Цены на модели и правила тарификации
Коэффициенты, правила пересчёта цен, единый подход к тарификации и стоимость моделей.
1. Правила тарификации
Основной принцип тарификации: платформа рассчитывает стоимость за 100 миллионов токенов; коэффициент 1 = 40 юаней / 100 миллионов токенов, что соответствует 0.4 юаня / 1 миллион токенов. В таблице ниже «коэффициент» и «цена за 1 миллион токенов» рассчитаны по единому правилу — можно сразу ориентироваться на указанные значения.
| Позиция тарификации | Тариф | Описание |
|---|---|---|
| Коэффициент 1 | 40 юаней / 100 миллионов токенов | Эквивалентно 0.4 юаня / 1 миллион токенов; это базовое правило пересчёта для таблицы цен. |
| Коэффициент 2 | 80 юаней / 100 миллионов токенов | Цена линейно пересчитывается от базового коэффициента; стоимость 1 миллиона токенов также удваивается. |
| Коэффициент 5 | 200 юаней / 100 миллионов токенов | Для моделей с более высокой себестоимостью или потреблением ресурсов. |
| Коэффициент 10 | 400 юаней / 100 миллионов токенов | Для дорогих моделей применяется более высокий коэффициент; точные значения приведены в таблице цен. |
Один Key подходит для всех моделей. Коэффициент лишь отражает разницу в стоимости моделей; менять Key для каждой модели не требуется.
Фактические списания определяются системными записями. При временной субсидии модели, акционной скидке или изменении коэффициента эта таблица цен будет обновлена.
2. Кэширование запросов
Что такое попадание в кэш: если последовательные запросы содержат много одинакового контекста, система повторно использует уже обработанные данные, поэтому совпавшая часть не рассчитывается заново как полный ввод. Типичные сценарии: длинные диалоги, последовательные уточнения, дополнение кода, рабочие процессы Agent и многоэтапные вызовы инструментов.
| Позиция | Способ тарификации | Описание |
|---|---|---|
| Ввод с попаданием в кэш | Обычно по коэффициенту 0.1 | Совпавшая часть стоит около 10% обычного ввода, что особенно выгодно при длинном контексте. |
| Ввод без попадания в кэш | По коэффициенту соответствующей модели | Новый или существенно изменившийся контекст рассчитывается как обычный ввод. |
| Особые модели / периоды нестабильности | Возможен коэффициент 0.2 или временное отключение кэша | Например, для дорогих моделей или при нестабильной работе вышестоящего сервиса правила кэширования корректируются с учётом фактических возможностей. |
Пример: в длинном диалоге вы задаёте несколько уточняющих вопросов. Если большой повторяющийся фрагмент предыдущего контекста попадает в кэш, он оплачивается по коэффициенту кэша; новый вопрос и новый вывод — по коэффициенту модели.
Попадание в кэш зависит от содержимого запроса, возможностей модели, политики кэширования вышестоящего сервиса и текущего состояния системы. Окончательные данные отражаются в счёте.
3. Список моделей и таблица коэффициентов и цен (доступны все модели)
Как читать таблицу: сначала найдите имя модели, затем коэффициент и, наконец, «цену за 1 миллион токенов». Чем ниже коэффициент, тем ниже стоимость единицы токенов; коэффициенты и цены рассчитаны по единому правилу.
