2026年大模型API价格排行榜：GPT、Claude、Gemini、DeepSeek最新对比

适合人群：AI 应用开发者、技术决策者、SaaS 创始人、后端工程师

阅读时间：约 15 分钟

数据截止：2026年8月4日

前言

做大模型应用开发，API 成本是绕不开的话题。选错模型，每月多花几万美元不是夸张——一个日均10万次调用的 AI 应用，用 GPT-5.6 Sol 和用 DeepSeek V4 Flash 的月度成本差距可以达到30倍以上。

但“选最便宜的”也不对。模型能力差异巨大，砍成本砍到质量崩线，用户流失的损失远超省下的 API 费用。

本文整理了 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 四家厂商当前主流模型的 API 定价，用统一标准做横向对比，并给出按场景的选型建议。所有价格数据来自各家官方定价页面，可追溯验证。

完整的可交互价格排行榜和成本计算器，可以访问 LLM Economics 查看，支持按用例筛选和年度成本预估。

一、四大厂商当前模型阵容与定价

以下价格均为标准 API 调用的官方定价（per 1M tokens），不包含 Batch API 折扣和 Prompt Cache 折扣。后者的影响很大，我们在第三节单独分析。

1. OpenAI

OpenAI 的模型线在2026年已经迭代到 GPT-5.x 世代，但 GPT-4.1系列仍然作为稳定生产选项保留。citation

模型输入 ($/1M tokens)输出 ($/1M tokens)上下文窗口定位
GPT-5.6 Sol $5.00 $30.00 1M 旗舰推理
GPT-5.4 $2.50 $15.00 1M 主力生产
GPT-5.4 Nano $0.20 $1.25 1M 轻量级
GPT-4.1 $2.00 $8.00 1M 稳定生产
GPT-4.1 Mini $0.80 $3.20 1M 性价比

GPT-4.1是 GPT-4o 的直接替代品，输入输出均比 GPT-4o 便宜20%，上下文窗口从128K 扩展到1M。citation citation

GPT-4o 虽然在 ChatGPT 界面中已被移除（2026年2月），但 API 仍可调用，定价为10.00。不过对于尚未迁移到 GPT-4.1的团队，直接换一个模型字符串就能获得20%的成本下降。citation

2. Anthropic Claude

Claude 在2026年同样进入了第五代，Fable 5、Opus 5、Sonnet 5三档体系更加清晰。citation

模型输入 ($/1M tokens)输出 ($/1M tokens)上下文窗口定位
Claude Fable 5 $10.00 $50.00 1M 超旗舰
Claude Opus 5 $5.00 $25.00 1M 旗舰推理
Claude Sonnet 5 3.00 15.00 1M 主力生产
Claude Sonnet 4.6 $3.00 $15.00 1M 稳定生产
Claude Haiku 4.5 $1.00 $5.00 200K 轻量级

Sonnet 5目前处于推广期定价（10），9月1日起恢复标准价15。citation

Claude 的模型命名采用文学角色体系：Fable（最高能力）、Opus（旗舰）、Sonnet（中端）、Haiku（快速），对应不同能力和价格档位。选型逻辑和 OpenAI 类似——任务简单用 Haiku，大多数生产任务用 Sonnet，复杂推理用 Opus。citation

3. Google Gemini

Gemini 在2026年的主力是3.x 世代，2.5系列仍在服役但已进入淘汰倒计时。citation

模型输入 ($/1M tokens)输出 ($/1M tokens)上下文窗口定位
Gemini 3.1 Pro $2.00 $12.00 1M 旗舰
Gemini 3.6 Flash $1.50 $7.50 1M 工作马
Gemini 3.5 Flash $1.50 $9.00 1M 快速
Gemini 3.5 Flash-Lite $0.30 $2.50 1M 轻量级
Gemini 2.5 Pro $1.25 $10.00 1M 稳定
Gemini 2.5 Flash-Lite $0.10 $0.40 1M 极致低价

Gemini 有一个其他厂商没有的优势：全系标配1M 上下文窗口，连最便宜的 Flash-Lite 也不例外。对于长文档处理场景，这意味着成本计算不仅看单次价格，还要看单次能塞多少内容。citation

需要注意的是，Gemini 3.1 Pro 在请求超过200K tokens 后价格会翻倍至18，长上下文场景的成本规划要考虑这一阶梯。citation

4. DeepSeek

DeepSeek 在2026年7月完成了从 V3/R1到 V4的切换，deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 别名已退役。citation

