Your privacy choices

Allow optional cookies for referral attribution, visit analytics, and Google Ads purchase measurement.

Harga dan Pengebilan Model

Panduan pengganda, kaedah penukaran harga, unit pengebilan standard dan kos setiap model.

1. Kaedah pengebilan

Unit asas pengebilan: Platform mengenakan caj bagi setiap 100 juta token. Pengganda 1× = RMB 40 bagi 100 juta token, bersamaan RMB 0.4 bagi 1 juta token. Lajur “pengganda” dan “harga bagi 1 juta token” dalam jadual di bawah menggunakan asas penukaran yang sama, jadi anda boleh terus merujuk harga yang dipaparkan.

Item pengebilanKadarPenerangan
Pengganda 1×RMB 40 / 100 juta tokenBersamaan RMB 0.4 bagi 1 juta token dan menjadi kadar asas untuk semua penukaran dalam jadual harga.
Pengganda 2×RMB 80 / 100 juta tokenHarga meningkat secara linear daripada kadar asas; harga bagi 1 juta token juga menjadi dua kali ganda.
Pengganda 5×RMB 200 / 100 juta tokenDigunakan untuk model yang mempunyai kos atau keperluan sumber lebih tinggi.
Pengganda 10×RMB 400 / 100 juta tokenModel berkos tinggi menggunakan pengganda yang lebih besar; rujuk jadual harga model untuk kadar tepat.

Satu kunci API boleh digunakan untuk semua model. Pengganda hanya membezakan kos antara model; anda tidak perlu mendapatkan kunci API yang berasingan untuk setiap model.

Caj sebenar adalah berdasarkan rekod sistem. Jika sesuatu model menerima subsidi sementara, diskaun promosi atau pelarasan pengganda, jadual harga pada halaman ini akan dikemas kini sewajarnya.


2. Penerangan cache hit

Apakah cache hit? Apabila beberapa permintaan berturut-turut mengandungi banyak konteks yang sama, sistem boleh menggunakan semula kandungan yang telah diproses. Bahagian yang mendapat cache hit tidak perlu dikira semula pada kadar input penuh. Senario lazim termasuk perbualan panjang, soalan susulan berturut-turut, pelengkapan kod, aliran kerja ejen dan panggilan alat berbilang pusingan.

ItemKaedah pengebilanPenerangan
Input yang mendapat cache hitBiasanya dibilkan pada pengganda 0.1×Kos bahagian yang mendapat cache hit ialah kira-kira 10% daripada kos input biasa, sekali gus menjimatkan kos bagi konteks panjang.
Input tanpa cache hitDibilkan mengikut pengganda modelKandungan baharu atau konteks yang banyak berubah akan dikira pada kadar input biasa.
Model khas / tempoh tidak stabilMungkin dibilkan pada pengganda 0.2× atau cache dilumpuhkan sementaraSebagai contoh, kaedah pengebilan cache mungkin dilaraskan berdasarkan keupayaan sebenar bagi model berkos tinggi atau ketika penyedia huluan tidak stabil.

Contoh: Jika anda terus mengemukakan soalan susulan dalam satu perbualan panjang, konteks lama yang berulang akan dibilkan pada pengganda cache apabila cache hit berlaku. Soalan baharu dan output baharu pula tetap dibilkan mengikut pengganda model berkenaan.

Sama ada cache hit berlaku bergantung pada kandungan permintaan, keupayaan model, dasar cache penyedia huluan dan keadaan ketersediaan sistem pada waktu tersebut. Caj muktamad adalah berdasarkan rekod bil.


3. Senarai model dan jadual harga pengganda (semua model tersedia)

Cara membaca jadual: Semak nama model, kemudian pengganda, dan akhirnya “harga bagi 1 juta token”. Semakin rendah pengganda, semakin rendah kos bagi setiap token. Semua pengganda dan harga menggunakan asas penukaran yang sama.

