国内大模型 API 价格对比 2026：DeepSeek、千问、豆包、Kimi 到底哪家便宜
2026 年主流国产大模型 API 价格横向对比，涵盖 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi 的 Token 计费、缓存优惠与性价比分析，帮你选出最省钱的方案。
2026 年国产大模型 API 价格全景
2025 到 2026 年，国内大模型价格战打得火热。DeepSeek 把价格打到地板价，字节豆包跟进免费策略，通义千问和 Kimi 也在不断降价。对于开发者来说，选择越多越需要一张清晰的价格对比表。
以下数据基于各厂商官方公开定价（截至 2026 年中），单位为人民币/百万 Token，实际价格以各厂商官网最新公告为准。
主流模型 Token 计费对比
| 模型 | 输入价格(元/百万Token) | 输出价格(元/百万Token) | 特点 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek Chat | 约 2 | 约 8 | 性价比高，支持缓存命中降价 |
| 豆包 Lite | 约 0.3 | 极低 | 价格最低，适合高频轻量场景 |
| 通义千问 Qwen-Plus | 约 2 | 约 6 | 中文能力强，生态完善 |
| Kimi | 约 4 | 约 12 | 长上下文优势明显 |
不可忽视的缓存命中计费
单纯看单价容易踩坑。DeepSeek、豆包、通义千问等均支持 Prompt Cache 命中计费，缓存命中后输入成本可大幅降低。对于多轮对话或反复引用长 Prompt 的场景，实际支出可能比标称价格低 80% 以上。因此，评估真实成本时要结合自身业务场景的缓存命中率来计算。
各家协议差异带来的隐性成本
除了 Token 单价，还有一个容易被忽视的成本：协议对接。DeepSeek 用 OpenAI 协议，但通义千问用 DashScope 自有协议，Kimi 又是另一套鉴权方式。每接入一个新模型，就要注册新平台、对接新 SDK，这些隐性的人力成本往往比 Token 费用更高。
更省事的方案是通过统一的 API 聚合平台调用所有模型。不墨 AI API 将 DeepSeek、千问、豆包、Kimi 等主流国产模型统一成 OpenAI 兼容接口，一个 Key 即可调用全部模型，按量计费、一个后台看所有用量和费用，省去了多平台注册和对账的麻烦。
选型建议
综合性价比来看：预算敏感的高频场景优先考虑豆包 Lite；代码生成和复杂推理选 DeepSeek；中文创作和翻译用通义千问；需要超长上下文的选 Kimi。但如果你不想在多个平台之间来回切换，不墨 AI API 提供了统一的调用入口和透明的按量计费，让你用一个 Key 就能灵活选择不同价位的模型，根据任务复杂度自动路由到最合适的模型，真正做到既省钱又省心。
记住，最便宜的模型不一定是最优选择，结合能力、稳定性和价格综合考量才是关键。
