DeepSeek、千问、豆包大模型 API 价格对比，哪家 Token 计费最便宜？

国产大模型 API 价格战：谁最便宜？

2025 年以来，国产大模型 API 价格持续下探。DeepSeek 凭借极低的 Token 单价引爆市场，字节豆包跟进免费策略，通义千问和 Kimi 也不断降价。面对这么多选择，开发者最关心的问题是：到底哪家 API 性价比最高？

我们从输入价格、输出价格、免费额度和计费方式四个维度做个对比。

主流国产模型 Token 计费对比

以下价格信息参考各厂商官方公开定价（单位：元/百万 Tokens），实际价格以官方最新公告为准：

• DeepSeek API：输入约 2 元/百万 Tokens（缓存未命中），缓存命中后低至 0.5 元；输出约 8 元/百万 Tokens。DeepSeek 还提供新用户免费额度，适合低成本验证。
• 通义千问 API：Qwen-Turbo 输入约 2 元/百万 Tokens，输出约 6 元；Qwen-Plus 价格略高但能力更强。阿里云百炼平台提供 OpenAI 兼容接口接入。
• 豆包 API：字节火山引擎的豆包系列价格极低，部分模型有大量免费调用额度，适合高频调用场景。
• Kimi API：月之暗面的 Kimi 以超长上下文著称，Token 计费与同级模型相当，长文本处理能力是其核心优势。

从纯价格角度看，性价比排序大致为：豆包（极低价+大量免费）> DeepSeek > 通义千问 > Kimi。但综合模型能力和稳定性，DeepSeek 和通义千问在多数场景下表现更均衡。

Token 计费的关键细节

对比价格时，有几个容易忽略的细节：

第一，输入和输出价格不同。大多数厂商对输入 Token 和输出 Token 分别计费，输出通常贵 3-5 倍。如果你的应用输出文本很长，输出价格才是成本大头。

第二，缓存命中可大幅降本。DeepSeek 等模型支持 Prompt 缓存，对于系统提示词固定的场景（如客服机器人），缓存命中后输入价格可降低 80%-90%。

第三，不同模型的能力差距明显。GLM-4-Air 虽然便宜到约 0.5 元/百万，但复杂推理能力远不如 DeepSeek。选模型不能只看价格，要看场景匹配度。

如何进一步降低 API 调用成本？

除了选对模型，还有几种实用降本策略：

• 模型路由：简单问题走便宜模型，复杂问题走强模型，综合成本可降 50% 以上
• 合理设置 max_tokens：避免输出冗余内容浪费 Token
• 使用聚合平台统一管理：在一个后台对比所有模型的实际消耗，避免分散管理导致的预算失控

通过 不墨 AI API，你可以在一个后台同时调用 DeepSeek、千问、豆包等多个模型，按量计费、价格透明，还能在一个用量看板里对比各模型的实际 Token 消耗，方便做成本优化决策。

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