AICraft 模型目录 · 完整模型清单（AI 可读版本）

AICraft 聚合 API 一个接口接入 100+ 个大模型，支持 DeepSeek、Qwen、GLM、Claude、Gemini、MiniMax、Doubao 等主流模型。完整清单如下：

• Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking（Alibaba · text · 上下文 131K · 输入 ¥1.0/M tokens · 输出 ¥10.0/M tokens。通义千问3 Next 80B A3B Thinking是Qwen3 Next系列中优先进行推理的对话模型，默认输出结构化的'思考'轨迹。该模型专为复杂多步骤问题设计，涵盖数学证明、代码合成/调试、逻辑）
• Qwen3.5-397B-A17B（Alibaba · text · 上下文 256K · 输入 ¥1.99/M tokens · 输出 ¥12.6/M tokens。Qwen3.5系列397B-A17B原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在语言理解、逻辑推理、代码生成、智能体任务、图像理解、视频理解、图）
• Qwen3.5-Plus（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥0.76/M tokens · 输出 ¥16.8/M tokens。Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。在多项任务评测中，3.5系列均展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型）
• Qwen3.6-27B（Alibaba · text · 上下文 262K · 输入 ¥2.19/M tokens · 输出 ¥23.04/M tokens。Qwen3.6 27B 是阿里巴巴 Qwen 团队于 2026 年 4 月发布的一款拥有 270 亿参数的混合多模态语言模型，具有 262144 大小的上下文窗口。）
• Qwen3.6-Plus（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥1.9/M tokens · 输出 ¥12.0/M tokens。Qwen 3.6 Plus 是 Qwen Plus 系列的下一代演进版本，采用了先进的混合架构，在效率与可扩展性上均有提升。与 3.5 系列相比，它具有更强的推理能力和更可靠的智能体行为表现。在基准测）
• Qwen3.7 Flash（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥0.2/M tokens · 输出 ¥0.8/M tokens。Qwen3.7原生视觉语言系列Flash模型，相较3.6-Flash全面提升多模态理解与Agent执行能力。重点强化多模态基础能力、万物识别能力更强，真实世界感知与空间智能进一步提升，Search A）
• Qwen3.7-Max（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥11.4/M tokens · 输出 ¥36.0/M tokens。Qwen3.7系列中规模最大、综合能力最强的Max模型，当前开放纯文本模型能力供体验。Qwen3.7是面向智能体时代的新一代旗舰模型，核心优势在于智能体能力的广度与深度：在编程、办公与生产力、长周期自）
• Qwen3.7-Plus（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.0/M tokens · 输出 ¥8.0/M tokens。Qwen3.7-Plus 的核心特色在于其作为多模态交互混合智能体的能力。它能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作 GUI、基于视觉参考生成代码、端到端导航移动应用，以及基于网络知识回答视觉问题——在单）
• Qwen3.8 Flash（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥1.0/M tokens · 输出 ¥3.0/M tokens。开源多模态 MoE，Qwen4 架构先导。125B 总参、每 token 激活 6B，另含 51B N-gram Embedding。原生 262,144 上下文，YaRN 可至 1,000,000；）
• Qwen3.8-Max（Alibaba · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥12.0/M tokens · 输出 ¥36.0/M tokens。2.4万亿参数MoE旗舰，编程与办公能力全面跃升，可自主编程十数天交付完整项目。胜任法律、金融、设计等数百种专业任务，一次对话端到端交付生产级成果。原生视觉理解贯穿规划、执行与验证全流程，支持超长文档）
• Claude-4.5-Haiku（Anthropic · text · 上下文 200K · 输入 ¥6.9/M tokens · 输出 ¥34.5/M tokens。Claude Haiku 4.5是Anthropic公司最快速、最高效的模型，以远低于大型Claude模型的成本和延迟提供接近前沿水平的智能。该模型在推理、编程和计算机应用任务上的表现与Claude ）
• Claude-4.5-Opus（Anthropic · text · 上下文 200K · 输入 ¥34.5/M tokens · 输出 ¥172.5/M tokens。Claude Opus 4.5是Anthropic公司推出的前沿推理模型，专为复杂软件工程、智能体工作流及长周期计算机任务优化设计。该模型具备强大的多模态能力，在现实场景的编程与推理基准测试中展现出卓）
• Claude-4.5-Sonnet（Anthropic · text · 上下文 200K · 输入 ¥20.7/M tokens · 输出 ¥103.5/M tokens。Claude Sonnet 4.5是Anthropic迄今最先进的Sonnet模型，专为现实场景智能体与编程工作流优化。该模型在SWE-bench Verified等编程基准测试中展现出顶尖性能，在系）
• Claude-4.6-Opus（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥34.5/M tokens · 输出 ¥172.5/M tokens。Anthropic 发布新一代 Claude Opus 4.6 模型，支持 200K 上下文窗口，最大输出 token 数提升至 128K，较前代 64K 限制翻倍。该模型引入自适应思考模式，可根据问）