模型输入 ($/1M tokens)输出 ($/1M tokens)上下文窗口定位
DeepSeek V4 Pro $0.435 $0.87 128K 通用旗舰
DeepSeek V4 Flash $0.14 $0.28 128K 快速

DeepSeek V4 Pro 的输出价格，是同级别模型中最低的比便宜倍，比便宜倍。更极端，0.28/1M 的输出价格几乎没有对手。citation

但 DeepSeek 有两个需要注意的地方：一是 API 基础设施在中国境内，对有数据主权要求的行业（金融、医疗）可能不适用；二是已宣布但尚未生效的峰值时段2倍计费政策，上线后实际成本取决于调用时段。citation

二、统一标准对比：谁最便宜，谁最贵

把四家厂商的模型按输出价格从低到高排列，差距一目了然：

排名模型输出 ($/1M)输入 ($/1M)厂商
1 DeepSeek V4 Flash $0.28 $0.14 DeepSeek
2 DeepSeek V4 Pro $0.87 $0.435 DeepSeek
3 Gemini 2.5 Flash-Lite $0.40 $0.10 Google
4 GPT-5.4 Nano $1.25 $0.20 OpenAI
5 Gemini 3.5 Flash-Lite $2.50 $0.30 Google
6 GPT-4.1 Mini $3.20 $0.80 OpenAI
7 Claude Haiku 4.5 $5.00 $1.00 Anthropic
8 Gemini 2.5 Pro $10.00 $1.25 Google
9 GPT-4.1 $8.00 $2.00 OpenAI
10 Gemini 3.1 Pro $12.00 $2.00 Google
11 Claude Sonnet 5 （推广期） $10.00 $2.00 Anthropic
12 GPT-5.4 $15.00 $2.50 OpenAI
13 Claude Sonnet 4.6 $15.00 $3.00 Anthropic
14 Gemini 3.6 Flash $7.50 $1.50 Google
15 Claude Opus 5 $25.00 $5.00 Anthropic
16 GPT-5.6 Sol $30.00 $5.00 OpenAI
17 Claude Fable 5 $50.00 $10.00 Anthropic

从最便宜的 DeepSeek V4 Flash（）到最贵的（50.00），输出价格相差178倍。这个倍数说明了一件事：在大模型应用中，模型选择对成本的影响是决定性的。

三、Batch API 和 Prompt Cache：真实成本远低于标价

上面的表格只反映了标准 API 调用的价格。实际上，各家厂商都提供了降本机制，合理使用可以让实际成本再降50%~90%。

Batch API:50%折扣

OpenAI、Anthropic、Google 都提供 Batch API，用于处理非实时任务（异步批处理），统一打5折：

  • GPT-5.6 Sol Batch:15.00（标准30）citation

  • Claude Opus 5 Batch:12.50（标准25）citation

  • Gemini 3.1 Pro Batch:6.00（标准12）citation

如果你的应用有非实时的批处理需求（如每晚定时生成报告、批量分类标注），Batch API 是零工程成本就能省一半的最佳途径。

Prompt Cache：最高90%输入折扣

Prompt Cache（提示缓存）让重复使用的 prompt 部分以极低价格命中缓存：

  • OpenAI：缓存命中的输入价格降至标准价的10%。GPT-5.6 Sol 的缓存输入为（标准5.00）。citation

  • Anthropic：缓存读取为标准输入的10%。Claude Opus 5缓存读取（标准5.00）。citation

  • DeepSeek：V4 Flash 缓存命中输入低至$0.0028/1M，相当于标准价的2%。citation

对于 system prompt 较长（>1000 tokens）、用户请求中有大量重复上下文的场景，Prompt Cache 的降本效果极为显著。一个2K tokens 的 system prompt，如果每次请求都命中缓存，1万次请求就能省下约20万 tokens 的输入费用。

实际成本示例

假设一个 AI 客服应用，每次请求平均输入2000 tokens、输出500 tokens，日均1万次调用：

模型标准月成本Batch API 月成本Batch + Cache 月成本
GPT-5.4 $1,200 $600 ~$420
Claude Sonnet 4.6 $1,200 $600 ~$420
Gemini 3.1 Pro $840 $420 ~$320
DeepSeek V4 Pro $87 $43.50 ~$35

Batch + Cache 组合下，DeepSeek V4 Pro 的月成本仅，而为420，相差12倍。

想精确计算你自己场景下的成本？可以使用 LLM Economics 成本优化器，输入你的 token 用量和请求模式，自动计算各模型在 Batch 和 Cache 下的年度成本对比。

