2026 年 AI API Token 价格对比：GPT-5.6、Claude Fable 5、Gemini 3.1、DeepSeek 等主流模型

下表为截至 2026 年 7 月的标准 API 每百万 Token 价格。国际供应商以美元计价，国内供应商以人民币计价。价格均指标准（非批量、非缓存）调用——批量推理和 Prompt 缓存通常可降低 20–50% 成本。

注意：价格随时可能变动，决策前请以各供应商官网定价页面为准。

模型能力是最大的定价驱动力。更强的模型每个 Token 需要更多算力——更长的推理链、更大的激活规模和更多推理步骤都会增加成本。这就是为什么 Claude Fable 5 的输出 Token 单价是 Gemini Flash-Lite 的 40 倍。

算力基础设施同样重要。谷歌拥有自研 TPU 和大规模数据中心，降低了边际 Token 成本；OpenAI 和 Anthropic 更多依赖第三方 GPU 集群，影响了定价下限。

市场定位是主动选择。Anthropic 主攻注重安全性、准确性和长上下文的企业客户；OpenAI 覆盖从消费者到企业的全市场；DeepSeek 等国内供应商以低价竞争，积极建立国内开发者生态。

架构差异（如 MoE 稀疏激活 vs 密集 Transformer）也影响成本。MoE 模型每个 Token 只激活部分参数，降低了算力消耗，DeepSeek 采用 MoE 架构是其低价的原因之一。

对比表中每款模型，输出 Token 的单价都是输入的 3–6 倍。这在实际中影响很大：生成 2,000 个输出 Token 的任务，成本远高于读取 2,000 个输入 Token。

摘要、分类、信息抽取等任务以输入为主，成本较低；长文生成、代码合成、多步推理等任务以输出为主，成本较高。估算费用时，务必对预期输出长度建模，而不仅仅是 Prompt 长度。

思考/推理模式（如 Claude 的 extended thinking 或 OpenAI 的 o 系列）会通过内部思维链生成大量输出 Token，这类模式效果强大但会成倍放大输出成本——只在精度提升值得付出的场景下开启。

没有万能答案——最佳模型取决于你的任务、质量要求、调用量和预算。以下是按使用场景的实用分析。

高风险、要求最高准确性的任务——法律分析、医疗研究、复杂代码审查、企业 Agent——首选 Claude Fable 5 或 GPT-5.6 Sol。错误成本高时，溢价是值得的。

通用应用后端——客服、文档处理、RAG 管道——GPT-5.6 Terra、Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.6 Luna 的性价比最优。这些模型能处理大多数真实任务，成本仅为旗舰款的一小部分。

高并发、低延迟场景——内容审核、分类、轻量摘要——Gemini 3.1 Flash-Lite（$0.25/$1.50）几乎无可匹敌。中文低成本场景下，DeepSeek V4 Pro（¥3/¥6）是首选。

需要国内基础设施的中文应用——人民币计费、中国低延迟、本地合规——DeepSeek、Kimi K3 和 GLM-5.2 是实用选择。DeepSeek 价格最优；Kimi K3 在推理和长上下文上表现突出。

批量推理可降低 50% 成本。如果任务不要求实时响应——离线文档处理、夜间数据增强、大批量分类——请务必使用 Batch API。代价是延迟（结果在数小时内返回，而非秒级）。

Prompt 缓存可降低重复输入成本。如果 Prompt 包含较长的系统提示或大型上下文文档，Anthropic、OpenAI 等供应商会缓存前缀，缓存命中时仅收取极低费用——对 RAG 和 Agent 系统尤为有效。

模型路由可在规模上节省成本。简单子任务使用廉价模型（Gemini Flash-Lite、GPT-5.6 Luna），复杂任务才调用高价模型。许多生产系统将 80% 请求路由至廉价模型，平均成本可降低 60–70%。

精简 Prompt。冗长的系统提示、多余示例和重复上下文都会增加输入 Token。平均 Prompt 长度缩减 30%，输入成本就降低 30%。使用结构化输出（JSON 模式）还能减少输出冗余。

美元与人民币模型的直接价格比较需要货币换算。按 2026 年中期约 7.2 的汇率，DeepSeek V4 Pro 输入 ¥3/百万 Token 约合 $0.42，从人民币角度看比 Gemini Flash-Lite 的 $0.25 稍贵，但叠加国内基础设施优势后仍有竞争力。

然而，国际模型通常无法从中国大陆直接访问。对于在国内运营的团队，实际比较对象是国内选项之间：DeepSeek（价格最低）、GLM-5.2（中端）和 Kimi K3（高端推理）。这些供应商均提供人民币计费、中文支持和国内数据合规保障。

对于面向全球用户的团队，国际模型是默认选择。核心问题是使用单一高价模型，还是按查询复杂度混合使用不同价格档位。