• Claude-4.6-Sonnet（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥20.7/M tokens · 输出 ¥103.5/M tokens。Sonnet 4.6是Anthropic迄今为止最强大的Sonnet系列模型，在编程、智能代理和专业工作领域均达到前沿性能水平。它在以下方面表现卓越：迭代开发、复杂代码库导航、具备记忆功能的端到端项目）
• Claude-4.7-Opus（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥34.5/M tokens · 输出 ¥172.5/M tokens。Opus 4.7 是 Anthropic Opus 系列的下一代模型，专为长时间运行的异步智能体而打造。它在 Opus 4.6 的编程能力和智能体优势基础上进行了升级，在处理复杂的多步骤任务时表现更出）
• Claude-4.8-Opus（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥34.5/M tokens · 输出 ¥172.5/M tokens。Claude Opus 4.8 是 Anthropic 在 Opus 系列中能力最强的通用模型。它支持文本、图像和文件输入，并生成文本输出，具备推理能力以及 100 万 token 的上下文窗口。该模）
• Claude-Fable-5（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥77.97/M tokens · 输出 ¥389.85/M tokens。Claude Fable 5 是 Anthropic 开发的一款神话级模型，专为自主知识工作与编程而设计。它支持文本、图像和文件输入，输出文本内容，具备推理能力，并拥有 100 万 token 的上下）
• Claude-Fable-5.1（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥76.25/M tokens · 输出 ¥381.22/M tokens。Anthropic 面向编程与知识工作的最强公开可用模型，全面优于 Fable 5。提升最大的方向是智能体编程、长周期智能体工作流与知识工作：长代码重构、前端与视觉代码生成，以及金融与分析。规划与摘要）
• Claude-Opus-5（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥38.98/M tokens · 输出 ¥194.92/M tokens。Claude Opus 5 是 Anthropic 的旗舰级模型，专为高难度推理、复杂编码和长周期智能体任务而设计。它在端到端软件工程、代码审查与缺陷定位、图表与文档的视觉分析、复杂的办公交付物生成，）
• Claude-Opus-5.5（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥30.5/M tokens · 输出 ¥152.49/M tokens。Claude Opus 5.5 是 Anthropic Claude 5.5 系列的首个模型，也是当前旗舰级模型，面向高难度推理、复杂编码与长周期智能体任务。相较 Claude Opus 5，它在端到）
• Claude-Sonnet-5（Anthropic · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥15.59/M tokens · 输出 ¥77.97/M tokens。2026 年 08 月 01 号到 2026 年 08 月 31 号同步官方活动价格，九月同步官方恢复原价。 Sonnet 5 是 Anthropic 最强大的 Sonnet 级型号，在编码、代理和专）
• Doubao-Seed-2.0-Code（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥3.2/M tokens · 输出 ¥47.04/M tokens。Doubao Seed 2.0 Code 面向真实编程环境优化的 Coding 模型，能稳定调用 Claude Code 等常见 IDE 中的工具。模型特别优化了前端能力，在使用常见的前端框架时能有良）
• Doubao-Seed-2.0-Lite（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥0.6/M tokens · 输出 ¥10.58/M tokens。Doubao Seed 2.0 Lite 面向高频企业场景兼顾性能与成本的均衡型模型，综合能力超越上一代Doubao-Seed-1.8。胜任非结构化信息处理、内容创作、搜索推荐、数据分析等生产型工作，）
• Doubao-Seed-2.0-Mini（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥0.2/M tokens · 输出 ¥7.84/M tokens。Doubao Seed 2.0 Mini 面向低时延、高并发与成本敏感场景，强调快速响应与灵活推理部署。模型效果与Doubao-Seed-1.6相当。支持256k上下文、4档思考长度和多模态理解，适合）
• Doubao-Seed-2.0-Pro（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥3.2/M tokens · 输出 ¥47.04/M tokens。Doubao Seed 2.0 Pro 旗舰级全能通用模型，面向 Agent 时代的复杂推理与长链路任务执行场景。强调多模态理解、长上下文推理、结构化生成与工具增强执行。复杂指令与多约束执行能力突出，）
• Doubao-Seed-2.1-pro（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥6.0/M tokens · 输出 ¥30.0/M tokens。迈向生产级智能的新一代大模型，全面升级 Coding、Agent 与多模态能力，以更强的自主规划、长链路执行和动态修复能力，胜任企业真实复杂任务。）
• Doubao-Seed-2.1-turbo（ByteDance · text · 上下文 256K · 输入 ¥3.0/M tokens · 输出 ¥15.0/M tokens。效果与成本均衡，全面升级 Coding、Agent 与多模态能力，以更强的自主规划、长链路执行和动态修复能力，胜任企业真实复杂任务。）
