最近重新读取了一次 MaiziTech 的 /v1/models 接口。

相比上一次记录，部分文本模型的价格已经发生变化，其中比较明显的是 GPT-5.6 Luna 和 GPT-5.6 Terra。两款模型调整价格后，目前都比 OpenAI 官方标准实时 API 价格低约20%。

这次对比不讨论“哪个平台一定更好”，也不把低价直接等同于模型效果。

本文主要测评三个方面：

1. 当前接口展示的输入、输出 Token 价格；
2. 与模型厂商官方标准实时 API 的价格差距；
3. 哪些模型通过聚合接口更便宜，哪些模型直接使用官方更划算。

需要说明的是，本次属于公开价格测算，没有进行相同提示词下的模型能力、响应速度、并发能力和稳定性测试。

同名模型也不一定意味着上游线路、默认参数、限流规则和数据策略完全相同。

一、价格对比口径

本文采用以下统一规则：

• 价格单位统一为美元/百万 Token；
• 输入价格按普通非缓存输入计算；
• 分别统计输入和输出价格；
• 官方价格使用标准实时 API；
• 不使用 Batch、Flex、Priority 等特殊任务价格；
• 不计算充值赠送和企业协议折扣；
• 聚合接口价格以本次 /v1/models 返回结果为准。

二、13款文本模型价格对比

模型	MaiziTech输入价格	MaiziTech输出价格	官方输入价格	官方输出价格	对比结果
GPT-5.5	$0.985	$6.045	$5.00	$30.00	输入低80.3%，输出低79.8%
Gemini 3.1 Pro Preview	$0.6304	$5.7824	$2.00	$12.00	输入低68.5%，输出低51.8%
Gemini 3.5 Flash	$0.537	$4.478	$1.50	$9.00	输入低64.2%，输出低50.2%
Claude Sonnet 5	$0.9696	$4.848	$2.00	$10.00	输入、输出均低约51.5%
Claude Fable 5	$4.851	$24.254	$10.00	$50.00	输入、输出均低约51.5%
GPT-5.6 Sol	$4.80	$19.20	$5.00	$30.00	输入低4%，输出低36%
GPT-5.6 Luna	$0.80	$4.80	$1.00	$6.00	输入、输出均低20%
GPT-5.6 Terra	$2.00	$12.00	$2.50	$15.00	输入、输出均低20%
Claude Opus 4.7	$4.4448	$22.2264	$5.00	$25.00	输入、输出均低约11.1%
Claude Opus 4.8	$4.608	$23.04	$5.00	$25.00	输入、输出均低约7.8%
Claude Sonnet 4.6	$2.91	$14.552	$3.00	$15.00	输入、输出均低约3%
DeepSeek V4 Flash	$0.179	$0.358	$0.14	$0.28	官方低约21.8%
DeepSeek V4 Pro	$2.149	$4.299	$0.435	$0.87	官方价格约为其五分之一

这张表能看出一个比较明确的结论：

聚合接口并不是所有模型都比官方便宜。

GPT-5.5、Gemini、Claude Sonnet 5等模型的公开价格差距比较大；DeepSeek V4系列则是官方直接调用更便宜。

所以，大模型API选型不能只看某个平台展示的一个最低价格，需要逐个模型进行比较。

三、GPT-5.5：目前账面价格差距最大

GPT-5.5当前价格为：

输入：$0.985/百万Token
输出：$6.045/百万Token

OpenAI官方标准短上下文价格为：

输入：$5/百万Token
输出：$30/百万Token

按照公开价格计算：

• 输入价格低约80.3%；
• 输出价格低约79.8%。

假设某个项目每月消耗：

输入Token：1000万
输出Token：200万

对应费用如下：

渠道	输入成本	输出成本	总成本
MaiziTech	$9.85	$12.09	$21.94
OpenAI官方标准价	$50.00	$60.00	$110.00
差额			$88.06

从展示价格看，差距非常明显。

但价格差距越大，越应该进行真实业务测试。正式接入前建议确认以下内容：

• 是否为相同模型版本；
• 最大上下文是否一致；
• 推理强度是否可以配置；
• Function Calling是否完整支持；
• JSON结构化输出是否稳定；
• 图片输入是否支持；
• 长上下文是否会进入其他价格档位；
• 高并发下是否会限流或切换线路。

