high-QPS edge use cases.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Mini (260215)
bytedance/doubao-seed-2.0-mini-260215

ByteDance Doubao Seed 2.0 Mini — ultra-low-cost variant with tiered pricing.

bytedance
上下文
262K
最大输出
8K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Pro
doubao/doubao-seed-2-0-pro

Doubao Seed 2.0 Pro — flagship Seed 2.0 model with strongest reasoning and tool use.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.0 Pro (260215)
bytedance/doubao-seed-2.0-pro-260215

ByteDance Doubao Seed 2.0 Pro snapshot 260215. Frontier model with tiered pricing.

bytedance
上下文
262K
最大输出
8K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed 2.1 Pro
bytedance/doubao-seed-2.1-pro

ByteDance Doubao Seed 2.1 Pro — frontier model with text + image input. 256K context. Strong coding and agent performance. Cost ¥6/$0.833 / ¥30/$4.167 per MTok (I/O).

bytedance
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.9612每百万 Tokens
输出$4.81每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Doubao Seed 2.1 Turbo
bytedance/doubao-seed-2.1-turbo

ByteDance Doubao Seed 2.1 Turbo — cost-efficient tier. 256K context. Text input only. Cost ¥3/$0.417 / ¥15/$2.083 per MTok (I/O).

bytedance
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed Character
doubao/doubao-seed-character

Doubao Seed Character — roleplay / persona-driven chat model.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed Code
doubao/doubao-seed-code

Doubao Seed Code — code generation and code understanding model.

doubao
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1944每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seed Evolving
bytedance/doubao-seed-evolving

ByteDance Doubao Seed Evolving — continuously-updated Seed-series model. Latest improvements auto-deployed. Text only.

bytedance
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.9612每百万 Tokens
输出$4.81每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Doubao Seedance 2.0
doubao/doubao-seedance-2-0

Doubao SeedDance 2.0 — text/image-to-video generation, flagship quality tier.

doubao
上下文
--
最大输出
--
定价
视频$0.162每秒
输入 → 输出
文本图像→视频
视觉理解文本生视频图像生视频
5 个参数
Doubao Seedance 2.0 Fast
doubao/doubao-seedance-2-0-fast

Doubao SeedDance 2.0 Fast — faster, lower-cost variant of SeedDance 2.0 for iterative video drafting.

doubao
上下文
--
最大输出
--
定价
视频$0.1296每秒
输入 → 输出
文本图像→视频
视觉理解文本生视频图像生视频
5 个参数
Doubao Seedream 4.5
doubao/doubao-seedream-4-5

Doubao SeedDream 4.5 — text/image-to-image generation, Chinese-bilingual prompt support.

doubao
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.0432每次请求
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成
5 个参数
Embedding 2
zhipu/embedding-2

Zhipu AI Embedding 2 — text embedding model with fixed 1024-dim output.

zhipu
上下文
512
最大输出
--
定价
输入$0.081每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→embedding
3 个参数
Embedding 3
zhipu/embedding-3

Zhipu AI Embedding 3 — latest text embedding model. Default 2048-dim, supports custom dimensions (256, 512, 1024, 2048).

zhipu
上下文
3K
最大输出
--
定价
输入$0.081每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→embedding
4 个参数
FLUX.1 Kontext Max
black-forest-labs/flux-kontext-max

Highest-quality FLUX.1 Kontext variant. Slower than Pro but yields the best edit fidelity.

black-forest-labs
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0864每张图片
输入$0.0864每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 1 项价格
FLUX.1 Kontext Pro
black-forest-labs/flux-kontext-pro

Black Forest Labs' image-edit model. 12B parameters, flow-matching diffusion transformer. Edits an input image based on a text instruction while preserving composition.

black-forest-labs
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0432每张图片
输入$0.0432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 1 项价格
Gemini 2.5 Flash
google/gemini-2.5-flash

Best for balancing reasoning and speed. Gemini 2.5 Flash offers thinking capabilities with strong performance across coding, math, and reasoning tasks at an efficient price point.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 2.5 Flash Lite
google/gemini-2.5-flash-lite

Most balanced Gemini model for low latency use cases. Optimized for high-volume, cost-sensitive workloads with strong quality at minimal cost.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 2.5 Pro
google/gemini-2.5-pro

Strongest Gemini model quality, especially for code and complex prompts. Features advanced reasoning with thinking capabilities and excels at multi-step problem solving, code generation, and mathematical reasoning.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 3 Pro Image
google/gemini-3-pro-image

Google's GA image generation model built on Gemini 3 Pro. Premium multimodal image-gen model with creative and design capabilities. Replaces gemini-3-pro-image-preview.

google
上下文
66K
最大输出
33K
定价
输入$2.19每百万 Tokens
输出$131.65每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本图像
视觉理解图像生成
5 个参数
Gemini 3.1 Flash Image
google/gemini-3.1-flash-image

Google's GA image generation model built on Gemini 3.1 Flash. Supports text and image input/output for creative workflows with conversational multi-turn editing. Replaces gemini-3.1-flash-image-preview.

google
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.5494每百万 Tokens
输出$65.92每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本图像
视觉理解图像生成
5 个参数
Gemini 3.1 Flash Lite
google/gemini-3.1-flash-lite

Lightweight flash variant for high-volume, cost-sensitive workloads.

google
上下文
1M
最大输出
8K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$1.62每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Gemini 3.5 Flash
google/gemini-3.5-flash

Google's flash-tier model in the 3.5 line.

google
上下文
1M
最大输出
8K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$9.72每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 3.5 Flash Lite
google/gemini-3.5-flash-lite

Google's budget Flash-Lite tier in the 3.5 line, released 2026-07-21. Built for high-volume, latency-sensitive classification, extraction, and summarisation at a fraction of Flash pricing.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 3.6 Flash
google/gemini-3.6-flash

Google's workhorse Flash-tier model, released 2026-07-21. Frontier-level quality tuned for token efficiency in coding, agentic execution, and multimodal work, with a 1M-token context window and thinking enabled.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 3.7 Flash
google/gemini-3.7-flash

Google's Flash-tier model, released 2026-08-13. 1M-token context, thinking enabled.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemini 3.8 Flash
google/gemini-3.8-flash

Google's Flash-tier model, released 2026-09-02. 1M-token context, thinking enabled.

google
上下文
1.0M
最大输出
66K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本
视觉理解
7 个参数
Gemma 3 12B
google/gemma-3-12b

Google's open-source Gemma 3 12B model with vision. Efficient and fast for everyday tasks.

google
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.0972每百万 Tokens
输出$0.3132每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Gemma 3 27B
google/gemma-3-27b

Google's open-source Gemma 3 27B model. Strong performance with vision capabilities in a compact package.

google
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.2484每百万 Tokens
输出$0.4104每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Gemma 3 4B
google/gemma-3-4b

Google's smallest Gemma 3 model at 4B parameters. Lightweight chat, copilots, coding and reasoning, cost-effective fine-tuned vertical assistants.

