前言
最近正在尝试使用 API 调用 LLM，发现各个大厂的 API 价格都有差异，所以想整理一下各个大厂的 API 价格对比，方便自己，也方便他人。
不包含 Embedding 、图片生成等模型的价格。
参考： 1M = 1000K = 100 0000 = 1000,000
纯手动整理，如有疏漏烦请指出，谢谢。
OpenAI
这个不用说，先驱者。它将是我们评定其他大厂的参考标准。
GPT-3.5-Turbo
Model | Input | Output |
gpt-3.5-turbo-0125 | $0.50 / 1M tokens | $1.50 / 1M tokens |
gpt-3.5-turbo-instruct | $1.50 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens |
根据现在的汇率（1SUD=7.22CNY），CNY 的表格如下：
Model | Input | Output |
gpt-3.5-turbo-0125 | ￥ 3.61 / 1M tokens | ￥ 10.83 / 1M tokens |
gpt-3.5-turbo-instruct | ￥ 10.83 / 1M tokens | ￥ 14.44 / 1M tokens |
GPT-4
好贵的
Model | Input | Output |
gpt-4 | $30.00 / 1M tokens | $60.00 / 1M tokens |
gpt-4-32k | $60.00 / 1M tokens | $120.00 / 1M tokens |
根据现在的汇率（1SUD=7.22CNY），CNY 的表格如下：
Model | Input | Output |
gpt-4 | ￥ 216.6 / 1M tokens | ￥ 433.2 / 1M tokens |
gpt-4-32k | ￥ 433.2 / 1M tokens | ￥ 866.4 / 1M tokens |
GPT-4-Turbo
这个价格就合理多了，但是依然较为昂贵。
Model | Input | Output |
gpt-4-0125-preview | $10.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens |
gpt-4-1106-preview | $10.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens |
gpt-4-1106-vision-preview | $10.00 / 1M tokens | $30.00 / 1M tokens |
根据现在的汇率（1SUD=7.22CNY），CNY 的表格如下：
Model | Input | Output |
gpt-4-0125-preview | ￥ 72.2 / 1M tokens | ￥ 216.6 / 1M tokens |
gpt-4-1106-preview | ￥ 72.2 / 1M tokens | ￥ 216.6 / 1M tokens |
gpt-4-1106-vision-preview | ￥ 72.2 / 1M tokens | ￥ 216.6 / 1M tokens |
阿里云 DashScope
阿里云 DashScope，提供包括通义千问在内的各种 LLM 访问能力。 这是其官方文档
通义千问
模型名 | 计费单价 | 统一单位后的计费单价 | 上下文 token 数（可输入 token 数） |
qwen-turbo | 0.008 元/1,000 tokens | ￥ 8 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-plus | 0.02 元/1,000 tokens | ￥ 20 / 1M tokens | 32k (30k) |
qwen-max | 0.12 元/1,000 tokens | ￥ 120 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-max-1201 | 0.12 元/1,000 tokens | ￥ 120 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-max-longcontext | 0.12 元/1,000 tokens | ￥ 120 / 1M tokens | 32k (30k) |
免费额度
模型名 | 免费额度 |
qwen-turbo | 开通 DashScope 即获赠总计 2,000,000 tokens 限时免费使用额度，有效期 180 天。 |
qwen-plus | 开通 DashScope 即获赠总计 1,000,000 tokens 限时免费使用额度，有效期 180 天。 |
qwen-max 系列 | 开通 DashScope 即获赠总计 1,000,000 tokens 限时免费使用额度，有效期 30 天。 |