仅凭模型名称和Token价格，不能确认两个渠道的服务体验完全一致。

四、GPT-5.6 Luna和Terra本次价格变化明显

上一次读取时，GPT-5.6 Luna和Terra的价格分别是：

Luna：$1.28输入 / $7.68输出
Terra：$3.04输入 / $16输出

当前价格已经调整为：

Luna：$0.80输入 / $4.80输出
Terra：$2.00输入 / $12.00输出

OpenAI官方标准短上下文价格为：

Luna：$1输入 / $6输出
Terra：$2.50输入 / $15输出

调整后，两款模型的输入和输出价格都比官方低约20%。

继续使用每月1000万输入Token、200万输出Token进行计算：

模型	MaiziTech成本	官方标准价成本	预计差额
GPT-5.6 Luna	$17.60	$22.00	$4.40
GPT-5.6 Terra	$44.00	$55.00	$11.00
GPT-5.6 Sol	$86.40	$110.00	$23.60

Luna和Terra属于输入、输出价格同比例降低。

Sol则不同。

GPT-5.6 Sol输入价格是$4.80，官方是$5，只低4%；但输出价格是$19.20，官方是$30，低36%。

所以Sol更适合以下输出量较大的任务：

• 长篇代码生成；
• 技术方案编写；
• 数据分析报告；
• 长文本改写；
• 多轮Agent任务；
• 复杂推理结果输出。

如果任务主要是输入大量文档，只输出几句话，Sol的整体成本优势不会像“输出低36%”看起来那么大。

五、Gemini 3.5 Flash需要区分标准价和批处理价

Gemini 3.5 Flash当前价格为：

输入：$0.537/百万Token
输出：$4.478/百万Token

Google官方标准实时API价格为：

输入：$1.50/百万Token
输出：$9.00/百万Token

因此，按照标准实时API比较：

• 输入价格低约64.2%；
• 输出价格低约50.2%。

不过，Google官方还提供Batch和Flex模式，对应价格约为：

输入：$0.75/百万Token
输出：$4.50/百万Token

如果对比Batch或Flex：

• 输入价格低约28.4%；
• 输出价格基本接近。

这说明比较模型价格时，必须先明确任务类型。

实时聊天、在线Agent和需要立即返回结果的接口，应对比标准实时价格。

离线摘要、批量分类、数据清洗等不要求立即返回的任务，则应该同时对比官方Batch价格。

六、Gemini 3.1 Pro适合重点测试长文档任务

Gemini 3.1 Pro Preview当前价格为：

输入：$0.6304/百万Token
输出：$5.7824/百万Token

Google官方在输入不超过20万Token时，价格为：

输入：$2/百万Token
输出：$12/百万Token

对应差距为：

• 输入低约68.5%；
• 输出低约51.8%。

不过，Gemini官方对超过20万Token的请求采用更高价格档位。

因此，如果主要使用场景是：

• 超长文档总结；
• 多份PDF联合分析；
• 大型代码仓库分析；
• 长对话历史；
• 多模态视频理解；

就不能只根据短上下文价格推算最终账单。

比较合理的做法，是分别使用10万、20万、50万和100万Token进行实际请求，再观察最终账单。

七、Claude系列并不是所有模型都便宜一半

Claude系列的价格差距并不统一。

模型	MaiziTech输入/输出	Anthropic官方输入/输出	差距
Claude Sonnet 5	$0.9696 / $4.848	$2 / $10	低约51.5%
Claude Fable 5	$4.851 / $24.254	$10 / $50	低约51.5%
Claude Opus 4.7	$4.4448 / $22.2264	$5 / $25	低约11.1%
Claude Opus 4.8	$4.608 / $23.04	$5 / $25	低约7.8%
Claude Sonnet 4.6	$2.91 / $14.552	$3 / $15	低约3%