google
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.0432每百万 Tokens
输出$0.0864每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Gemma 4 26B A4B IT
google/gemma-4-26b-a4b-it

Google's Gemma 4 26B Mixture-of-Experts instruction-tuned model with 4B active parameters per token — open weights under Apache 2.0. Ranks #6 on the open Arena leaderboard. Multimodal text + image input. (Renamed from gemma-4-26b-moe to match official upstream ID gemma-4-26b-a4b-it.)

google
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Gemma 4 31B IT
google/gemma-4-31b-it

Google's Gemma 4 31B instruction-tuned dense model — open weights under Apache 2.0, ranks #3 on the open Arena leaderboard. Multimodal text + image input. Released April 2026. (Renamed from gemma-4-31b to match official upstream ID gemma-4-31b-it.)

google
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.1404每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
GLM 4.1V Thinking FlashX
zhipu/glm-4.1v-thinking-flashx

Zhipu AI GLM 4.1V Thinking FlashX — always-on chain-of-thought vision model supporting image and video inputs for complex visual reasoning.

zhipu
上下文
66K
最大输出
16K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频→文本
视觉理解
4 个参数
GLM 4.5 Air
zhipu/glm-4.5-air

Zhipu AI GLM 4.5 Air — lightweight mixture-of-experts model tuned for agent workloads and high-throughput inference.

zhipu
上下文
131K
最大输出
66K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$1.19每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
GLM 4.5V
zhipu/glm-4.5v

Zhipu AI GLM 4.5V — vision-language model supporting image, video, and document understanding. No function-call support.

zhipu
上下文
66K
最大输出
16K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$1.94每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频PDF→文本
视觉理解
4 个参数
GLM 4.6
zhipu/glm-4.6

Zhipu AI GLM 4.6 — mid-range model balancing capability and cost.

zhipu
上下文
131K
最大输出
66K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.38每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
GLM 4.6V
zhipu/glm-4.6v

Zhipu AI GLM 4.6V — vision-capable mid-range model for image, video, and document understanding with native function calling.

zhipu
上下文
131K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.972每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频PDF→文本
视觉理解
6 个参数
GLM 4.6V Flash
zhipu/glm-4.6v-flash

Zhipu AI GLM 4.6V Flash — free-tier vision model supporting image, video, and document understanding.

zhipu
上下文
131K
最大输出
16K
定价
--
输入 → 输出
文本图像视频PDF→文本
视觉理解
6 个参数
GLM 4.6V FlashX
zhipu/glm-4.6v-flashx

Zhipu AI GLM 4.6V FlashX — 9B lightweight vision model with function-calling. Supports image, video, and document inputs. Conservative 16K max output.

zhipu
上下文
131K
最大输出
16K
定价
输入$0.0432每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频PDF→文本
视觉理解
6 个参数
GLM 4.7
zhipu/glm-4.7

Zhipu AI GLM 4.7 (358B MoE). Interleaved thinking before every response and tool call. Preserved thinking across multi-turn conversations.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.38每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 4.7 Flash
zhipu/glm-4.7-flash

Zhipu AI GLM 4.7 Flash — free-tier lightweight model (30B total, 3B active MoE). Strong reasoning despite small active params. Rate-limited concurrency.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
--
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 4.7 FlashX
zhipu/glm-4.7-flashx

Zhipu AI GLM 4.7 FlashX — high-concurrency paid variant of GLM-4.7 Flash with enhanced throughput.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$0.0756每百万 Tokens
输出$0.4504每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 5
zhipu/glm-5

Zhipu AI's flagship model (754B total, 40B active MoE). DeepSeek Sparse Attention architecture. Strong math/science reasoning.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$1.08每百万 Tokens
输出$3.46每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 5 Turbo
zhipu/glm-5-turbo

Zhipu AI GLM 5 Turbo — optimized for sequential task execution with improved continuity. Lower latency than GLM-5 flagship.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$1.30每百万 Tokens
输出$4.32每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 5.1
zhipu/glm-5.1

Zhipu AI GLM 5.1 — latest flagship model with enhanced reasoning and coding capabilities.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$1.51每百万 Tokens
输出$4.75每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM 5V Turbo
zhipu/glm-5v-turbo

Zhipu AI GLM 5V Turbo — vision-capable model for image understanding and multimodal tasks.

zhipu
上下文
203K
最大输出
131K
定价
输入$1.30每百万 Tokens
输出$4.32每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
GLM Image
zhipu/glm-image

Zhipu AI GLM Image — flagship text-to-image generation model. 2K resolution, strong Chinese typography support.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.015每次请求
图片$0.0162每张图片
输入 → 输出
文本→图像
图像生成
5 个参数另有 1 项价格
GLM OCR
zhipu/glm-ocr

Zhipu AI GLM OCR (0.9B) — document parser for PDF/image to structured Markdown text extraction.

zhipu
上下文
66K
最大输出
16K
定价
输入$0.0324每百万 Tokens
输出$0.0324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像PDF→文本ocr
OCR视觉理解
5 个参数
GLM Search Pro
zhipu/search-pro

Zhipu AI Web Search (Pro) — premium multi-engine ZhipuAI self-developed search with lower empty-result rate and higher recall + accuracy than search-std. Returns structured web results with citations; streaming returns a single chunk.

zhipu
上下文
8K
最大输出
--
定价
请求$0.0054每次请求
输入 → 输出
文本→文本
3 个参数
GLM Search Pro (Quark)
zhipu/search-pro-quark

Zhipu AI Web Search routed through Quark — vertical-content focused with precise retrieval against Quark's index. Returns structured web results with citations; streaming returns a single chunk.

zhipu
上下文
8K
最大输出
--
定价
请求$0.0108每次请求
输入 → 输出
文本→文本
3 个参数
GLM Search Pro (Sogou)
zhipu/search-pro-sogou

Zhipu AI Web Search routed through Sogou — strong vertical coverage of the Tencent ecosystem (news, Penguin Hao, Zhihu) and authoritative for encyclopedia / medical queries. Returns structured web results with citations; streaming returns a single chunk.

zhipu
上下文
8K
最大输出
--
定价
请求$0.0108每次请求
输入 → 输出
文本→文本
3 个参数
GLM Search Std
zhipu/search-std

Zhipu AI Web Search (Standard) — basic ZhipuAI self-developed search engine, optimised for cost-effective daily-query workloads. Returns structured web results with citations; streaming returns a single chunk.

zhipu
上下文
8K
最大输出
--
定价
请求$0.0032每次请求
输入 → 输出
文本→文本
3 个参数
GLM-4.5
zai/glm-4.5

Z.AI GLM-4.5 — general-purpose chat with tool use and json mode.

zai
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.38每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM-4.5V
zai/glm-4.5v

Z.AI GLM-4.5 vision-language variant.

zai
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$1.94每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GLM-4.6
zai/glm-4.6