四、按场景的模型选型建议

价格只是选型的一个维度。实际选择时，需要综合考虑能力、延迟、价格、合规四个因素。

场景1：高并发客服/问答 Bot

需求：响应快、成本低、能力够用即可

推荐：DeepSeek V4 Flash → Gemini 2.5 Flash-Lite → GPT-5.4 Nano

DeepSeek V4 Flash 的输出价格在客服场景几乎无敌。如果数据合规要求不能用中国基础设施，退而求其次选（0.40/$0.10），但注意它将在2026年10月16日退役，届时需迁移到3.5 Flash-Lite。citation

场景2：复杂推理/代码生成

需求：推理能力强、代码质量高

推荐：Claude Opus 5 → GPT-5.6 Sol → Gemini 3.1 Pro

Claude Opus 5在复杂推理和代码生成任务上长期占据榜单前列，25的定价虽贵但物有所值。如果预算敏感，GPT-5.4（15）是合理的折中。citation

场景3：长文档处理/代码库分析

需求：大上下文窗口、长文本理解能力

推荐：Gemini 3.1 Pro → Claude Sonnet 4.6 → GPT-4.1

Gemini 全系1M 上下文且无长上下文附加费（200K 以内），处理长文档性价比最高。但超过200K 后 Pro 价格翻倍至18，需要计算是否值得。citation

Claude 的1M 上下文模型（Opus 5、Sonnet 4.6）在任意 token 长度下都是同一价格，没有阶梯。如果你确实需要稳定的900K+ token 处理，Claude 可能更划算。citation

场景4：预算驱动的通用生产

需求：能力均衡、成本可控

推荐：DeepSeek V4 Pro → GPT-4.1 Mini → Claude Haiku 4.5

DeepSeek V4 Pro 以0.87的价格提供接近一线的通用能力，是预算敏感型应用的首选。GPT-4.1 Mini（3.20）和 Claude Haiku 4.5（5）是合规要求下的替代方案。citation

五、成本优化实战清单

在实际项目中，模型选型不是一次性决策，而是一个持续优化的过程。以下是可执行的成本优化清单：

1. 模型分级路由：不要全用同一个模型。按任务复杂度路由——简单分类用 V4 Flash/Nano，中等任务用 V4 Pro/4.1 Mini，复杂推理才动用 Opus/GPT-5.6。这一步通常能省50%以上。

2. 开启 Prompt Cache：system prompt、few-shot examples、工具定义这些重复部分，确保它们在 prompt 开头且不变，让缓存命中率最大化。

3. 非实时任务走 Batch API：报告生成、数据标注、批量翻译这些不要求秒级响应的任务，全部走 Batch API，直接5折。

4. 监控实际 token 用量：很多时候你的 prompt 比想象的长。用 tokenizer 精确计算每次请求的 token 数，找到优化空间。

5. 定期评估模型迁移：新模型发布时，评估迁移 ROI。从 GPT-4o 迁移到 GPT-4.1就是零成本省20%的例子。使用 模型迁移 ROI 计算器 可以量化迁移的回本周期和12个月净收益。

6. 从预算倒推 token 配额：先确定月度 AI 预算上限，再反推每次请求的 token 预算。用 Token 预算计算器 可以从月度预算反推到每请求最大 token 数。

总结

2026年大模型 API 市场的格局已经很清晰：

  • DeepSeek 是价格地板，V4 Flash/V4 Pro 以不到竞争对手十分之一的价格提供接近一线的能力，适合预算敏感型应用

  • Google Gemini 在长上下文场景有独特优势，全系1M 窗口且低价 Flash-Lite 可选

  • OpenAI 生态最成熟、模型最丰富，GPT-4.1系列是稳定生产的可靠选择

  • Anthropic Claude 在推理和代码质量上领先，但价格偏高，适合对质量要求极高的场景

模型选型没有标准答案，只有最适合你场景的答案。核心原则是：先用最便宜的模型跑通业务，质量不够再升级，而不是反过来。

完整的价格排行榜（17个模型横向对比）和按用例的模型推荐，可以访问 LLM Economics 获取可交互版本。所有定价数据均来源链接可验证，并标注了验证日期。

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本文价格数据来源（截至2026年8月4日）：

posted @ 2026-08-05 11:03  小楼  阅读(1282)  评论(0)    收藏  举报