• DeepSeek-V3（DeepSeek · text · 上下文 128K · 输入 ¥1.9/M tokens · 输出 ¥8.0/M tokens。推理速度大幅提升，位居开源模型之首，媲美顶尖闭源模型。采用负载均衡辅助策略和多标记预测训练，性能显著增强。）
• DeepSeek-V3.2（DeepSeek · text · 上下文 128K · 输入 ¥1.9/M tokens · 输出 ¥3.0/M tokens。DeepSeek 发布 V3.2 正式版，显著强化了 Agent 和推理能力，在主流测试中达到 GPT-5 水平并支持思考模式下的工具调用；同时推出的 Speciale 探索版在多项国际竞赛中取得金牌）
• DeepSeek-V4-Flash（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥0.95/M tokens · 输出 ¥2.0/M tokens。DeepSeek V4 Flash 是 DeepSeek 推出的一款经过效率优化的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，总参数量达 2840 亿，每次前向传播激活 130 亿参数，支持）
• DeepSeek-V4-Flash-20260731（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.0/M tokens · 输出 ¥8.0/M tokens。大幅提升了其 Agent 功能，基准测试得分已远超 V4-Pro-Preview。性能飞跃！原生支持 Responses API 格式，并已完全适配 Codex！）
• DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥3.0/M tokens · 输出 ¥9.0/M tokens。DeepSeek V4 Flash Vision Exp 是 DeepSeek 于 2026 年 8 月 21 日发布的实验性（Experimental）多模态视觉理解模型，可通过 `deepseek）
• DeepSeek-V4-Pro（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥12.0/M tokens · 输出 ¥24.0/M tokens。DeepSeek V4 Pro 是 DeepSeek 推出的大规模混合专家（Mixture-of-Experts）模型，总参数量达 1.6 万亿，每次前向传播激活 490 亿参数，支持长达 100 万）
• DeepSeek-V4-Pro-0813（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥9.0/M tokens · 输出 ¥27.0/M tokens。DeepSeek-V4-Pro-0813 是DeepSeek最新一代旗舰级MoE大模型，拥有1M超长上下文和顶尖的智能体与编程能力，适合处理高复杂度任务。）
• DeepSeek-V4.1-Flash（DeepSeek · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.0/M tokens · 输出 ¥8.0/M tokens。DeepSeek-V4.1-Flash 是 DeepSeek 当前主力模型，官方 API 模型名为 deepseek-flash。支持 1M 上下文与最大 384K 输出，默认可切换思考/非思考模式，）
• Gemini-2.5-Flash（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.07/M tokens · 输出 ¥17.25/M tokens。面向创意设计和多模态理解的视觉生成大模型）
• Gemini-2.5-Flash-Lite（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥0.69/M tokens · 输出 ¥2.76/M tokens。Gemini 2.5 Flash-Lite是Gemini 2.5系列中的轻量级推理模型，专为超低延迟和成本效益优化。相比早期Flash模型，它在吞吐量、令牌生成速度及常见基准测试性能方面均有提升。该模）
• Gemini-2.5-Pro（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥8.62/M tokens · 输出 ¥69.0/M tokens。Gemini 2.5 Pro 是谷歌推出的尖端人工智能模型，专为高级推理、编程、数学及科学任务设计。该模型采用'思维'处理能力，使其能够通过逻辑推演生成响应，在准确性及复杂语境处理方面表现卓越。Gem）
• Gemini-3.0-Flash-Preview（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥3.45/M tokens · 输出 ¥20.7/M tokens）
• Gemini-3.1-Flash-Lite（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥1.73/M tokens · 输出 ¥10.35/M tokens。Gemini 3.1 Flash Lite是谷歌推出的高效模型，专为大流量应用场景优化。其整体质量优于Gemini 2.5 Flash Lite，在关键能力上接近Gemini 2.5 Flash的水平）
• Gemini-3.1-Pro-Preview（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥13.8/M tokens · 输出 ¥82.8/M tokens。Gemini 3.1 Pro Preview 是谷歌前沿的推理模型，在复杂工作流中实现了增强的软件工程性能、更高的代理可靠性以及更高效的令牌使用。该模型基于 Gemini 3 系列的多模态基础构建，通）
• Gemini-3.5-Flash（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥10.35/M tokens · 输出 ¥62.1/M tokens。Gemini 3.5 Flash旨在以高速和高效的价值提供强大的代理能力（接近专业级）。Gemini 3系列是思考型模型，能够在回答前通过思考进行推理，从而提高性能和准确性。）