Z.AI GLM-4.6 — refinement of GLM-4.5 with improved reasoning and coding performance.

zai
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.38每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM-4.6V
zai/glm-4.6v

Z.AI GLM-4.6 vision-language. Tiered input pricing for long-context multimodal.

zai
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.972每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GLM-4.7
zai/glm-4.7

Z.AI GLM-4.7 — next-gen flagship. 200K context with tiered pricing.

zai
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.38每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM-5
zai/glm-5

Z.AI GLM-5 — current frontier. 200K context with tiered pricing.

zai
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$1.08每百万 Tokens
输出$3.46每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM-5.2
zai/glm-5.2

Z.AI GLM-5.2 — 2026-06 flagship. 1M context, text only. Successor to GLM-5 with improved reasoning and tool-use. Published cost $1.4/$4.4 per MTok. (Image input not yet available via active routes; update when a vision-capable route is added.)

zai
上下文
1M
最大输出
8K
定价
输入$1.51每百万 Tokens
输出$4.75每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
GLM-5.3
zai/glm-5.3

Z.AI GLM-5.3 — text-only flagship with a 1M-token context window and 128K maximum output. Reasoning is always on: the vendor documents three effort levels (low, high, max) and no longer supports disabling it.

zai
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$1.51每百万 Tokens
输出$4.75每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
GLM-5.3-Flash
zai/glm-5.3-flash

Z.AI GLM-5.3-Flash — the cost tier of the 5.3 generation. Documented by the vendor under its VLM section: text parameters match GLM-5.3 and it additionally accepts image_url content blocks, so it is multimodal on input. Reasoning is always on.

zai
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.540每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT Image 1
openai/gpt-image-1

Previous generation image generation model.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0454每张图片
输入$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 5 项价格
GPT Image 1 Mini
openai/gpt-image-1-mini

Cost-efficient version of GPT Image 1.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0184每张图片
输入$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 5 项价格
GPT Image 1.5
openai/gpt-image-1.5

State-of-the-art image generation model.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0367每张图片
输入$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 5 项价格
GPT Image 2
openai/gpt-image-2

OpenAI's most advanced image generation model with native reasoning — thinks before drawing. 2K resolution, multi-image consistency, magazine-quality typography, and image editing. Released April 21, 2026.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0572每张图片
输入$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 6 项价格
GPT Image 2.5 Flare
openai/gpt-image-2.5-flare

OpenAI's image model tuned for fast, high-quality everyday image generation. Same per-token billing as GPT Image 2. Released September 8, 2026.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.014每张图片
输入$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 8 项价格
GPT Image 2.5 Sunburst
openai/gpt-image-2.5-sunburst

OpenAI's image model tuned for workflows where editing precision matters most. Same per-token billing as GPT Image 2. Released September 8, 2026.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.014每张图片
输入$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
7 个参数另有 8 项价格
GPT OSS 120B
openai/gpt-oss-120b

OpenAI's open-source 120B model with hybrid reasoning, extended thinking, efficient code generation, agentic search, computer use, and tool use capabilities.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
GPT OSS 20B
openai/gpt-oss-20b

OpenAI's open-source 20B model with hybrid reasoning, extended thinking, efficient code generation, agentic search, and tool use. Cost-effective alternative to the 120B variant.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.0756每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
GPT OSS Safeguard 120B
openai/gpt-oss-safeguard-120b

OpenAI's advanced safety reasoning model (120B). Nuanced policy interpretation, multi-turn safety analysis, and justified decisions for content moderation.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
5 个参数
GPT OSS Safeguard 20B
openai/gpt-oss-safeguard-20b

OpenAI's safety classification model (20B). Policy reasoning, content filtering, risk analysis, and justification generation.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.0756每百万 Tokens
输出$0.216每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
5 个参数
GPT-4.1
openai/gpt-4.1

OpenAI's smartest non-reasoning model. Excels at instruction following and tool calling with broad knowledge across domains. Features a 1M token context window and low latency.

openai
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$8.64每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-4.1 Mini
openai/gpt-4.1-mini

Smaller, faster version of GPT-4.1. Excels at instruction following and tool calling with a 1M token context window and low latency without a reasoning step.

openai
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$1.73每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-4.1 Nano
openai/gpt-4.1-nano

Fastest, most cost-efficient version of GPT-4.1. Excels at instruction following and tool calling with a 1M token context window and minimal latency.

openai
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-4o
openai/gpt-4o

OpenAI's versatile, high-intelligence flagship model. Accepts text and image inputs, produces text outputs including structured outputs. Best model for most tasks outside reasoning-heavy use cases.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$2.70每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-4o Mini
openai/gpt-4o-mini

Fast, affordable small model for focused tasks. Accepts text and image inputs, produces text outputs. Ideal for fine-tuning and cost-efficient workloads.

openai
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-4o Mini Transcribe
openai/gpt-4o-mini-transcribe

Speech-to-text model powered by GPT-4o mini.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0032每分钟音频
输入$1.35每百万 Tokens
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数另有 3 项价格
GPT-4o Mini TTS
openai/gpt-4o-mini-tts

Text-to-speech model powered by GPT-4o mini.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
文本$16.20每百万字符
输入$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→音频
语音合成
4 个参数另有 1 项价格
GPT-4o Transcribe
openai/gpt-4o-transcribe

Speech-to-text model powered by GPT-4o.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0065每分钟音频
输入$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数另有 3 项价格
GPT-4o Transcribe Diarize
openai/gpt-4o-transcribe-diarize

Transcription model that identifies who is speaking when.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0071每分钟音频
输入$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数另有 3 项价格
GPT-5
openai/gpt-5

OpenAI's intelligent reasoning model for coding and agentic tasks with configurable reasoning effort. Features a 400K context window and 128K max output.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5 Chat
openai/gpt-5-chat

GPT-5 chat-optimized variant (no codex / no reasoning specialization).

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-5 Mini
openai/gpt-5-mini

A faster, cost-efficient version of GPT-5 for well-defined tasks. Features reasoning token support with a 400K context window and 128K max output at a fraction of the cost.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5 Nano
openai/gpt-5-nano

Fastest, most cost-efficient version of GPT-5. Great for summarization and classification tasks with reasoning token support. Features a 400K context window and 128K max output.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$0.054每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5 Pro
openai/gpt-5-pro

Version of GPT-5 that produces smarter and more precise responses with deeper reasoning.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$16.20每百万 Tokens
输出$129.60每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5-Codex
openai/gpt-5-codex

Version of GPT-5 optimized for agentic coding in Codex.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.1
openai/gpt-5.1

OpenAI's previous flagship reasoning model for coding and agentic tasks with configurable reasoning effort. Features a 400K context window and 128K max output.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.1 Chat
openai/gpt-5.1-chat

GPT-5.1 chat-optimized variant.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-5.1 Codex
openai/gpt-5.1-codex

Version of GPT-5.1 optimized for agentic coding in Codex.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.1 Codex Mini
openai/gpt-5.1-codex-mini

