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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 facturationTarifExplication
Coefficient 140 yuans / 100 millions de TokensÉquivaut à 0.4 yuan / 1 million de Tokens et constitue la référence de conversion du tableau des prix.
Coefficient 280 yuans / 100 millions de TokensLe prix augmente linéairement selon le coefficient ; le prix pour 1 million de Tokens double également.
Coefficient 5200 yuans / 100 millions de TokensS’applique aux modèles dont le coût ou la consommation de ressources est plus élevé.
Coefficient 10400 yuans / 100 millions de TokensLes 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.

ÉlémentMode de facturationExplication
Entrée trouvée dans le cacheGénéralement facturée avec un coefficient de 0.1La partie trouvée dans le cache coûte environ 10 % d’une entrée classique, ce qui réduit les coûts avec un long contexte.
Entrée absente du cacheFacturée selon le coefficient du modèleLe nouveau contenu et les contextes sensiblement différents sont facturés comme des entrées classiques.
Modèle particulier / période instablePeut être facturé avec un coefficient de 0.2 ou sans cachePour 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.

ChampExplication
Nom du modèleNom 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.
CoefficientReprésente 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 TokensDéjà calculé selon le coefficient, il vous permet d’estimer directement le coût d’utilisation.
Subvention temporaire / prix promotionnelEn 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.
FournisseurNom affichéIdentifiant du modèleCoefficient / facturationPrixContexteCapacités d’image
Optimisation Guishu / agrégation chinoiseClaude Sonnet 4.6 (optimisé par Guishu)claude-sonnet-4-6Coefficient 0.5¥0.2 / million de Tokens1MPris en charge
OpenAIGPT-5.4gpt-5.4Coefficient 2¥0.8 / million de Tokens1MPris en charge
OpenAIGPT-5.5gpt-5.5Coefficient 4¥1.6 / million de Tokens258KPris en charge
OpenAI / CodexGPT-5.3 Codex Sparkgpt-5.3-codex-sparkCoefficient 1¥0.4 / million de Tokens128KNon pris en charge
OpenAIGPT Image 2gpt-image-2Par image¥0.05–0.10 / imageGénération 1–2KModèle de génération
OpenAIGPT Image 2 4Kgpt-image-2-4kPar image¥0.5–1 / imageGénération 4KModèle de génération
OpenAIGPT-5.6 Solgpt-5.6-solCoefficient 6¥2.4 / million de Tokens258KPris en charge
OpenAIGPT-5.6 Terragpt-5.6-terraCoefficient 1¥0.4 / million de Tokens258KPris en charge
xAI / GrokGrok 4.6grok-4.6Coefficient 10¥4 / million de Tokens500KÀ confirmer
xAI / GrokGrok 4.5grok-4.5Coefficient 5¥2 / million de Tokens500KPris en charge
AnthropicClaude Haiku 4.5claude-haiku-4-5-20251001Coefficient 1¥0.4 / million de Tokens256KPris en charge
AnthropicClaude Sonnet 5claude-sonnet-5Coefficient 10¥4 / million de Tokens1MPris en charge
AnthropicClaude Fable 5claude-fable-5Coefficient 40¥16 / million de Tokens1MPris en charge
AnthropicClaude Opus 4.6claude-opus-4-6Coefficient 15¥6 / million de Tokens1MPris en charge
AnthropicClaude Opus 4.7claude-opus-4-7Coefficient 15¥6 / million de Tokens1MPris en charge
AnthropicClaude Opus 4.8claude-opus-4-8Coefficient 15¥6 / million de Tokens1MPris en charge
AnthropicClaude Opus 5claude-opus-5Coefficient 15¥6 / million de Tokens1MPris en charge
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.6 Plusqwen3.6-plusCoefficient 3¥1.2 / million de Tokens1MPris en charge
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Plusqwen3.7-plusCoefficient 4¥1.6 / million de Tokens1MPris en charge
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Maxqwen3.7-maxCoefficient 10¥4 / million de Tokens1MNon pris en charge
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.8 Maxqwen3.8-maxCoefficient 20¥8 / million de Tokens1MPris en charge
Meituan / LongCatLongCat 2.0LongCat-2.0Coefficient 1¥0.4 / million de Tokens1MNon pris en charge
Tencent HunyuanHunyuan 3hy3Coefficient 1¥0.4 / million de Tokens256KNon pris en charge
MiniMaxMiniMax M3MiniMax-M3Coefficient 1¥0.4 / million de Tokens1MPris en charge
MiniMaxImage 01image-01Par image¥0.2 / imageModèle de génération
MiniMaxImage 01 Liveimage-01-livePar seconde¥2 / secondeModèle de génération
StepFunStep 3.7 Flashstep-3.7-flashCoefficient 1¥0.4 / million de Tokens256KPris en charge
ByteDance / DoubaoDoubao Seed 2.1 Turbodoubao-seed-2.1-turboCoefficient 3¥1.2 / million de Tokens128KPris en charge
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5 Promimo-v2.5-proCoefficient 4¥1.6 / million de Tokens1MNon pris en charge
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5mimo-v2.5Coefficient 2¥0.8 / million de Tokens1MPris en charge
DeepSeekDeepSeek V4 Prodeepseek-v4-proCoefficient 7.5¥3 / million de Tokens1MNon pris en charge
DeepSeekDeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flashCoefficient 2.5¥1 / million de Tokens1MNon pris en charge
Moonshot AI / KimiKimi K3kimi-k3Coefficient 25¥10 / million de Tokens1MPris en charge
Zhipu / Z.aiGLM 5.1glm-5.1Coefficient 5¥2 / million de Tokens256KPris en charge
Zhipu / Z.aiGLM 5.2glm-5.2Coefficient 8¥3.2 / million de Tokens1MPris 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.

FonctionnalitéExplication
Détection automatique des changementsSurveille 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 notificationsProduit 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 clientLes 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 changementRenvoie 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-monitor

Mise à jour vers la dernière version pour les clients existants

clawhub update feishu-public-table-monitor --force

Commande de mise à jour recommandée pour un espace de travail OpenClaw

clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --force

Exemple 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.