2025国内AI模型排行：API价格对比

产品团队、开发者、企业采购看这一篇就够——附送可复制的「成本计算器」代码，10秒算出哪家API最省钱。

一、为什么需要这份排行榜？

🚀 国内大模型进入“百模大战”，同样1M tokens，不同厂商价差高达50倍！
🎯 本报告从性能基准、价格、上下文长度、场景适配四大维度，帮你快速锁定最优模型，少走弯路、少花冤枉钱。

二、2025国内10大模型速览（一张表看懂）

三、价格维度对比（输入/输出/缓存一目了然）

💡 价格公式：总成本 = 输入×单价 + 输出×单价 – 缓存命中×折扣
👉 用下方「成本计算器」10秒得出真实账单。

四、性能基准雷达图（官方数据+实测）

🧪 测试任务：C-Eval（中文）、MATH、HumanEval、LongBench
📊 综合得分（满分100）：

如需复现基准，可用「代码示例讲解概念」一键生成评测脚本，自动拉取官方题库并输出得分对比。

想了解比较报告的深度内容，点此查看完整报告

五、场景选型速查表（Ctrl+F 即可）

六、成本计算器（可复制 Python 脚本）

# pip install pandas
import pandas as pd
cost = {
    "DeepSeek V3": {"in_hit": 0.5, "in_miss": 2, "out": 8, "cache_discount": 0.75},
    "Step-2-mini": {"in_hit": 1, "in_miss": 1, "out": 2, "cache_discount": 0},
    # 其余模型略，可自助添加
}
def calc(model, in_tokens, out_tokens, hit_rate=0.8):
    c = cost[model]
    in_cost = in_tokens * (hit_rate * c["in_hit"] + (1 - hit_rate) * c["in_miss"]) / 1e6
    cache_save = in_tokens * hit_rate * c["in_hit"] * c["cache_discount"] / 1e6
    out_cost = out_tokens * c["out"] / 1e6
    return round(in_cost + out_cost - cache_save, 2)

print("10M in + 2M out, 80%缓存命中率:")
for m in cost:
    print(m, calc(m, 10e6, 2e6, 0.8), "元")

跑一遍，10 秒出结果：DeepSeek V3 比 GLM-4-Plus 省 94% 成本！

七、价格维度一句话总结

• 极致省钱 → DeepSeek V3 / Step-2-mini
• 长文本王者 → moonshot-v1-32k / Doubao 256k
• 数学/代码封顶 → 通义千问-Max
• 私有部署神器 → Baichuan4 Turbo（2卡4090即可）
• 多模态不计成本 → GLM-4-Plus

八、结语：选型不再拍脑袋

🎯 记住「三问」：

1. 场景？（搜索/生成/长文本/代码）
2. 预算？（每 1M tokens 上限）
3. 延迟？（Edge or 机房）

把答案套进本文表格，5 秒锁定最优模型；再用「API 交互代码生成」一键生成带重试、缓存、日志的完整调用代码，直接上线！

九、彩蛋：完整报告与自制工具

📄 点此查看 50 页高清 PDF 对比报告
🔧 去控制台自制模型比价报告

已嵌入的 5 组 AI 提示词清单

1. 代码示例讲解概念
2. API 交互代码生成
3. 智能代码审查助手
4. 代码优化助手
5. 代码安全审查