Smaller, more cost-effective version of GPT-5.1-Codex.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.1-Codex-Max
openai/gpt-5.1-codex-max

Version of GPT-5.1 Codex optimized for long-running tasks.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.2
openai/gpt-5.2

OpenAI's best model for coding and agentic tasks across industries. Features a 400K context window with 128K max output, reasoning token support, and state-of-the-art long-context reasoning.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.89每百万 Tokens
输出$15.12每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.2 Chat
openai/gpt-5.2-chat

GPT-5.2 chat-optimized variant.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.89每百万 Tokens
输出$15.12每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-5.2 Pro
openai/gpt-5.2-pro

OpenAI's premium flagship model for the most demanding reasoning and agentic tasks. Extended context and maximum capabilities. 400K context, 128K max output.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$22.68每百万 Tokens
输出$181.44每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.2-Codex
openai/gpt-5.2-codex

Intelligent coding model optimized for long-horizon, agentic coding tasks.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.89每百万 Tokens
输出$15.12每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.3 Chat (latest)
openai/gpt-5.3-chat-latest

Pinned "latest" alias for the ChatGPT-style chat-tuned variant of GPT-5.3. Tracks current revision; pricing matches GPT-5.3 base.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.89每百万 Tokens
输出$15.12每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
GPT-5.3-Codex
openai/gpt-5.3-codex

Most capable agentic coding model to date.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.89每百万 Tokens
输出$15.12每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.4
openai/gpt-5.4

Best intelligence at scale for agentic, coding, and professional workflows.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$2.70每百万 Tokens
输出$16.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.4 Mini
openai/gpt-5.4-mini

Strongest mini model for coding, computer use, and subagents. Fast and cost-efficient with reasoning token support, 400K context window and 128K max output.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$4.86每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.4 Nano
openai/gpt-5.4-nano

Smallest and fastest GPT-5.4 variant for lightweight agentic tasks. 400K context window and 128K max output with reasoning support.

openai
上下文
400K
最大输出
128K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$1.35每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.4 Pro
openai/gpt-5.4-pro

Version of GPT-5.4 that produces smarter and more precise responses.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$32.40每百万 Tokens
输出$194.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.5
openai/gpt-5.5

Next-generation frontier model with 1M context, advanced reasoning, and multimodal input for agentic, coding, and professional workflows.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$5.40每百万 Tokens
输出$32.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
13 个参数
GPT-5.5 Pro
openai/gpt-5.5-pro

Version of GPT-5.5 that produces smarter and more precise responses with enhanced reasoning depth.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$32.40每百万 Tokens
输出$194.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
13 个参数
GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna

OpenAI's GPT-5.6 family (Luna tier). The cost/efficiency entry point into the 5.6 generation.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.6 Sol
openai/gpt-5.6-sol

OpenAI's GPT-5.6 family (Sol tier). The most capable of the three 5.6 tiers.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$4.32每百万 Tokens
输出$21.60每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-5.6 Terra
openai/gpt-5.6-terra

OpenAI's GPT-5.6 family (Terra tier). Frontier reasoning and coding at the GPT-5.5 price/quality tier.

openai
上下文
1M
最大输出
128K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$12.96每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
GPT-6 Astra
openai/gpt-6-astra

OpenAI's GPT-6 family. The only GPT-6 SKU (no mini/nano/pro/codex variants exist per OpenAI's own docs); most capable model, built for the hardest end-to-end work.

openai
上下文
1.1M
最大输出
128K
定价
输入$10.80每百万 Tokens
输出$54.00每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
gpt-audio
openai/gpt-audio

Audio inputs and outputs with the Chat Completions API.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
输入$2.70每百万 Tokens
输出$10.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本音频→文本音频
8 个参数另有 2 项价格
gpt-audio-1.5
openai/gpt-audio-1.5

Best voice model for audio in, audio out with Chat Completions.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
输入$4.32每百万 Tokens
输出$17.28每百万 Tokens
输入 → 输出
文本音频图像→文本音频
视觉理解
8 个参数另有 3 项价格
gpt-audio-mini
openai/gpt-audio-mini

Cost-efficient version of GPT Audio.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本音频→文本音频
8 个参数另有 2 项价格
gpt-realtime-2.1
openai/gpt-realtime-2.1

Successor to gpt-realtime-2. Not currently servable: the conversational realtime family needs a bidirectional WebSocket serving path, which this gateway does not implement, so it ships gated.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
输入$4.32每百万 Tokens
输出$25.92每百万 Tokens
输入 → 输出
文本音频图像→文本音频
视觉理解
6 个参数
gpt-realtime-2.1-mini
openai/gpt-realtime-2.1-mini

Cost-efficient successor to gpt-realtime-mini. Gated for the same reason as gpt-realtime-2.1 — no bidirectional WebSocket serving path.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本音频→文本音频
6 个参数
gpt-realtime-whisper
openai/gpt-realtime-whisper

Whisper-class automatic speech recognition over the realtime channel. Audio in, transcribed text out.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0184每分钟音频
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数
Grok 4.1 Fast
xai/grok-4-1-fast-non-reasoning

xAI's fastest model with 2M token context window. Optimized for speed without reasoning overhead, supporting text and image inputs with function calling and structured outputs.

xai
上下文
2M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.810每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Grok 4.1 Fast Reasoning
xai/grok-4-1-fast-reasoning

xAI's latest fast reasoning model with 2M token context window. Combines speed with strong reasoning capabilities, supporting text and image inputs with function calling and structured outputs.

xai
上下文
2M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$0.810每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Grok 4.20
xai/grok-4.20-non-reasoning

xAI's flagship model (March 2026) with 2M token context window. Fast general-purpose mode without reasoning overhead, supporting text and image inputs with function calling and structured outputs.

xai
上下文
2M
最大输出
66K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Grok 4.20 Reasoning
xai/grok-4.20-reasoning

xAI's flagship model (March 2026) with 2M token context window and deep reasoning. Best for complex multi-step tasks, analysis, and research with function calling and structured outputs.

xai
上下文
2M
最大输出
66K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Grok 4.3
xai/grok-4.3

xAI's most advanced flagship model — industry-leading non-hallucination rate, agentic tool calling, and instruction following. 1M token context, text + image input, configurable reasoning (none/low/medium/high), function calling, structured outputs.

xai
上下文
1M
最大输出
66K
定价
输入$1.35每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Grok 4.5
xai/grok-4.5

xAI's successor to Grok 4.3. Function calling, structured outputs, and configurable reasoning carry over from the 4.3 generation.

xai
上下文
500K
最大输出
66K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$6.48每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Grok 4.6
xai/grok-4.6

xAI's successor to Grok 4.5. 500K context, text + image input, function calling, structured outputs, and configurable reasoning (low/medium/high/xhigh).

xai
上下文
500K
最大输出
66K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$6.48每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Grok Build 0.1
xai/grok-build-0.1

xAI's coding-focused Grok variant.