• Gemini-3.5-Flash-Lite（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.29/M tokens · 输出 ¥19.06/M tokens。Gemini 3.5 Flash-Lite 是 Google 推出的一款高效模型，具备更强的智能体能力。它适合作为子智能体，在复杂的多智能体工作流中执行目标明确的任务。）
• Gemini-3.6-Flash（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥5.72/M tokens · 输出 ¥28.59/M tokens。Gemini 3.6 Flash 是 Google 推出的一款高效模型，面向编程、智能体工作流、Web 与应用开发、知识型工作及多模态任务，以更少的 token 和模型调用次数产出成熟、完善的结果。）
• Gemini-3.7-Flash（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥5.72/M tokens · 输出 ¥28.59/M tokens。3.7 Flash 在调试和问题解决等编码任务方面比 3.6 Flash 有显著提升。它还实现了更高的首遍代码准确率，并且在生成可用于生产环境的代码方面性能有所提高，这在 FrontierCode 1）
• Gemini-3.8-Flash（Google · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥5.72/M tokens · 输出 ¥28.59/M tokens。Gemini 3 系列下一迭代，基于 Gemini 3.7 Flash，在软件工程与智能体知识工作流上有提升。支持可调 effort 以权衡质量、成本与延迟。输入文本、图像、音频、视频和文档，输出文本）
• MiniMax-M1（MiniMax · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥3.8/M tokens · 输出 ¥16.0/M tokens。MiniMax-M1，世界上第一个开源的大规模混合架构的推理模型。M1在面向生产力的复杂场景中能力是开源模型中的最好一档，超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，同时又有业内最高的性价比。M1有一个）
• MiniMax-M2.5（MiniMax · text · 上下文 204K · 输入 ¥1.99/M tokens · 输出 ¥8.4/M tokens。Minimax M2.5专为Agent场景原生设计，编程与智能体性能（Coding & Agentic）直接对标Claude Opus 4.6，尤其在Excel高阶处理、PPT生成和深度调研等Offi）
• MiniMax-M2.5-Highspeed（MiniMax · text · 上下文 204K · 输入 ¥3.99/M tokens · 输出 ¥16.8/M tokens。Minimax M2.5 高 TPS 版本。）
• MiniMax-M2.7（MiniMax · text · 上下文 204K · 输入 ¥1.99/M tokens · 输出 ¥8.4/M tokens。MiniMax-M2.7 是一款面向自主化、真实生产力与持续进化的下一代大语言模型。该模型深度参与自身演化进程，通过多智能体协同整合先进的智能体能力，能够在动态环境中完成复杂任务的规划、执行与优化。）
• MiniMax-M3（MiniMax · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥2.1/M tokens · 输出 ¥16.8/M tokens。MiniMax-M3 是 MiniMax 推出的多模态基础模型。它支持文本、图像和视频输入，输出文本，具备 100 万 token 的上下文窗口，适用于长周期智能体工作、编程和工具使用。该模型基于 M）
• Kimi-K2.6（Moonshot · text · 上下文 262K · 输入 ¥6.17/M tokens · 输出 ¥27.0/M tokens。Kimi K2.6 是 Kimi 最新最智能的模型，Kimi K2.6 的通用 Agent、代码、视觉理解等综合能力得到全面提升，其中在博士级难度的完整版人类最后的考试（Humanity’s Last）
• Kimi-K2.7-Code（Moonshot · text · 上下文 262K · 输入 ¥6.17/M tokens · 输出 ¥27.0/M tokens。MoonshotAI: Kimi K2.7 Code 是 Moonshot AI（月之暗面）旗下 Kimi K2 系列专为编程打造的模型，在长文本情境下高可靠性地完成端到端编程任务。 原生多模态混合）
• Kimi-K3（Moonshot · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥20.0/M tokens · 输出 ¥100.0/M tokens。Kimi K3 是 Kimi 迄今能力最强的旗舰模型，拥有 2.8 万亿参数，基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residu）
• GPT-5（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥8.62/M tokens · 输出 ¥69.0/M tokens。GPT-5是OpenAI最先进的闭源模型，在推理能力、代码质量和用户体验方面实现重大突破。该模型针对需要逐步推理、指令遵循和高风险应用场景精准度的复杂任务进行了优化，支持测试时路由功能和高级提示理解（）
• GPT-5-Mini（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥1.73/M tokens · 输出 ¥13.8/M tokens。GPT-5 Mini 是 GPT-5 的紧凑版本，专为处理轻量级推理任务而设计。它在提供与 GPT-5 相同的指令遵循和安全调优优势的同时，降低了延迟和成本。GPT-5 Mini 是 OpenAI 的）
• GPT-5-Nano（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥0.34/M tokens · 输出 ¥2.76/M tokens。GPT-5-Nano是GPT-5系统中体积最小、响应速度最快的变体版本，专为开发工具、快速交互场景及超低延迟环境优化设计。相较于大型版本，其推理深度虽有所精简，但仍完整保留了核心的指令遵循能力与安全特）
