国产大模型 API 价格对比：DeepSeek、千问、豆包、Kimi 哪家最划算？

国产大模型价格战：谁更便宜？

2025 年以来，国产大模型 API 价格持续下探，DeepSeek、千问、豆包、Kimi 等模型纷纷降价甚至免费，开发者终于迎来了高性价比的 AI 接入时代。但面对这么多选择，到底哪家最划算？我们从输入输出价格、Token 计费方式、免费额度等维度做个对比。

主流国产大模型 API 价格一览

以下价格参考各厂商官方公开定价（以人民币/百万 Token 为单位，仅供参考，实际以官方最新公告为准）：

• DeepSeek API：DeepSeek V4 Flash 输入约 1 元/百万 Token，输出约 2 元/百万 Token，缓存命中时输入仅 0.02 元，属于价格最低的梯队之一。不过 DeepSeek 近期已预告将上调定价，建议关注官方公告。
• 千问 API：通义千问 Qwen-Turbo 输入约 2 元/百万 Token，Qwen-Plus 输入约 4 元/百万 Token，Qwen-Max 定价更高但能力更强。整体价格适中，覆盖不同需求层次。
• 豆包 API：字节跳动豆包系列定价较低，部分模型输入低至 0.3 元/百万 Token，并提供大量免费额度，适合中小开发者快速验证。
• Kimi API：Moonshot 的 Kimi 模型以超长上下文著称，价格在国产模型中处于中等水平，长文本处理场景有独特优势。

从纯价格维度看，豆包和 DeepSeek 在低价位段领先，千问覆盖高中低三档，Kimi 则在长上下文场景有差异化竞争力。但价格低不等于综合成本最低——还需要考虑模型质量、API 稳定性、限流与并发限制等因素。

Token 计费：输入和输出要分开算

大模型 API 普遍采用 Token 计费模式，且输入和输出价格不同。通常输出 Token 价格高于输入 Token，因为生成比理解更消耗算力。此外，部分模型还提供缓存命中优惠——如果请求的前缀与之前请求相同，可享受更低价格。DeepSeek 的缓存命中价仅为正常输入价的 2%，合理利用缓存能大幅降低成本。

开发者在做预算评估时，不能只看输入价格，要同时计算输入和输出的 Token 消耗。通过优化 Prompt 长度、合理设置 max_tokens、使用流式输出来提前截断不必要的生成，都能有效控制 Token 用量。

如何进一步降低 API 成本？

除了选择低价模型，还有一个有效策略是使用 API 聚合平台。聚合平台通常将多个国产模型统一接入，按量计费，并且可能在官方价格基础上提供更灵活的计费策略。更重要的是，你不需要在多个平台分别充值，一个账户管理所有模型的调用和费用，财务对账也更清晰。

不墨 AI API 提供了国产主流大模型的统一聚合入口，支持 DeepSeek、千问、豆包、Kimi 等模型的 OpenAI 兼容接口调用，按量计费、价格透明。开发者可以根据不同场景灵活选择最具性价比的模型，无需在多个平台之间来回切换。

总结

国产大模型 API 价格目前已经非常亲民，选型时建议根据业务场景匹配：代码生成优先 DeepSeek，通用对话考虑豆包或千问，超长文本处理选 Kimi。如果你想一站式管理多个模型的调用与计费，不妨试试 不墨 AI API，一个 Key 调用多个国产大模型，省心又省钱。