xai
上下文
256K
最大输出
8K
定价
输入$1.08每百万 Tokens
输出$2.16每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Hunyuan A13B
tencent/hunyuan-a13b

Tencent Hunyuan A13B — efficient MoE model for general-purpose chat and tool use.

tencent
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1512每百万 Tokens
输出$0.6156每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
IndexTTS-2
indexteam/indextts-2

IndexTeam's neural TTS model with low latency and high quality.

indexteam
上下文
--
最大输出
--
定价
文本$7.72每百万 UTF-8 字节
输入 → 输出
文本→音频
语音合成
4 个参数
Kat Coder Air v2.5
kwaipilot/kat-coder-air-v2.5

Kwaipilot's lighter/faster coding model, the low-cost sibling of kat-coder-pro-v2.5.

kwaipilot
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Kat Coder Pro v2.5
kwaipilot/kat-coder-pro-v2.5

Kwaipilot's coding model — the successor to the retired streamlake/kat-coder-* context variants.

kwaipilot
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.7992每百万 Tokens
输出$3.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Kimi K2 Thinking
moonshot/kimi-k2-thinking

Moonshot AI's deep reasoning model (1T total, 32B active MoE). Specialist for 200-300 step stable tool orchestration, long-horizon planning, and complex coding. Text-only.

moonshot
上下文
256K
最大输出
64K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Kimi K2.6
moonshot/kimi-k2.6

Moonshot AI's 2026-04 flagship — 1T-parameter MoE that ties GPT-5.5 on coding benchmarks. Agent swarm scales to 300 sub-agents and 4000 coordinated steps. Open-weight.

moonshot
上下文
256K
最大输出
64K
定价
输入$1.03每百万 Tokens
输出$4.86每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Kimi K2.7 Code
moonshot/kimi-k2.7-code

Moonshot AI's 2026-06 coding-specialist model (1T MoE, 32B active). 256K context. +21.8% on Kimi Code Bench v2 vs K2.6, 30% fewer reasoning tokens. Open-weight (Modified MIT).

moonshot
上下文
256K
最大输出
66K
定价
输入$1.03每百万 Tokens
输出$4.32每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Kimi K2.7 Code Highspeed
moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed

Moonshot AI Kimi K2.7 Code Highspeed — accelerated inference variant of K2.7 Code. Same coding-specialist capabilities with higher throughput. 256K context.

moonshot
上下文
256K
最大输出
66K
定价
输入$2.05每百万 Tokens
输出$8.64每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Kimi K3
moonshot/kimi-k3

Moonshot AI's successor to Kimi K2.6.

moonshot
上下文
1M
最大输出
64K
定价
输入$3.24每百万 Tokens
输出$16.20每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Ling Flash 2.0
inclusionai/ling-flash-2

InclusionAI Ling Flash 2.0 — fast inference model for general-purpose tasks.

inclusionai
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1512每百万 Tokens
输出$0.6156每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
4 个参数
Llama 3.1 405B
meta/llama-3.1-405b

Meta's largest open model at 405B parameters. Frontier-class performance across coding, math, reasoning, and multilingual tasks with 128K context.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$2.59每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Llama 3.1 70B
meta/llama-3.1-70b

Llama 3.1 70B with expanded 128K context, multilinguality, and improved reasoning. Optimized for multilingual dialogue and assistant-like chat.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.7776每百万 Tokens
输出$0.7776每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Llama 3.1 8B
meta/llama-3.1-8b

Llama 3.1 8B with 128K context length, multilinguality, and improved reasoning. Optimized for multilingual dialogue, efficient inference on consumer hardware.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.2376每百万 Tokens
输出$0.2376每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Llama 3.2 11B Vision
meta/llama-3.2-11b

Llama 3.2 11B with vision capabilities. Efficient multimodal model for image understanding at low cost.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.1728每百万 Tokens
输出$0.1728每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Llama 3.2 1B
meta/llama-3.2-1b

Llama 3.2 1B lightweight model with on-device processing for improved security and privacy. Ideal for multilingual dialogue, personal information management, knowledge retrieval, and rewriting tasks on edge devices.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.108每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
4 个参数
Llama 3.2 3B
meta/llama-3.2-3b

Llama 3.2 3B lightweight model. Delivers highly accurate results with capabilities including text generation, summarization, sentiment analysis, and contextual understanding. Ideal for edge devices and mobile AI.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.162每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
4 个参数
Llama 3.2 90B Vision
meta/llama-3.2-90b

Llama 3.2 90B with vision capabilities. Strong multimodal performance for image understanding and text generation tasks.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.7776每百万 Tokens
输出$0.7776每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Llama 3.3 70B
meta/llama-3.3-70b

Llama 3.3 70B instruct model delivers on-par performance with the 405B model at lower cost. Optimized for multilingual dialogue with strong reasoning capabilities.

meta
上下文
128K
最大输出
8K
定价
输入$0.7776每百万 Tokens
输出$0.7776每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Llama 4 Maverick
meta/llama-4-maverick

Llama 4 Maverick (400B total, 17B active, 128 experts MoE) offers industry-leading performance in image and text understanding with support for 12 languages. Great for precise image understanding and creative writing. Our product workhorse model for general assistant and chat use cases.

meta
上下文
1M
最大输出
16K
定价
输入$0.2592每百万 Tokens
输出$1.05每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Llama 4 Scout
meta/llama-4-scout

Llama 4 Scout is a general purpose model with 17B active parameters, 16 experts, and 109B total parameters. Features an industry-leading 10M token context length, enabling multi-document summarization, parsing extensive user activity, and reasoning over vast codebases.

meta
上下文
10M
最大输出
16K
定价
输入$0.1836每百万 Tokens
输出$0.7128每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Meituan LongCat 2.0
meituan/longcat-2.0

Meituan's LongCat 2.0 — a new brand in this catalog.

meituan
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$0.810每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiMo V2.5
xiaomi/mimo-v2.5

Xiaomi MiMo V2.5 — mid-tier reasoning model balancing cost and capability. Multimodal input (text, image, audio, video). Reasoning mode opt-in via the standard signals (reasoning_effort, thinking block, enable_thinking, Zhipu thinking config).

xiaomi
上下文
131K
最大输出
16K
定价
输入$0.1512每百万 Tokens
输出$0.3024每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像音频视频→文本
视觉理解
10 个参数
MiMo V2.5 ASR
xiaomi/mimo-v2.5-asr

Xiaomi MiMo V2.5 ASR — speech-to-text transcription priced per audio duration. Routed through /v1/audio/transcriptions with the gateway's audio-duration middleware enforcing pre-validation.

xiaomi
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0013每分钟音频
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数
MiMo V2.5 Pro
xiaomi/mimo-v2.5-pro