• GPT-5.2（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥12.07/M tokens · 输出 ¥96.6/M tokens。GPT-5.2作为GPT-5系列的最新旗舰模型，在智能代理能力与长上下文处理方面相较GPT-5.1实现显著提升。该模型采用自适应推理机制，可根据任务复杂度动态分配计算资源——既能快速响应简单查询，也能）
• GPT-5.2-Codex（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥12.07/M tokens · 输出 ¥96.6/M tokens。GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.1-Codex 的升级版本，专为软件工程与编码工作流程优化设计。该模型既支持交互式开发会话，也可独立长时间执行复杂工程任务。其功能涵盖从零构建项目、功能开发）
• GPT-5.3-Codex（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥12.07/M tokens · 输出 ¥96.6/M tokens。GPT-5.3-Codex 在多项基准上刷新纪录：在 SWE-Bench Pro 上达到 56.8%，在 Terminal-Bench 2.0 上达到 77.3%，同时相比此前版本运行更快、消耗的 t）
• GPT-5.4（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥17.25/M tokens · 输出 ¥103.5/M tokens。GPT-5.4是OpenAI最新的前沿模型，将Codex和GPT系列统一到一个系统中。它具有超过100万个标记的上下文窗口（922K输入，128K输出），支持文本和图像输入，能够在同一工作流程中实现高）
• GPT-5.4-Mini（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥5.17/M tokens · 输出 ¥31.05/M tokens。GPT-5.4 mini 将 GPT-5.4 的核心能力带入一个更快、更高效的模型，针对高吞吐量工作负载进行了优化。它支持文本和图像输入，在推理、编码和工具使用方面表现出强大的性能，同时降低大规模部署）
• GPT-5.4-Nano（OpenAI · text · 上下文 400K · 输入 ¥1.38/M tokens · 输出 ¥8.62/M tokens。GPT-5.4 nano 是 GPT-5.4 系列中最轻量、最具成本效益的版本，专为对速度敏感和高并发的任务进行了优化。它支持文本与图像输入，专为低延迟应用场景设计，适用于分类、数据提取、排序以及子智）
• GPT-5.5（OpenAI · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥34.5/M tokens · 输出 ¥207.0/M tokens。GPT-5.5 是 OpenAI 专为复杂专业工作负载打造的前沿模型，它在 GPT-5.4 的基础上进一步强化了推理能力、提升了可靠性，并在高难度任务上实现了更优的 token 效率。该模型拥有超过 ）
• GPT-5.6-Luna（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥9.15/M tokens。OpenAI/GPT-5.6 Luna，轻量、高性价比，是GPT-5.6系列中体量最小、速度最快且成本最低的型号）
• GPT-5.6-Sol（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥38.12/M tokens · 输出 ¥228.73/M tokens。GPT-5.6 Sol旗舰级模型，面向最复杂的推理、代码开发、科学研究、网络安全及长时间运行的智能体（Agent）任务）
• GPT-5.6-Terra（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥15.25/M tokens · 输出 ¥91.49/M tokens。OpenAI/GPT-5.6 Terra 平衡型模型，在智能与成本之间折中，适合日常生产场景；是兼顾智能与成本的理想选择）
• GPT-6-Astra（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥76.25/M tokens · 输出 ¥381.22/M tokens。OpenAI 新一代旗舰模型，官方 API 名为 gpt-6-astra。相对 GPT-5.6 Sol，在电脑操作、软件工程、科学研究与专业工作上全面提升，并强调用更少 token、更短时间完成更复杂）
• GPT-6-Luna（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥0.76/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。GPT-6 Luna 是 OpenAI GPT-6 系列中快速、低成本的模型，定位低于 GPT-6 Sol，官方 API 名为 gpt-6-luna。适合聊天、分类、轻量智能体等高并发与低延迟场景；在）
• GPT-6-Sol（OpenAI · text · 上下文 1.1M · 输入 ¥15.25/M tokens · 输出 ¥76.25/M tokens。GPT-6 Sol 是 OpenAI GPT-6 系列中定位低于旗舰 GPT-6 Astra、高于轻量 GPT-6 Luna 的高端高性价比模型，官方 API 名为 gpt-6-sol。面向高要求的专）
• gpt-oss-120b（OpenAI · text · 上下文 128K · 输入 ¥1.03/M tokens · 输出 ¥5.17/M tokens。gpt-oss-120b 是由 OpenAI 推出的开放权重、1170亿参数混合专家（MoE）语言模型，专为高推理能力、智能体应用及通用生产环境场景设计。该模型每次前向传播仅激活51亿参数，并通过原生）
• Step-3.7-Flash（StepFun · text · 上下文 256K · 输入 ¥1.35/M tokens · 输出 ¥8.1/M tokens。Step 3.7 Flash 作为一款支持 256K 上下文、拥有原生多模态理解与高可靠 Agent 编排能力的旗舰级 MoE 架构模型）
• Hy4 Preview（Tencent · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥6.0/M tokens · 输出 ¥18.0/M tokens。Hy4 Preview 是腾讯混元推出的新一代开源 MoE 旗舰生产力模型，支持 1M 超长上下文，面向智能体、代码开发、办公分析及复杂推理任务优化。）
