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 pengebilan | Kadar | Penerangan |
|---|---|---|
| Pengganda 1× | RMB 40 / 100 juta token | Bersamaan RMB 0.4 bagi 1 juta token dan menjadi kadar asas untuk semua penukaran dalam jadual harga. |
| Pengganda 2× | RMB 80 / 100 juta token | Harga meningkat secara linear daripada kadar asas; harga bagi 1 juta token juga menjadi dua kali ganda. |
| Pengganda 5× | RMB 200 / 100 juta token | Digunakan untuk model yang mempunyai kos atau keperluan sumber lebih tinggi. |
| Pengganda 10× | RMB 400 / 100 juta token | Model 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.
| Item | Kaedah pengebilan | Penerangan |
|---|---|---|
| Input yang mendapat cache hit | Biasanya 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 hit | Dibilkan mengikut pengganda model | Kandungan baharu atau konteks yang banyak berubah akan dikira pada kadar input biasa. |
| Model khas / tempoh tidak stabil | Mungkin dibilkan pada pengganda 0.2× atau cache dilumpuhkan sementara | Sebagai 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.
| Medan | Penerangan |
|---|---|
| Nama model | Nama model yang perlu diisi dalam klien, aliran kerja atau permintaan API. Salin ejaan dan huruf besar atau kecil tepat seperti yang dipaparkan dalam jadual. |
| Pengganda | Menunjukkan 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 token | Telah dikira mengikut pengganda, jadi anda boleh menggunakan lajur ini secara langsung untuk menganggarkan kos. |
| Subsidi sementara / harga promosi | Jika terdapat subsidi atau promosi untuk tempoh terhad, jadual akan memaparkan pengganda terkini. Harga mungkin kembali kepada kadar asal atau dilaraskan lagi selepas promosi tamat. |
| Penyedia | Nama paparan | ID model | Pengganda / pengebilan | Harga | Konteks | Keupayaan imej |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Pengoptimuman LLM API Gateway / agregat China | Claude Sonnet 4.6 (dioptimumkan oleh LLM API Gateway) | claude-sonnet-4-6 | Pengganda 0.5× | ¥0.2 / juta token | 1M | Disokong |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | Pengganda 2× | ¥0.8 / juta token | 1M | Disokong |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | Pengganda 4× | ¥1.6 / juta token | 258K | Disokong |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 128K | Tidak disokong |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | Bagi setiap imej | ¥0.05–0.10 / imej | Output 1–2K | Model penjanaan |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | Bagi setiap imej | ¥0.5–1 / imej | Output 4K | Model penjanaan |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | Pengganda 6× | ¥2.4 / juta token | 258K | Disokong |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 258K | Disokong |
| xAI / Grok | Grok 4.6 | grok-4.6 | Pengganda 10× | ¥4 / juta token | 500K | Menunggu pengesahan |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | Pengganda 5× | ¥2 / juta token | 500K | Disokong |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 256K | Disokong |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | Pengganda 10× | ¥4 / juta token | 1M | Disokong |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | Pengganda 40× | ¥16 / juta token | 1M | Disokong |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | Pengganda 15× | ¥6 / juta token | 1M | Disokong |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | Pengganda 15× | ¥6 / juta token | 1M | Disokong |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | Pengganda 15× | ¥6 / juta token | 1M | Disokong |
| Anthropic | Claude Opus 5 | claude-opus-5 | Pengganda 15× | ¥6 / juta token | 1M | Disokong |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | Pengganda 3× | ¥1.2 / juta token | 1M | Disokong |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | Pengganda 4× | ¥1.6 / juta token | 1M | Disokong |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | Pengganda 10× | ¥4 / juta token | 1M | Tidak disokong |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.8 Max | qwen3.8-max | Pengganda 20× | ¥8 / juta token | 1M | Disokong |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 1M | Tidak disokong |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 256K | Tidak disokong |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 1M | Disokong |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | Bagi setiap imej | ¥0.2 / imej | — | Model penjanaan |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | Bagi setiap saat | ¥2 / saat | — | Model penjanaan |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | Pengganda 1× | ¥0.4 / juta token | 256K | Disokong |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.1 Turbo | doubao-seed-2.1-turbo | Pengganda 3× | ¥1.2 / juta token | 128K | Disokong |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | Pengganda 4× | ¥1.6 / juta token | 1M | Tidak disokong |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | Pengganda 2× | ¥0.8 / juta token | 1M | Disokong |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | Pengganda 7.5× | ¥3 / juta token | 1M | Tidak disokong |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | Pengganda 2.5× | ¥1 / juta token | 1M | Tidak disokong |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K3 | kimi-k3 | Pengganda 25× | ¥10 / juta token | 1M | Disokong |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | Pengganda 5× | ¥2 / juta token | 256K | Disokong |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | Pengganda 8× | ¥3.2 / juta token | 1M | Disokong |
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.
| Keupayaan | Penerangan |
|---|---|
| Mengesan perubahan secara automatik | Memantau 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 automatik | Menghasilkan pemberitahuan Markdown apabila perubahan berlaku, sedia dihantar ke kumpulan WeChat, Telegram, kumpulan dalaman syarikat atau mesej bot. |
| Sesuai untuk pemantauan pelanggan | Penjual 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 perubahan | Mengeluarkan NO_REPLY apabila tiada perubahan, sesuai digunakan dengan OpenClaw, cron atau tugas automasi lain. |
Pemasangan satu arahan
clawhub install feishu-public-table-monitorKemas kini pemasangan sedia ada kepada versi terkini
clawhub update feishu-public-table-monitor --forceArahan kemas kini yang disyorkan untuk ruang kerja OpenClaw / Lobster
clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --forceContoh 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.