Xiaomi MiMo V2.5 Pro — Xiaomi's flagship reasoning model with strong math, code, and agent performance. Multimodal input (text, image, audio, video) and reasoning mode opt-in via reasoning_effort, Anthropic thinking block, enable_thinking, or Zhipu thinking config. Open weights on HuggingFace (XiaomiMiMo).

xiaomi
上下文
131K
最大输出
16K
定价
输入$0.4698每百万 Tokens
输出$0.9396每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像音频视频→文本
视觉理解
10 个参数
MiniMax M2
minimax/m2

MiniMax M2 is a MoE model blending frontier-level intelligence with efficient active parameters. Engineered for AI agents with strong reasoning, coding, and multilingual performance. Ideal for general-purpose chat/coding, tool use, and high-throughput inference.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2
minimax/minimax-m2

MiniMax M2 — previous-generation general-purpose chat.

minimax
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$0.3241每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.1
minimax/m2.1

MiniMax M2.1 is an open-weight model focused on coding, tool use, and long-horizon task planning. Trained with emphasis on practical benchmarks covering front-end, backend, and workflow automation. General-purpose backbone for agent-based applications with reliable instruction following.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.1
minimax/minimax-m2.1

MiniMax M2.1 — general-purpose chat model.

minimax
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$0.3241每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.1 Highspeed
minimax/m2.1-highspeed

MiniMax M2.1 Highspeed variant with ~100 tokens/sec output speed. Same capabilities as M2.1 at 2x cost for latency-sensitive applications.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.5
minimax/m2.5

MiniMax M2.5 is an agent-native frontier model trained to reason efficiently, decompose tasks optimally, and complete complex workflows under real-world constraints. Combines high inference throughput with RL-focused token-efficient reasoning. Suited for full-stack software projects, research workflows, long-horizon planning, and multi-tool orchestration.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.5 Highspeed
minimax/m2.5-highspeed

MiniMax M2.5 Highspeed variant with ~100 tokens/sec output speed. Same capabilities as M2.5 at 2x cost for latency-sensitive applications.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.7
minimax/m2.7

MiniMax M2.7 is a frontier reasoning model with interleaved thinking chains and multi-tool orchestration. 204K context with strong performance on agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning tasks.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.7
minimax/minimax-m2.7

MiniMax M2.7 — latest model with prompt-cache pricing support for high cache-hit workloads.

minimax
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$0.3241每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.7 Highspeed
minimax/m2.7-highspeed

MiniMax M2.7 Highspeed variant with ~100 tokens/sec output speed. Same capabilities as M2.7 at 2x cost for latency-sensitive applications.

minimax
上下文
205K
最大输出
66K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M2.7 Highspeed
minimax/minimax-m2.7-highspeed

MiniMax M2.7 high-speed variant — 2x compute for lower latency, prompt-cache pricing supported.

minimax
上下文
200K
最大输出
8K
定价
输入$0.6482每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
MiniMax M3
minimax/minimax-m3

MiniMax's 2026-06 frontier model. 1M context (min 512K SLA), native text + image + video input. Architecture reduces compute ~20× vs prior gen. SWE-Bench Pro 59.0%.

minimax
上下文
1M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频→文本
视觉理解
7 个参数
Ministral 14B
mistral/ministral-14b

Mistral's efficient 14B parameter model with vision support. Good balance of capability and speed for everyday tasks.

mistral
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$0.216每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Ministral 3B
mistral/ministral-3b

Mistral's smallest model at 3B parameters. Ultra-fast and cost-efficient for lightweight tasks.

mistral
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.108每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Ministral 8B
mistral/ministral-8b

Mistral's small 8B parameter model with vision. Cost-effective for simpler tasks and high-throughput workloads.

mistral
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.162每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Mistral Large 3
mistral/mistral-large-3

Mistral's flagship 675B parameter model. Top-tier reasoning, coding, and multilingual capabilities with vision support.

mistral
上下文
128K
最大输出
16K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$1.62每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Mistral Medium 3.5
mistral/mistral-medium-3.5

Mistral's 2026-04 dense 128B model. 256K context, native vision, toggleable thinking/non-thinking modes. Open-weight (Modified MIT). SWE-Bench Verified 77.6%.

mistral
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Mistral Small 4
mistral/mistral-small-4

Mistral's 2026-03 unified small model (119B MoE, 6B active). Combines Magistral (reasoning), Pixtral (multimodal), and Devstral (agentic coding) capabilities into a single model.

mistral
上下文
131K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.648每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
8 个参数
Nemotron Nano 30B
nvidia/nemotron-nano-30b

NVIDIA's efficient hybrid model (30B total, 3.5B active MoE). Mamba-2 + Attention layers with 1M context for edge deployment.

nvidia
上下文
1M
最大输出
262K
定价
输入$0.0648每百万 Tokens
输出$0.2592每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Nemotron Super 120B
nvidia/nemotron-super-120b

NVIDIA's hybrid LatentMoE model (120B total, 12B active). Mamba-2 + Attention + MoE architecture with 1M context. Multi-Token Prediction for fast inference.

nvidia
上下文
1M
最大输出
262K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.702每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Nex N2 Pro
nex-agi/nex-n2-pro

Nex AGI's N2 Pro — a new brand in this catalog.

nex-agi
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$2.70每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
o1
openai/o1

First-generation reasoning model. Uses chain-of-thought for complex problems in science, coding, and math. Succeeded by o3 — kept available for workloads pinned to o1.

openai
上下文
200K
最大输出
100K
定价
输入$16.20每百万 Tokens
输出$64.80每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
o3
openai/o3

OpenAI's powerful reasoning model that pushes the frontier across coding, math, science, and visual perception. Excels in complex queries requiring multi-faceted analysis. Succeeded by GPT-5.

openai
上下文
200K
最大输出
100K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$8.64每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
o3-pro
openai/o3-pro

Version of o3 with more compute for better, more precise responses. Best for complex reasoning tasks where accuracy is paramount.

openai
上下文
200K
最大输出
100K
定价
输入$21.60每百万 Tokens
输出$86.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
o4-mini
openai/o4-mini

Fast, cost-efficient reasoning model with a 200K context window. Ideal for tasks requiring reasoning at lower cost. Succeeded by GPT-5 Mini.

openai
上下文
200K
最大输出
100K
定价
输入$1.19每百万 Tokens
输出$4.75每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
Qwen Flash
qwen/qwen-flash

Alibaba Qwen's ultra-low-cost flash tier. 1M context with steep input/output discount.

qwen
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$0.054每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen Image Edit
qwen/qwen-image-edit

Alibaba Qwen team's image-edit model built on the 20B Qwen-Image. Excels at text rendering inside images and semantic + appearance edits.

qwen
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.0486每张图片
输入$0.0432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→图像
视觉理解图像生成图像编辑
6 个参数另有 1 项价格
Qwen Long
qwen/qwen-long

Alibaba Qwen's long-context-dedicated model. 10M token context window for document-scale analysis. CN deployment only.