• GLM-5（Zhipu · text · 上下文 200K · 输入 ¥4.56/M tokens · 输出 ¥18.0/M tokens。GLM-5 是智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。在 Coding 与 Agent 能力上，GLM）
• GLM-5.1（Zhipu · text · 上下文 200K · 输入 ¥6.08/M tokens · 输出 ¥24.0/M tokens。GLM-5.1 在编程能力上实现了重大飞跃，尤其在处理长周期任务方面提升显著。与以往基于分钟级交互构建的模型不同，GLM-5.1 能够独立持续处理单个任务超过 8 小时，全程自主规划、执行并自我优化，）
• GLM-5.2（Zhipu · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥7.6/M tokens · 输出 ¥28.0/M tokens。GLM-5.2 是面向长任务时代的旗舰模型。支持真正可用的 1M 上下文，可承载项目级工程上下文，长程任务执行更稳定、工程规范遵循更可靠，一次任务即可完成从需求到多端部署的完整开发链路。）
• GLM-5.3（Zhipu · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥8.0/M tokens · 输出 ¥28.0/M tokens。在与 GLM-5.2 完全相同的基座上，依托数十倍规模的长程任务环境、更丰富多样的环境类型与超长周期的后训练，编程体感较前代提升 50%，并在 Terminal Bench 3.0 等公开基准中位列开）
• GLM-5.3-Flash（Zhipu · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥0.8/M tokens · 输出 ¥2.8/M tokens。GLM-5 系列首个原生多模态模型。总参 320B、激活 18B，采用稀疏注意力与线性注意力混合架构；智能强于 GLM-5.2，注意力计算与 KV 缓存较 GLM-5.3 分别降低约 3.01× 与 ）
• Grok 4.7（xAI · text · 上下文 500K · 输入 ¥15.25/M tokens · 输出 ¥45.75/M tokens。xAI 于 2026 年 9 月发布 Grok 4.7，定位为面向编程与知识工作的旗舰模型。官方称其基于更大的基座模型、强化学习训练更久，长任务自我校验与长上下文能力更强，价格与速度同 Grok 4.）
• Grok-4.1-Fast（xAI · text · 上下文 2.0M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。Grok 4.1 Fast是xAI推出的最新多模态模型，具备SOTA级成本效益与200万token上下文窗口。）
• Grok-4.1-Fast-Non-Reasoning（xAI · text · 上下文 2.0M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。Grok 4 Fast是xAI推出的最新多模态模型，具备SOTA级成本效益与200万token上下文窗口。）
• Grok-4.1-Fast-Reasoning（xAI · text · 上下文 20.0M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。Grok 4.1 Fast是xAI推出的最新多模态模型，具备SOTA级成本效益与200万token上下文窗口。）
• Grok-4.2-Fast-Non-Reasoning（xAI · text · 上下文 2.0M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。Grok 4.20 是 xAI 最新的旗舰型号，具备行业领先的速度和代理工具调用能力。它结合了市场上最低的幻觉率和严格的及时遵守，始终提供准确且真实的反应。）
• Grok-4.2-Fast-Reasoning（xAI · text · 上下文 2.0M · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥3.81/M tokens。Grok 4.20 是 xAI 最新的旗舰型号，具备行业领先的速度和代理工具调用能力。它结合了市场上最低的幻觉率和严格的及时遵守，始终提供准确且真实的反应。）
• Grok-4.2-Non-Reasoning（xAI · text · 上下文 0 · 输入 ¥9.53/M tokens · 输出 ¥19.06/M tokens。Grok 4.20 是 xAI 最新的旗舰型号，具备行业领先的速度和代理工具调用能力。它结合了市场上最低的幻觉率和严格的及时遵守，始终提供准确且真实的反应。）
• Grok-4.2-Reasoning（xAI · text · 上下文 2.0M · 输入 ¥19.06/M tokens · 输出 ¥1.52/M tokens。Grok 4.20 是 xAI 最新的旗舰型号，具备行业领先的速度和代理工具调用能力。它结合了市场上最低的幻觉率和严格的及时遵守，始终提供准确且真实的反应。）
• Grok-4.3（xAI · text · 上下文 1.0M · 输入 ¥9.53/M tokens · 输出 ¥19.06/M tokens。Grok-4.3 是 xAI 推出的新一代旗舰模型，主打更低幻觉率、更强的智能体工具调用能力和更稳定的指令遵循表现。 它支持文本与图像输入，拥有最高 100 万 token 的上下文窗口，适合长文档）
• Grok-4.5（xAI · text · 上下文 500K · 输入 ¥15.25/M tokens · 输出 ¥45.75/M tokens。Grok 4.5 是 SpaceXAI 旗下最智能的模型，在编程、知识产权工作（或：知识性工作）以及 STEM（科学、技术、工程和数学）领域拥有前沿/顶尖的表现。）
• Grok-4.6（xAI · text · 上下文 500K · 输入 ¥15.25/M tokens · 输出 ¥45.75/M tokens。Grok 4.6 在 Grok 4.5 的基础上进行了改进，特别注重长期运行的代理以及更具雄心的交互式和视觉化工作。）
