Prix des modèles et règles de facturation
Consultez les coefficients, les règles de conversion des prix, la méthode de facturation unifiée et les coûts des modèles.
I. Règles de facturation
Référence de facturation : la plateforme facture par tranche de 100 millions de Tokens. Un coefficient de 1 = 40 yuans / 100 millions de Tokens, soit 0.4 yuan / 1 million de Tokens. Dans le tableau ci-dessous, le « coefficient » et le « prix pour 1 million de Tokens » ont déjà été convertis selon la même référence. Vous pouvez donc consulter directement les valeurs indiquées.
| Élément de facturation | Tarif | Explication |
|---|---|---|
| Coefficient 1 | 40 yuans / 100 millions de Tokens | Équivaut à 0.4 yuan / 1 million de Tokens et constitue la référence de conversion du tableau des prix. |
| Coefficient 2 | 80 yuans / 100 millions de Tokens | Le prix augmente linéairement selon le coefficient ; le prix pour 1 million de Tokens double également. |
| Coefficient 5 | 200 yuans / 100 millions de Tokens | S’applique aux modèles dont le coût ou la consommation de ressources est plus élevé. |
| Coefficient 10 | 400 yuans / 100 millions de Tokens | Les modèles coûteux utilisent un coefficient supérieur ; consultez le tableau des prix pour connaître la valeur exacte. |
Une seule clé fonctionne avec tous les modèles. Le coefficient sert uniquement à refléter les écarts de coût entre les modèles ; vous n’avez pas besoin de changer de clé pour chaque modèle.
La facturation réelle dépend des enregistrements du système. En cas de subvention temporaire, de remise promotionnelle ou de modification du coefficient d’un modèle, le tableau de cette page sera mis à jour en conséquence.
II. Fonctionnement du cache
Qu’est-ce qu’un cache hit ? Lorsque plusieurs requêtes successives contiennent une grande quantité de contexte identique, le système peut réutiliser le contenu déjà traité. La partie trouvée dans le cache n’est alors pas recalculée comme une entrée complète. Cela concerne fréquemment les longues conversations, les questions successives, la complétion de code, les flux de travail d’agents et les appels d’outils sur plusieurs tours.
| Élément | Mode de facturation | Explication |
|---|---|---|
| Entrée trouvée dans le cache | Généralement facturée avec un coefficient de 0.1 | La partie trouvée dans le cache coûte environ 10 % d’une entrée classique, ce qui réduit les coûts avec un long contexte. |
| Entrée absente du cache | Facturée selon le coefficient du modèle | Le nouveau contenu et les contextes sensiblement différents sont facturés comme des entrées classiques. |
| Modèle particulier / période instable | Peut être facturé avec un coefficient de 0.2 ou sans cache | Pour un modèle coûteux ou lorsque le fournisseur en amont est instable, les règles de cache s’adaptent aux capacités réellement disponibles. |
Exemple : si vous posez plusieurs questions à la suite dans une longue conversation, les grandes portions de contexte répétées sont facturées au coefficient du cache lorsqu’elles y sont trouvées. La nouvelle question et la nouvelle sortie restent facturées selon le coefficient du modèle.
La présence d’un cache hit dépend du contenu de la requête, des capacités du modèle, de la stratégie de cache du fournisseur en amont et de l’état du système à cet instant. Les enregistrements de facturation font foi.
III. Liste des modèles, coefficients et prix (tous les modèles sont disponibles)
Comment lire le tableau : consultez d’abord le nom du modèle, puis son coefficient et enfin le « prix pour 1 million de Tokens ». Plus le coefficient est faible, plus le coût par Token est bas. Le coefficient et le prix reposent sur la même règle de conversion.