qwen
上下文
10.5M
最大输出
8K
定价
输入$0.1296每百万 Tokens
输出$0.486每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
5 个参数
Qwen Max
qwen/qwen-max

Alibaba Qwen's previous flagship commercial model. 128K context. Strong reasoning and tool use.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$1.73每百万 Tokens
输出$6.91每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen Plus
qwen/qwen-plus

Alibaba Qwen's mid-tier commercial model with thinking and non-thinking modes. 1M context.

qwen
上下文
1.0M
最大输出
33K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen Text Embedding v3
qwen/text-embedding-v3

Alibaba Qwen's general-purpose multilingual text embedding model (v3).

qwen
上下文
8K
最大输出
--
定价
输入$0.0756每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→embedding
3 个参数
Qwen Text Embedding v4
qwen/text-embedding-v4

Alibaba Qwen's latest general-purpose multilingual text embedding model.

qwen
上下文
8K
最大输出
--
定价
输入$0.0756每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→embedding
3 个参数
Qwen3 14B
qwen/qwen3-14b

Qwen3 14B — balanced mid-range model with strong reasoning at low cost.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.378每百万 Tokens
输出$1.51每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 235B
qwen/qwen3-235b

Alibaba's flagship Qwen3 model (235B total, 22B active, 128 experts, 8 active per token MoE). Dual thinking/non-thinking mode, strong reasoning, tools, and 100+ language support.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.756每百万 Tokens
输出$3.02每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3 235B Thinking
qwen/qwen3-235b-thinking

Qwen3 235B Thinking — large reasoning model optimized for complex multi-step problem solving.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.756每百万 Tokens
输出$9.07每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
4 个参数
Qwen3 235B-A22B Thinking (2507)
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Qwen3 235B-A22B MoE thinking model, July 2025 snapshot. Frontier reasoning for math, code, and agents.

qwen
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 30B
qwen/qwen3-30b

Qwen3 30B (MoE, 3B active) — efficient large-scale reasoning at compact cost.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$0.864每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3 30B Thinking
qwen/qwen3-30b-thinking

Qwen3 30B Thinking — efficient reasoning model (MoE, 3B active) for cost-effective chain-of-thought.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
4 个参数
Qwen3 30B-A3B Thinking (2507)
qwen/qwen3-30b-a3b-thinking-2507

Qwen3 30B-A3B MoE thinking model, July 2025 snapshot. Cost-efficient reasoning.

qwen
上下文
128K
最大输出
33K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 32B
qwen/qwen3-32b

Qwen3 dense 32B model. Excellent reasoning and coding at moderate size with thinking mode support.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1728每百万 Tokens
输出$0.6912每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3 8B
qwen/qwen3-8b

Qwen3 8B — compact and fast, ideal for lightweight tasks and high-throughput scenarios.

qwen
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.1944每百万 Tokens
输出$0.756每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Coder 30B
qwen/qwen3-coder-30b

Qwen3's efficient coding model (30B MoE, 3B active). Fast code generation at low cost.

qwen
上下文
200K
最大输出
66K
定价
输入$0.486每百万 Tokens
输出$2.43每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3 Coder 480B
qwen/qwen3-coder-480b

Qwen3's largest coding-specialized model (480B total, 35B active, 160 experts, 8 active per token MoE). State-of-the-art code generation and understanding. Non-thinking mode only.

qwen
上下文
200K
最大输出
66K
定价
输入$1.62每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Coder Flash
qwen/qwen3-coder-flash

Alibaba Qwen's low-cost coding agent model. Inherits Qwen3-Coder-Plus agentic tool use with 1M context and improved tool-calling stability.

qwen
上下文
1M
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.62每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Coder Next
qwen/qwen3-coder-next

Alibaba Qwen's next-generation code model. Optimized for repository-level understanding and multi-turn tool interaction, at performance close to Qwen3-Coder-Plus.

qwen
上下文
262K
最大输出
66K
定价
输入$0.324每百万 Tokens
输出$1.62每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Coder Plus
qwen/qwen3-coder-plus

Alibaba Qwen's commercial coder tier. Repository-aware coding, function calling, 256K-to-1M context with tiered pricing.

qwen
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$1.08每百万 Tokens
输出$5.40每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Max
qwen/qwen3-max

Alibaba Qwen's flagship commercial model (Qwen3 series). 256K context, top-tier reasoning and coding.

qwen
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$1.30每百万 Tokens
输出$6.48每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3 Next 80B
qwen/qwen3-next-80b

Qwen3 Next generation hybrid Transformer-Mamba model (80B total, 3B active MoE with 512 experts). 10x inference throughput vs Qwen3-32B on long contexts.

qwen
上下文
262K
最大输出
16K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$1.30每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3 VL 235B
qwen/qwen3-vl-235b

Qwen3 vision-language model (235B MoE, 22B active). Full multimodal: images, video, 2D/3D spatial grounding, OCR in 32 languages, GUI understanding.

qwen
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$1.73每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Qwen3 VL 235B-A22B Thinking
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking

Qwen3 VL 235B-A22B MoE vision-language model with thinking mode. Frontier multimodal reasoning.

qwen
上下文
256K
最大输出
33K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$4.32每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Qwen3 VL 32B
qwen/qwen3-vl-32b

Qwen3 VL 32B — mid-range vision-language model with tool use for multimodal workflows.

qwen
上下文
33K
最大输出
8K
定价
输入$0.1728每百万 Tokens
输出$0.6912每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
Qwen3 VL 8B
qwen/qwen3-vl-8b

Qwen3 VL 8B — compact vision-language model for image understanding tasks.

qwen
上下文
33K
最大输出
8K
定价
输入$0.1944每百万 Tokens
输出$0.756每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
4 个参数
Qwen3 VL Flash
qwen/qwen3-vl-flash

Qwen3 VL Flash — ultra-low-cost vision-language flash variant with tiered pricing.

qwen
上下文
256K
最大输出
8K
定价
输入$0.054每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
7 个参数
Qwen3 VL Plus
qwen/qwen3-vl-plus

Alibaba Qwen's commercial vision-language tier. Image + text input, 256K context.

qwen
上下文
262K
最大输出
16K
定价
输入$0.216每百万 Tokens
输出$1.73每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像→文本
视觉理解
6 个参数
Qwen3.5 397B A17B
qwen/qwen3.5-397b-a17b

Alibaba's Qwen3.5 MoE (397B total / 17B active params).

qwen
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$3.89每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.5 Flash
qwen/qwen3.5-flash

Alibaba Qwen 3.5 Flash — cost-efficient flash model from the 3.5 generation.

qwen
上下文
1M
最大输出
33K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.432每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.5 Plus
qwen/qwen3.5-plus

Qwen3.5 Plus — successor to Qwen Plus. 1M context with tiered pricing.

qwen
上下文
1M
最大输出
8K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$2.59每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.6 27B
qwen/qwen3.6-27b

Alibaba Qwen 3.6 27B — open-weight MoE model (27B active). 262K context. Strong coding and reasoning.