• Grok-code-Fast-1（xAI · text · 上下文 256K · 输入 ¥1.52/M tokens · 输出 ¥11.44/M tokens。Grok Code Fast 1是一款高效经济型推理模型，专为智能编码场景打造。该模型通过响应中可见的推理轨迹，让开发者能够精准引导Grok Code实现高质量的工作流程。）
• Gemini-2.5-Flash-Image（Google · image · 上下文 32K · 输入 ¥2.07/M tokens · 输出 ¥207/M tokens。Gemini 2.5 Flash图像版（又名“纳米香蕉”）现已正式发布。该模型是具备情境理解能力的尖端图像生成模型，能够实现图像生成、编辑以及多轮对话功能。）
• Gemini-3.0-Pro-Image（Google · image · 上下文 32K · 输入 ¥13.8/M tokens · 输出 ¥828/M tokens。Gemini 3 Pro Image 旨在通过整合尖端推理能力，应对最具挑战性的图像生成任务。该模型是处理复杂多轮图像生成与编辑任务的最佳选择。 Gemini 3 系列模型具备思维推理能力，能够在响应）
• Gemini-3.1-Flash-Image（Google · image · 上下文 131K · 输入 ¥3.45/M tokens · 输出 ¥414/M tokens。Gemini 3.1 Flash Image正式版，又名“Nano Banana 2”，是谷歌最新推出的顶尖图像生成与编辑模型，以 Flash 级别的速度提供专业级的视觉品质。该模型将先进的上下文理解）
• Gemini-3.1-Flash-Lite-Image（Google · image · 上下文 66K · 输入 ¥1.91/M tokens · 输出 ¥228.73/M tokens。Nano Banana 2 Lite（基于 Gemini 3.1 Flash Lite 图像模型）是 Google 速度最快、最具成本效益的 Gemini 图像模型，专为高速开发流水线和快速视觉探索而）
• GPT-Image-2（OpenAI · image · 上下文 1000.0M · 输入 ¥55.2/M tokens · 输出 ¥207.0/M tokens。GPT-image-2 带来了现实世界的智能、多语言理解、改进的指令遵循、增加的分辨率支持，以及一个智能路由层，为开发者提供扩展图像生成生产工作流程的工具。）
• GPT-Image-2.5-Flare（OpenAI · image · 上下文 400K · 输入 ¥61.0/M tokens · 输出 ¥228.73/M tokens。GPT-Image-2.5-Flare 是 OpenAI GPT-Image-2.5 系列中面向速度的图像生成与编辑模型，适合高并发日常生图、创作者内容和快速原型，通过 Images API 调用。）
• GPT-Image-2.5-Sunburst（OpenAI · image · 上下文 400K · 输入 ¥61.0/M tokens · 输出 ¥228.73/M tokens。GPT-Image-2.5-Sunburst 是 OpenAI GPT-Image-2.5 系列中面向精度的图像生成与编辑模型，适合编辑准确性优先于生成速度的精细创作，通过 Images API 调用）
• Doubao-Seedance-2.0（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Seedance 2.0 是豆包大模型团队推出的新一代专业级多模态创作视频模型。 支持图像、视频、音频等多种模态作为参考输入生成视频，打破单一素材的创作局限，同时具备视频编辑、视频延长等能力，可高精度）
• Doubao-seedance-2-0-fast-260128（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Seedance 2.0 Fast 是 Seedance 2.0 系列的高性价比版本，在保留多模态参考、视频编辑、视频延长、原生音画同出等核心创作能力的同时，更侧重生成速度与成本效率。支持图像、视频、）
• Doubao-seedance-2-0-mini-260615（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Doubao-seedance-2-0-mini-260615）
• Doubao-seedance-2-5-260628（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Seedance 2.5 是豆包大模型团队推出的新一代多模态视频创作模型，已迈入「长叙事 × 多素材 × 强编辑 × 多语言」的工业级新阶段。）
• Dreamina-seedance-2-0-260128（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Dreamina-seedance-2-0-260128）
• Dreamina-seedance-2-0-fast-260128（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Dreamina-seedance-2-0-fast-260128）
• Dreamina-seedance-2-0-mini-260615（ByteDance · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Dreamina-seedance-2-0-mini-260615）
• Veo-3.1-Fast-Generate-001（Google · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Veo 3.1 Fast Generate 001 是 google 的最新视频生成模型，正式版，生成效果稳定逼真。）
• Veo-3.1-Generate-001（Google · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Veo 3.1 Generate 001 是 Google 的最新视频生成模型，正式版，生成效果稳定逼真。）
• Kling-3.0-Turbo（Kuaishou · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Kling VIDEO 3.0 Turbo是Kling 3.0家族中一个速度优化的多模态视频生成模型。它专为需要更快周转时间但又不牺牲稳定运动、快速响应、多镜头一致性和视听同步的高产量生产工作流程而构）