MedanPenerangan
Nama modelNama model yang perlu diisi dalam klien, aliran kerja atau permintaan API. Salin ejaan dan huruf besar atau kecil tepat seperti yang dipaparkan dalam jadual.
PenggandaMenunjukkan perbezaan kos antara model. Pengganda rendah lebih sesuai untuk penggunaan harian yang kerap, manakala pengganda tinggi lebih sesuai untuk tugas bernilai tinggi.
Harga bagi 1 juta tokenTelah dikira mengikut pengganda, jadi anda boleh menggunakan lajur ini secara langsung untuk menganggarkan kos.
Subsidi sementara / harga promosiJika terdapat subsidi atau promosi untuk tempoh terhad, jadual akan memaparkan pengganda terkini. Harga mungkin kembali kepada kadar asal atau dilaraskan lagi selepas promosi tamat.
PenyediaNama paparanID modelPengganda / pengebilanHargaKonteksKeupayaan imej
Pengoptimuman LLM API Gateway / agregat ChinaClaude Sonnet 4.6 (dioptimumkan oleh LLM API Gateway)claude-sonnet-4-6Pengganda 0.5×¥0.2 / juta token1MDisokong
OpenAIGPT-5.4gpt-5.4Pengganda 2×¥0.8 / juta token1MDisokong
OpenAIGPT-5.5gpt-5.5Pengganda 4×¥1.6 / juta token258KDisokong
OpenAI / CodexGPT-5.3 Codex Sparkgpt-5.3-codex-sparkPengganda 1×¥0.4 / juta token128KTidak disokong
OpenAIGPT Image 2gpt-image-2Bagi setiap imej¥0.05–0.10 / imejOutput 1–2KModel penjanaan
OpenAIGPT Image 2 4Kgpt-image-2-4kBagi setiap imej¥0.5–1 / imejOutput 4KModel penjanaan
OpenAIGPT-5.6 Solgpt-5.6-solPengganda 6×¥2.4 / juta token258KDisokong
OpenAIGPT-5.6 Terragpt-5.6-terraPengganda 1×¥0.4 / juta token258KDisokong
xAI / GrokGrok 4.6grok-4.6Pengganda 10×¥4 / juta token500KMenunggu pengesahan
xAI / GrokGrok 4.5grok-4.5Pengganda 5×¥2 / juta token500KDisokong
AnthropicClaude Haiku 4.5claude-haiku-4-5-20251001Pengganda 1×¥0.4 / juta token256KDisokong
AnthropicClaude Sonnet 5claude-sonnet-5Pengganda 10×¥4 / juta token1MDisokong
AnthropicClaude Fable 5claude-fable-5Pengganda 40×¥16 / juta token1MDisokong
AnthropicClaude Opus 4.6claude-opus-4-6Pengganda 15×¥6 / juta token1MDisokong
AnthropicClaude Opus 4.7claude-opus-4-7Pengganda 15×¥6 / juta token1MDisokong
AnthropicClaude Opus 4.8claude-opus-4-8Pengganda 15×¥6 / juta token1MDisokong
AnthropicClaude Opus 5claude-opus-5Pengganda 15×¥6 / juta token1MDisokong
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.6 Plusqwen3.6-plusPengganda 3×¥1.2 / juta token1MDisokong
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Plusqwen3.7-plusPengganda 4×¥1.6 / juta token1MDisokong
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Maxqwen3.7-maxPengganda 10×¥4 / juta token1MTidak disokong
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.8 Maxqwen3.8-maxPengganda 20×¥8 / juta token1MDisokong
Meituan / LongCatLongCat 2.0LongCat-2.0Pengganda 1×¥0.4 / juta token1MTidak disokong
Tencent HunyuanHunyuan 3hy3Pengganda 1×¥0.4 / juta token256KTidak disokong
MiniMaxMiniMax M3MiniMax-M3Pengganda 1×¥0.4 / juta token1MDisokong
MiniMaxImage 01image-01Bagi setiap imej¥0.2 / imejModel penjanaan
MiniMaxImage 01 Liveimage-01-liveBagi setiap saat¥2 / saatModel penjanaan
StepFunStep 3.7 Flashstep-3.7-flashPengganda 1×¥0.4 / juta token256KDisokong
ByteDance / DoubaoDoubao Seed 2.1 Turbodoubao-seed-2.1-turboPengganda 3×¥1.2 / juta token128KDisokong
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5 Promimo-v2.5-proPengganda 4×¥1.6 / juta token1MTidak disokong
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5mimo-v2.5Pengganda 2×¥0.8 / juta token1MDisokong
DeepSeekDeepSeek V4 Prodeepseek-v4-proPengganda 7.5×¥3 / juta token1MTidak disokong
DeepSeekDeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flashPengganda 2.5×¥1 / juta token1MTidak disokong
Moonshot AI / KimiKimi K3kimi-k3Pengganda 25×¥10 / juta token1MDisokong
Zhipu / Z.aiGLM 5.1glm-5.1Pengganda 5×¥2 / juta token256KDisokong
Zhipu / Z.aiGLM 5.2glm-5.2Pengganda 8×¥3.2 / juta token1MDisokong

