2024 大模型 API 价格对比：DeepSeek、千问、豆包、Kimi 哪家性价比最高

主流国产大模型 API 价格一览

2024 年国产大模型价格战打得火热，各家不断下调 API 调用价格。以下是几款主流国产大模型的 API 定价参考（数据来源于各厂商官方公开定价，单位为人民币/百万 Token，实际价格以官方最新公告为准）：

• DeepSeek：输入约 2 元/百万 Token，输出约 8 元/百万 Token，以极低价格和强推理能力著称
• 通义千问 Qwen-Turbo：输入约 2 元/百万 Token，支持超长上下文，中文场景表现出色
• 豆包：部分模型输入低至 0.3 元/百万 Token，是当前价格最低的选项之一，且有大量免费额度
• Kimi（Moonshot）：以超长上下文能力闻名，价格适中，适合长文档处理场景

从纯价格角度看，豆包的 Lite 版本价格最低，其次是 DeepSeek 和通义千问，三者形成了国产大模型 API 的性价比第一梯队。

不只是看单价：Token 计费的隐藏成本

很多开发者只看输入价格就下结论，但大模型的 Token 计费有几个容易被忽略的细节：

输出比输入贵：所有大模型的输出价格都远高于输入价格，通常是输入价的 3-5 倍。这是因为输出需要逐 Token 自回归生成，算力成本远高于输入的并行编码。做成本预算时，一定要按实际输出量来估算。

Token 不等于字数：1 个 Token 约对应 0.5-1 个汉字，具体取决于分词器。100 万 Token 大致在 60-100 万中文字量级。各家计费均按 Token 而非字数，实际消耗以接口返回的 usage 字段为准。

缓存计价：部分厂商支持提示词缓存，将重复的长前缀缓存起来复用。缓存读取价格远低于普通输入价格，适合需要重复调用同一长上下文的场景。

不同场景的模型选择策略

并非所有请求都需要最强模型。一个成熟的多模型策略可以显著降低成本：

• 简单问答、客服：走豆包或通义千问 Turbo 版，成本极低
• 代码生成、推理任务：走 DeepSeek，便宜且能力强
• 长文档摘要、翻译：走 Kimi 或通义千问，长上下文优势明显
• 复杂推理、分析：走 DeepSeek-R1 等推理模型

有开发者反馈，通过按场景分配不同模型，综合成本可以降低约 60%。但手动管理多个模型的 API Key、计费和调用逻辑非常繁琐，这时候一个统一的多模型 API 聚合平台就能帮上大忙。不墨 AI API 提供了 DeepSeek、通义千问、豆包、Kimi 等多款国产大模型的统一接入，一个 API Key 即可切换调用不同模型，按量计费，成本透明可控。

如何进一步降低 API 调用成本

除了选对模型，还有几个实用降本技巧：

语义缓存：对话场景中很多问题是重复的，用 Embedding 做语义匹配，命中缓存就不调 API，能省下大量费用。

Batch 批处理：部分厂商提供 Batch API，用延迟换价格，通常能打 5 折。适合批量翻译、批量摘要等不要求实时响应的场景。

多模型路由：根据请求复杂度自动路由到不同价位的模型，简单请求走廉价模型，复杂请求走高端模型，综合成本最优。

如果你想省去多平台注册、管理多个 API Key 的麻烦，同时享受按量计费和透明定价，可以试试 不墨 AI API 平台。它兼容 OpenAI 接口格式，现有代码只需修改 base_url 即可迁移，支持人民币直接充值，对于注重性价比的开发者来说是一个不错的选择。