可以看到，价格差距主要集中在Claude Sonnet 5和Claude Fable 5。

Opus 4.7、Opus 4.8和Sonnet 4.6与官方标准价比较接近。

另外，Claude Sonnet 5当前官方价格属于阶段性首发价格。模型官方价格、Tokenizer和缓存计费规则后续变化，都可能影响最终成本。

八、DeepSeek V4是本次对比中的反向结果

DeepSeek V4 Flash当前价格为：

MaiziTech：$0.179输入 / $0.358输出
DeepSeek官方：$0.14输入 / $0.28输出

按照公开价格计算，官方低约21.8%。

DeepSeek V4 Pro的差距更明显：

MaiziTech：$2.149输入 / $4.299输出
DeepSeek官方：$0.435输入 / $0.87输出

MaiziTech公开价格约为DeepSeek官方价格的4.94倍。

因此，如果项目主要使用DeepSeek V4，而且具备直接调用官方API的条件，那么只从Token价格看，官方渠道更合适。

聚合接口可能提供统一鉴权、统一账单和统一请求格式，但这些属于接入便利性，不能算成DeepSeek模型本身的价格优势。

九、如何计算自己的模型调用成本？

基础计算公式为：

总费用
=
输入Token ÷ 1,000,000 × 输入单价
+
输出Token ÷ 1,000,000 × 输出单价

Python计算示例：

def calculate_model_cost(
    input_tokens: int,
    output_tokens: int,
    input_price: float,
    output_price: float,
) -> float:
    """
    根据每百万Token价格计算调用费用。
    """

    if input_tokens < 0 or output_tokens < 0:
        raise ValueError("Token数量不能为负数")

    input_cost = input_tokens / 1_000_000 * input_price
    output_cost = output_tokens / 1_000_000 * output_price

    return input_cost + output_cost


cost = calculate_model_cost(
    input_tokens=10_000_000,
    output_tokens=2_000_000,
    input_price=0.985,
    output_price=6.045,
)

print(f"预计费用：${cost:.2f}")

真实账单还需要考虑：

• 缓存命中和缓存写入；
• 推理Token；
• 长上下文价格分档；
• 工具调用费用；
• 搜索和代码执行费用；
• 失败任务是否计费；
• 重试次数；
• 不同Tokenizer的Token差异；
• 实时任务和批处理任务的价格差异。

十、真正应该比较的是“完成任务的成本”

每百万Token价格只能反映基础账面成本。

更加合理的评估指标应该是：

单个可用任务成本
=
总调用费用
÷
最终成功完成的任务数量

假设一个低价模型需要反复生成三次才能得到可用答案，而另一个模型一次就能完成任务，后者即使Token价格稍高，最终成本也可能更低。

正式选型时，建议准备一套固定测试集，记录：

测试指标	具体内容
首字延迟	请求后多久开始返回内容
完整耗时	完成全部输出需要多久
实际Token	每次任务消耗多少输入和输出
成功率	请求是否超时、报错或中断
指令遵循	是否按照指定格式输出
工具调用	Function Calling是否正确
结果可用率	输出是否可以直接进入业务流程
最终账单	完成固定任务总共花费多少

十一、最终价格测评结论

按照当前公开价格，可以将这些模型分成三组。

1. 账面价格差距较大的模型

• GPT-5.5；
• Gemini 3.1 Pro Preview；
• Gemini 3.5 Flash；
• Claude Sonnet 5；
• Claude Fable 5。

2. 有一定价格差距，但需要结合任务结构

• GPT-5.6 Luna；
• GPT-5.6 Terra；
• GPT-5.6 Sol；
• Claude Opus 4.7；
• Claude Opus 4.8。

3. 官方价格接近或更低

• Claude Sonnet 4.6；
• DeepSeek V4 Flash；
• DeepSeek V4 Pro。

因此，不能简单得出“聚合接口一定比官方便宜”或者“官方接口一定更划算”的结论。

比较合理的做法是按照实际业务进行模型分流：

• GPT、Gemini和Claude部分模型可以重点测试聚合接口；
• DeepSeek V4可以优先比较官方接口；
• 不要求实时返回的任务，还要单独比较官方Batch或Flex价格；
• 最终根据实际Token、响应速度、成功率和结果可用率决定使用渠道。

测试入口，链接中包含邀请码：

https://www.maizitech.xyz/register?invite_code=72Y43B

数据根据本次重新读取的模型接口和厂商公开价格整理。模型价格、上下文规则、缓存策略和服务状态可能随时变化，最终以实时接口和实际账单为准。