Titik akhir API: Utamakan https://api.llm-token.cn/v1. Jika sesetengah klien tidak serasi dengan alamat yang mengandungi /v1, cuba https://api.llm-token.cn. Keperluan Base URL mungkin berbeza antara gerbang API, klien dan pemalam. Selepas menukar model, lakukan satu permintaan kecil terlebih dahulu untuk menguji sambungan.

Panduan pemasangan Skill pemantau perubahan jadual harga

Skill pemantau perubahan jadual harga telah dikemas kini kepada versi 1.0.4. Versi baharu membetulkan masalah membaca jadual besar dalam dokumen Feishu awam dan mengutamakan pengesanan jadual harga model yang sebenar, supaya jadual penerangan tidak tersalah dikenal pasti sebagai jadual harga.

KeupayaanPenerangan
Mengesan perubahan secara automatikMemantau jadual model, pengganda dan harga dalam dokumen Feishu awam untuk mengenal pasti model yang ditambah atau dibuang, perubahan pengganda serta perubahan harga bagi 1 juta token.
Menyediakan pemberitahuan secara automatikMenghasilkan pemberitahuan Markdown apabila perubahan berlaku, sedia dihantar ke kumpulan WeChat, Telegram, kumpulan dalaman syarikat atau mesej bot.
Sesuai untuk pemantauan pelangganPenjual semula, pentadbir pasukan dan pengurus komuniti pelanggan boleh memantau perubahan harga tanpa membuka dokumen serta membandingkan jadual secara manual setiap hari.
Tidak mengganggu jika tiada perubahanMengeluarkan NO_REPLY apabila tiada perubahan, sesuai digunakan dengan OpenClaw, cron atau tugas automasi lain.

Pemasangan satu arahan

clawhub install feishu-public-table-monitor

Kemas kini pemasangan sedia ada kepada versi terkini

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

Arahan kemas kini yang disyorkan untuk ruang kerja OpenClaw / Lobster

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

Contoh arahan untuk memantau jadual harga ini

Sebelum menjalankan perintah, aktifkan perkongsian Internet awam untuk dokumen sasaran dalam Feishu. Kemudian gantikan PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE di bawah dengan URL Feishu awam. Pautan yang memerlukan log masuk tidak boleh dipantau.

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)"

Cara penggunaan: Pelaksanaan pertama akan membina garis dasar. Selepas itu, jalankan arahan ini mengikut jadual. Output NO_REPLY bermaksud tiada perubahan pada jadual harga. Jika terdapat perubahan, Skill akan menjana pemberitahuan yang merangkumi model ditambah atau dibuang, perubahan pengganda dan perubahan harga.

Skop penggunaan: Skill ini direka untuk jadual harga dalam dokumen Feishu yang boleh diakses secara awam. Bagi dokumen peribadi atau halaman yang memerlukan log masuk, semak kebenaran akses dan keperluan keselamatan data sebelum membuat sambungan.