qwen
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$0.648每百万 Tokens
输出$3.89每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3.6 Flash
qwen/qwen3.6-flash

Alibaba Qwen 3.6 Flash — fast tier. 1M context.

qwen
上下文
1M
最大输出
33K
定价
输入$0.270每百万 Tokens
输出$1.62每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.6 Max Preview
qwen/qwen3.6-max-preview

Alibaba Qwen 3.6 Max Preview — flagship of the 3.6 generation. 1M context, text only, tools and structured output.

qwen
上下文
1M
最大输出
33K
定价
输入$1.40每百万 Tokens
输出$8.42每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.6 Plus
qwen/qwen3.6-plus

Alibaba Qwen 3.6 Plus — mid-tier commercial model. 1M context, thinking and non-thinking modes.

qwen
上下文
1M
最大输出
33K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
8 个参数
Qwen3.7 Flash
qwen/qwen3.7-flash

Alibaba Qwen's 2026 native vision-language Flash model. 1M context with strong multimodal agent execution at the lowest price point in the Qwen3.7 line.

qwen
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$0.0324每百万 Tokens
输出$0.1404每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频→文本
视觉理解
7 个参数
Qwen3.7 Max
qwen/qwen3.7-max

Alibaba Qwen's 2026-05 text-only reasoning flagship. 1M context, SWE-Bench Verified 80.4%. Agent-first design, optimized for coding and complex multi-step tasks.

qwen
上下文
1M
最大输出
66K
定价
输入$2.70每百万 Tokens
输出$8.10每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.7 Plus
qwen/qwen3.7-plus

Alibaba Qwen's 2026-05 multimodal model. 1M context, text + vision + video input, strong coding and tool use at ~1/3 the price of Qwen3.7 Max.

qwen
上下文
1M
最大输出
66K
定价
输入$0.432每百万 Tokens
输出$1.73每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频→文本
视觉理解
7 个参数
Qwen3.8 2.4T-A95B
qwen/qwen3.8-2.4t-a95b

Alibaba Qwen's 2.4-trillion-parameter MoE with 95B active parameters. Same card as Qwen3.8 Max; 1M-token context.

qwen
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$6.48每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.8 27B
qwen/qwen3.8-27b

Alibaba Qwen's 27-billion-parameter 3.8-generation model. Mid-tier capability at a fraction of Max pricing, 1M-token context.

qwen
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$0.540每百万 Tokens
输出$3.24每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.8 Flash
qwen/qwen3.8-flash

Alibaba Qwen's 3.8-generation Flash tier: the cost/latency entry point into the 3.8 line, with a 1M-token context window.

qwen
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$0.162每百万 Tokens
输出$0.5076每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
Qwen3.8 Max
qwen/qwen3.8-max

Alibaba Qwen's 2026-07 flagship: a 2.4-trillion-parameter MoE with native visual understanding across planning, execution, and verification. 1M context, built for long-horizon autonomous coding and professional work.

qwen
上下文
1M
最大输出
131K
定价
输入$2.16每百万 Tokens
输出$6.48每百万 Tokens
输入 → 输出
文本图像视频→文本
视觉理解
7 个参数
Seed OSS 36B
bytedance/seed-oss-36b

ByteDance Seed OSS 36B — open-source model for general-purpose chat and instruction following.

bytedance
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.2268每百万 Tokens
输出$0.6156每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Step 3.5 Flash
stepfun/step-3.5-flash

StepFun Step 3.5 Flash — fast and efficient model for everyday tasks.

stepfun
上下文
131K
最大输出
33K
定价
输入$0.108每百万 Tokens
输出$0.324每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
6 个参数
Tencent Hunyuan HY3
tencent/hy3

Tencent's HY3 — a new brand in this catalog.

tencent
上下文
262K
最大输出
33K
定价
输入$0.1426每百万 Tokens
输出$0.5702每百万 Tokens
输入 → 输出
文本→文本
7 个参数
TTS-1
openai/tts-1

Text-to-speech model optimized for speed.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
文本$16.20每百万字符
输入 → 输出
文本→音频
语音合成
4 个参数
TTS-1 HD
openai/tts-1-hd

Text-to-speech model optimized for quality.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
文本$32.40每百万字符
输入 → 输出
文本→音频
语音合成
4 个参数
Vidu 2 Image-to-Video
zhipu/vidu2-image

Zhipu AI Vidu 2 Image-to-Video — 4s 1280×720 video from image + text prompt (cost-optimized).

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.216每次请求
输入 → 输出
图像文本→视频
视觉理解图像生视频
6 个参数
Vidu 2 Reference
zhipu/vidu2-reference

Zhipu AI Vidu 2 Reference — 4s 1280×720 video conditioned on 1+ reference images. Pricing/reference-count details pending ops re-verification against docs.bigmodel.cn.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.432每次请求
输入 → 输出
图像文本→视频
视觉理解图像生视频
7 个参数
Vidu 2 Start-End
zhipu/vidu2-start-end

Zhipu AI Vidu 2 Start-End — 4s 1280×720 video interpolating between first and last frame.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.216每次请求
输入 → 输出
图像文本→视频
视觉理解图像生视频
5 个参数
Vidu Q1 Image-to-Video
zhipu/viduq1-image

Zhipu AI Vidu Q1 Image-to-Video — 5s 1920×1080 video from image + text prompt.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.432每次请求
输入 → 输出
图像文本→视频
视觉理解图像生视频
5 个参数
Vidu Q1 Start-End
zhipu/viduq1-start-end

Zhipu AI Vidu Q1 Start-End — 5s 1920×1080 video interpolating between first and last frame.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.432每次请求
输入 → 输出
图像文本→视频
视觉理解图像生视频
5 个参数
Vidu Q1 Text-to-Video
zhipu/viduq1-text

Zhipu AI Vidu Q1 Text-to-Video — 5s 1920×1080 video from text prompt.

zhipu
上下文
--
最大输出
--
定价
请求$0.432每次请求
输入 → 输出
文本→视频
文本生视频
6 个参数
Wan 2.2 T2I Flash
wan/wan2.2-t2i-flash

Alibaba Wan (通义万相) 2.2 text-to-image — fast tier. Async via /v1/jobs (img_ prefix).

wan
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.027每张图片
Per image$0.027每张图片
输入 → 输出
文本→图像
图像生成
4 个参数
Wan 2.2 T2I Plus
wan/wan2.2-t2i-plus

Alibaba Wan 2.2 text-to-image — premium tier. Higher fidelity, longer generation time.

wan
上下文
--
最大输出
--
定价
图片$0.054每张图片
Per image$0.054每张图片
输入 → 输出
文本→图像
图像生成
4 个参数
Whisper
openai/whisper-1

General-purpose speech recognition model.

openai
上下文
--
最大输出
--
定价
音频$0.0065每分钟音频
输入 → 输出
音频→文本
语音识别
5 个参数
帮助与联系