• Kling-V1（Kuaishou · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。由快手大模型团队自研打造的一款图片生成大模型，支持文生图、图生图-通用垫图等类型的图片生成任务。）
• Kling-V1-5（Kuaishou · video · 上下文 1K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。由快手大模型团队自研打造的一款图片生成大模型，支持文生图、图生图-角色特征、图生图-人物长相等类型的图片生成任务。）
• Kling-V2（Kuaishou · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。由快手大模型团队自研打造的一款图片生成大模型，支持文生图、图生图-多图参考、图生图-风格转绘等类型的图片生成任务。）
• Kling-V2-5-Turbo（Kuaishou · video · 上下文 10.0M · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。可灵2.5 Turbo是可灵团队推出的AI视频生成模型，在多个方面实现了显著的升级和优化。性能提升是其核心亮点之一。模型能更好地理解复杂的因果关系和时间序列指令，生成的视频动作更加流畅自然，运镜更加稳）
• Kling-V2-6（Kuaishou · video · 上下文 100.0M · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。可灵视频 2.6支持「动作控制」与「音画同出」。 这是可灵首个支持音画同步生成的视频模型，不仅能一键产出匹配语音、音效（对话/唱歌/Rap）的沉浸式视频，更支持强大的动作捕捉能力，可通过参考视频精准复）
• Kling-V2-New（Kuaishou · video · 上下文 99K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。由快手大模型团队自研打造的图生图风格转绘大模型，生成图片分辨率与入参图相同，不支持单独设置分辨率。）
• Kling-V3（Kuaishou · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Kling-V3 是快手最新的视频生成模型，支持生成长达15秒的高清视频，具备创新的多镜头连贯生成与原生音频能力。）
• Kling-V3-Omni（Kuaishou · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Kling-V3-Omni 是全能多模态版本，将文/图生视频、视频编辑以及基于多参考图的角色和风格一致性控制，完美统一在了单一模型中。）
• Kling-Video-O1（Kuaishou · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。可灵O1（可灵视频 O1 模型）是可灵AI推出的全球首个统一多模态视频生成模型。模型通过创新的多模态视觉语言（MVL）架构，实现视频生成、编辑与理解的无缝融合。模型支持多模态输入，如图片、视频和文字，）
• Kling-v2-1（Kuaishou · video · 上下文 4K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。由快手大模型团队自研打造的文生图大模型，支持 1:1，16:9，4:3，3:2，2:3，3:4，9:16，21:9 比例的图片生成。）
• MiniMax-H3（MiniMax · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。MiniMax-H3 是一款开源的全模态生成模型，能够同时理解并融合文本、最多9张图片、3段视频和3段音频作为输入，此外，MiniMax H3 输出视频：2K 0.80 元/秒、768P 0.50 元）
• Minimax-H3-Max（MiniMax · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。MiniMax-H3-Max：Minimax-H3极速生成版本。仅支持文生视频与图生视频（首帧 / 尾帧），不支持中间帧与多模态参考（参考图 / 参考视频 / 参考音频）；分辨率 480P / 768）
• Viduq1（Vidu · video · 上下文 99K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q1 是一款成本效益高的视频生成模型，专为加快生成速度并保持良好质量而优化。它非常适合快速原型制作和大量视频创作。支持以下场景使用：参考图生视频、文生视频。）
• Viduq2（Vidu · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q2在速度与质量之间实现了良好的平衡，支持从 360p 到 1080p 的多种分辨率。其还具有更稳定的运动表现和更强的场景理解能力。支持以下场景使用：参考图生视频、文生视频。）
• Viduq2-Pro（Vidu · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q2 Pro 能够生成专业级别的视频，具有出色的动态效果、1080p 分辨率以及增强的时序稳定性。支持以下使用场景：图生视频、首尾帧。）
• Viduq2-Turbo（Vidu · video · 上下文 9K · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q2 Turbo 在优化处理的同时实现了快速的视频生成，同时还能保持高视觉质量及动作连贯性。支持以下使用场景：图生视频、首尾帧。）
• Viduq3（Vidu · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q3是生数科技于2026年1月30日发布的一款AI视频生成模型，可生成长度达16秒、1080P画质并包含音频的视频内容。）
• Viduq3-Pro（Vidu · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q3 Pro 能够根据文字提示生成高品质的视听视频，具备先进的音效和语音同步功能，支持 1 到 16 秒的时长，最高可达 1080p 分辨率。）
• Viduq3-Turbo（Vidu · video · 上下文 0 · 输入 -/M tokens · 输出 -/M tokens。Vidu Q3 Turbo 能够以优化的处理速度从文本生成快速的音频视频内容，支持 1 到 16 秒的时长，最高可达 1080p 分辨率。）