| Champ | Explication |
|---|---|
| Nom du modèle | Nom à saisir dans le client, le flux de travail ou l’appel API. Il est recommandé de respecter exactement les majuscules et minuscules du tableau. |
| Coefficient | Représente le coût relatif des différents modèles. Un coefficient faible convient mieux à un usage quotidien intensif ; un coefficient élevé se destine davantage aux tâches à forte valeur. |
| Prix pour 1 million de Tokens | Déjà calculé selon le coefficient, il vous permet d’estimer directement le coût d’utilisation. |
| Subvention temporaire / prix promotionnel | En cas de subvention temporaire ou de promotion limitée, le tableau affiche le coefficient le plus récent. Celui-ci peut être rétabli ou de nouveau modifié à la fin de l’offre. |
| Fournisseur | Nom affiché | Identifiant du modèle | Coefficient / facturation | Prix | Contexte | Capacités d’image |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Optimisation Guishu / agrégation chinoise | Claude Sonnet 4.6 (optimisé par Guishu) | claude-sonnet-4-6 | Coefficient 0.5 | ¥0.2 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | Coefficient 2 | ¥0.8 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | Coefficient 4 | ¥1.6 / million de Tokens | 258K | Pris en charge |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 128K | Non pris en charge |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | Par image | ¥0.05–0.10 / image | Génération 1–2K | Modèle de génération |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | Par image | ¥0.5–1 / image | Génération 4K | Modèle de génération |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | Coefficient 6 | ¥2.4 / million de Tokens | 258K | Pris en charge |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 258K | Pris en charge |
| xAI / Grok | Grok 4.6 | grok-4.6 | Coefficient 10 | ¥4 / million de Tokens | 500K | À confirmer |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | Coefficient 5 | ¥2 / million de Tokens | 500K | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 256K | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | Coefficient 10 | ¥4 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | Coefficient 40 | ¥16 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | Coefficient 15 | ¥6 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | Coefficient 15 | ¥6 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | Coefficient 15 | ¥6 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Anthropic | Claude Opus 5 | claude-opus-5 | Coefficient 15 | ¥6 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | Coefficient 3 | ¥1.2 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | Coefficient 4 | ¥1.6 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | Coefficient 10 | ¥4 / million de Tokens | 1M | Non pris en charge |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.8 Max | qwen3.8-max | Coefficient 20 | ¥8 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 1M | Non pris en charge |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 256K | Non pris en charge |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | Par image | ¥0.2 / image | — | Modèle de génération |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | Par seconde | ¥2 / seconde | — | Modèle de génération |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | Coefficient 1 | ¥0.4 / million de Tokens | 256K | Pris en charge |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.1 Turbo | doubao-seed-2.1-turbo | Coefficient 3 | ¥1.2 / million de Tokens | 128K | Pris en charge |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | Coefficient 4 | ¥1.6 / million de Tokens | 1M | Non pris en charge |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | Coefficient 2 | ¥0.8 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | Coefficient 7.5 | ¥3 / million de Tokens | 1M | Non pris en charge |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | Coefficient 2.5 | ¥1 / million de Tokens | 1M | Non pris en charge |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K3 | kimi-k3 | Coefficient 25 | ¥10 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | Coefficient 5 | ¥2 / million de Tokens | 256K | Pris en charge |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | Coefficient 8 | ¥3.2 / million de Tokens | 1M | Pris en charge |
Adresse de l’API : utilisez en priorité https://api.llm-token.cn/v1. Si certains clients ne sont pas compatibles avec une adresse comprenant /v1, essayez https://api.llm-token.cn. Les exigences relatives à Base URL peuvent varier selon les plateformes de relais d’API, les clients et les extensions. Après avoir changé de modèle, effectuez d’abord une petite requête de test.
Tutoriel d’installation du Skill de surveillance du tableau des prix
Le Skill de surveillance des changements du tableau des prix a été mis à jour vers la version 1.0.4. Cette version corrige la lecture des grands tableaux dans les documents Feishu publics et détecte en priorité le véritable tableau de prix des modèles, afin de ne pas confondre un tableau explicatif avec un tableau de prix.
| Fonctionnalité | Explication |
|---|---|
| Détection automatique des changements | Surveille les tableaux de modèles, de coefficients et de prix dans les documents Feishu publics, puis détecte l’ajout ou la suppression de modèles ainsi que les variations de coefficients et de prix pour 1 million de Tokens. |
| Préparation automatique des notifications | Produit une notification Markdown lors d’un changement, prête à être envoyée dans un groupe WeChat, sur Telegram, dans un groupe interne d’entreprise ou par un robot. |
| Adapté au suivi client | Les revendeurs, administrateurs d’équipe et responsables de groupes clients peuvent suivre les changements de prix sans ouvrir chaque jour le document et comparer les tableaux manuellement. |
| Silencieux en l’absence de changement | Renvoie NO_REPLY lorsqu’aucune modification n’est détectée, ce qui convient à OpenClaw, cron et aux autres tâches automatisées. |
Installation en une commande
clawhub install feishu-public-table-monitorMise à jour vers la dernière version pour les clients existants
clawhub update feishu-public-table-monitor --forceCommande de mise à jour recommandée pour un espace de travail OpenClaw
clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --forceExemple de commande pour surveiller ce tableau des prix
Avant d’exécuter la commande, activez dans Feishu le partage public sur Internet du document cible. Remplacez ensuite PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE par son URL Feishu publique. Les liens nécessitant une connexion ne peuvent pas être surveillés.
FEISHU_PUBLIC_DOC_URL='PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE'
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py \
"$FEISHU_PUBLIC_DOC_URL" \
--section-title "三、模型列表与倍率价格表(所有模型可用)"Utilisation : la première exécution crée la référence initiale ; il suffit ensuite d’exécuter la commande périodiquement. NO_REPLY signifie que le tableau des prix n’a pas changé. En cas de modification, une notification indiquant les ajouts, les suppressions et les changements de coefficients ou de prix est générée automatiquement.
Périmètre : ce Skill est destiné aux tableaux de prix des documents Feishu accessibles publiquement. Pour une page privée ou soumise à une connexion, vérifiez les autorisations d’accès et les exigences de sécurité des données avant toute intégration.