| Поле | Описание |
|---|---|
| Имя модели | Название модели для клиента, рабочего процесса или вызова API. Рекомендуем точно копировать регистр из таблицы. |
| Коэффициент | Отражает разницу в стоимости моделей. Низкие коэффициенты лучше подходят для частого повседневного использования, высокие — для особо ценных задач. |
| Цена за 1 миллион токенов | Уже пересчитана с учётом коэффициента; по этому столбцу можно сразу оценить расходы. |
| Временная субсидия / акционная цена | При временной субсидии или ограниченной по времени акции в таблице указывается актуальный коэффициент. После завершения акции он может вернуться к прежнему значению или снова измениться. |
| Поставщик | Отображаемое название | ID модели | Коэффициент / тарификация | Цена | Контекст | Работа с изображениями |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Оптимизация LLM API Gateway / агрегатор китайских моделей | Claude Sonnet 4.6 (оптимизация LLM API Gateway) | claude-sonnet-4-6 | Коэффициент 0.5 | ¥0.2 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | Коэффициент 2 | ¥0.8 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | Коэффициент 4 | ¥1.6 / миллион токенов | 258K | Поддерживается |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 128K | Не поддерживается |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | За изображение | ¥0.05–0.10 / изображение | Вывод 1–2K | Модель генерации |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | За изображение | ¥0.5–1 / изображение | Вывод 4K | Модель генерации |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | Коэффициент 6 | ¥2.4 / миллион токенов | 258K | Поддерживается |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 258K | Поддерживается |
| xAI / Grok | Grok 4.6 | grok-4.6 | Коэффициент 10 | ¥4 / миллион токенов | 500K | Требует подтверждения |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | Коэффициент 5 | ¥2 / миллион токенов | 500K | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 256K | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | Коэффициент 10 | ¥4 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | Коэффициент 40 | ¥16 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | Коэффициент 15 | ¥6 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | Коэффициент 15 | ¥6 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | Коэффициент 15 | ¥6 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Anthropic | Claude Opus 5 | claude-opus-5 | Коэффициент 15 | ¥6 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | Коэффициент 3 | ¥1.2 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | Коэффициент 4 | ¥1.6 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | Коэффициент 10 | ¥4 / миллион токенов | 1M | Не поддерживается |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.8 Max | qwen3.8-max | Коэффициент 20 | ¥8 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 1M | Не поддерживается |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 256K | Не поддерживается |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | За изображение | ¥0.2 / изображение | — | Модель генерации |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | Посекундно | ¥2 / секунду | — | Модель генерации |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | Коэффициент 1 | ¥0.4 / миллион токенов | 256K | Поддерживается |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.1 Turbo | doubao-seed-2.1-turbo | Коэффициент 3 | ¥1.2 / миллион токенов | 128K | Поддерживается |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | Коэффициент 4 | ¥1.6 / миллион токенов | 1M | Не поддерживается |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | Коэффициент 2 | ¥0.8 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | Коэффициент 7.5 | ¥3 / миллион токенов | 1M | Не поддерживается |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | Коэффициент 2.5 | ¥1 / миллион токенов | 1M | Не поддерживается |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K3 | kimi-k3 | Коэффициент 25 | ¥10 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
| Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | Коэффициент 5 | ¥2 / миллион токенов | 256K | Поддерживается |
| Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | Коэффициент 8 | ¥3.2 / миллион токенов | 1M | Поддерживается |
Адрес API: в первую очередь используйте https://api.llm-token.cn/v1; если клиент не поддерживает адрес с /v1, попробуйте https://api.llm-token.cn Требования разных платформ ретрансляции API, клиентов и плагинов к Base URL могут различаться. После смены модели рекомендуем выполнить небольшой тестовый запрос.
Установка Skill для мониторинга изменений таблицы цен
Skill для мониторинга изменений таблицы цен обновлён до 1.0.4. В новой версии исправлено чтение больших таблиц в публичных документах Feishu. Теперь Skill в первую очередь распознаёт настоящую таблицу цен моделей и не принимает таблицу с пояснениями за таблицу цен.
| Возможность | Описание |
|---|---|
| Автоматическое обнаружение изменений | Отслеживает таблицы моделей, коэффициентов и цен в публичных документах Feishu, выявляя добавление и удаление моделей, изменение коэффициентов и цен за 1 миллион токенов. |
| Автоматическая подготовка уведомлений | При изменениях формирует уведомление Markdown, готовое для отправки в группу WeChat, Telegram, корпоративный чат или сообщение бота. |
| Подходит для клиентского мониторинга | Посредники, администраторы команд и менеджеры клиентских групп могут отслеживать цены без ежедневного ручного сравнения документов. |
| Не беспокоит без изменений | Если изменений нет, выводит NO_REPLY; подходит для OpenClaw, cron и других автоматизированных задач. |
Установка одной командой
clawhub install feishu-public-table-monitorОбновление до последней версии для существующих пользователей
clawhub update feishu-public-table-monitor --forceРекомендуемая команда обновления для рабочей области OpenClaw
clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --forceПример команды для мониторинга этой таблицы цен
Перед запуском включите в Feishu публичный доступ к целевому документу через интернет. Затем замените PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE ниже на публичный URL Feishu. Ссылки, требующие входа, отслеживать нельзя.
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)"Использование: при первом запуске создаётся базовое состояние; затем достаточно выполнять задачу по расписанию. Вывод NO_REPLY означает, что таблица цен не изменилась. При изменениях автоматически создаётся уведомление о добавлении и удалении моделей, а также об изменении коэффициентов и цен.
Область применения: этот Skill предназначен для общедоступных таблиц цен в документах Feishu. Перед подключением закрытого документа или страницы, требующей входа, проверьте права доступа и требования к безопасности данных.