通义千问【开源版模型】
模型名 | 计费单价 | 统一单位后的计费单价 | 上下文 token 数（可输入 token 数） |
qwen-72b-chat / qwen1.5-72b-chat | 0.02 元/1,000 tokens | ￥ 20 / 1M tokens | 32k (30k) |
qwen-14b-chat / qwen1.5-14b-chat | 0.008 元/1,000 tokens | ￥ 8 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-7b-chat / qwen1.5-7b-chat | 0.006 元/1,000 tokens | ￥ 6 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-1.8b-chat | 限时免费开放中 | ￥ 0 / 1M tokens | 8k (6k) |
qwen-1.8b-longcontext-chat | 32k (30k) |
既然 qwen 1 和 qwen 1.5 价格一样，那肯定是调用 1.5 啦。
免费额度：除 1.8b 这个限时免费外，其他均有时长 30 天的 100 0000 tokens 的免费额度。
其他
有第三方大模型可用
例如 LLaMa2，价格目前免费，但需申请。
百度智能云
文心一言
单位已经统一。
模型 | 输入 | 输出 |
ERNIE-4.0-8K | ￥ 120(150) / 1M tokens | ￥ 120(150) / 1M tokens |
ERNIE-Bot-8K | ￥ 24 / 1M tokens | ￥ 48 / 1M tokens |
ERNIE-3.5-8K | ￥ 12 / 1M tokens | ￥ 12 / 1M tokens |
ERNIE-Bot-turbo-0922 | ￥ 8(12) / 1M tokens | ￥ 8(12) / 1M tokens |
ERNIE-Speed-8K | ￥ 4 / 1M tokens | ￥ 8 / 1M tokens |
ERNIE-3.5-4K-0205 | ￥ 12 / 1M tokens | ￥ 12 / 1M tokens |
ERNIE-3.5-8K-0205 | ￥ 24 / 1M tokens | ￥ 48 / 1M tokens |
ERNIE-3.5-8K-1222 | ￥ 12 / 1M tokens | ￥ 12 / 1M tokens |
ERNIE-Lite-8K | ￥ 3 / 1M tokens | ￥ 6 / 1M tokens |
ERNIE-Speed-128K | ￥ 4 / 1M tokens | ￥ 8 / 1M tokens |
其他
有第三方大模型可用
在此仅选取部分模型的价格进行对比。
模型 | 单价 | 统一单位后的计费单价 |
Llama-2-7B-Chat | 0.004元/千tokens | ￥ 4 / 1M tokens |
Llama-2-13B-Chat | 0.006元/千tokens | ￥ 6 / 1M tokens |
Llama-2-70B-Chat | 0.035元/千tokens | ￥ 35 / 1M tokens |
Mixtral-8x7B-Instruct | 0.035元/千tokens | ￥ 35 / 1M tokens |
Gemma-7B-it | 0.004元/千tokens | ￥ 4 / 1M tokens |
Yi-34B-Chat | 限时免费，每个账号每天包含500次调用额度 | ￥0 / 1M tokens |
腾讯混元大模型
产品名 | 计费单价 | 统一单位后的计费单价 | 上下文 token 数（根据文档推测） |
腾讯混元大模型标准版 | 0.01元 / 1000 tokens | ￥ 10 / 1M tokens | 16k |
腾讯混元大模型高级版 | 0.10元 / 1000 tokens | ￥ 10 / 1M tokens | 16k |
免费额度：时长 12 个月的 10 0000 tokens 的免费额度
讯飞星火
模型 | 单价 | 统一单位后的计费单价 |
星火大模型V1.5、V3.0、V3.5 | 0.3~0.24元 / 万 tokens | ￥ 30~24 / 1M tokens |
免费额度：个人拥有时长 12 个月的 200 0000 tokens 的免费额度，企业额度为 500 0000 tokens。
Kimi
月之暗面的模型。超长上下文确实有独到之处。
模型 | 计费单价 |
moonshot-v1-8k | ￥ 12 / 1M tokens |
moonshot-v1-32k | ￥ 24 / 1M tokens |
moonshot-v1-128k | ￥ 60 / 1M tokens |
智谱
模型 | 单价 | 统一单位后的计费单价 | 上下文 token 数 |
GLM-4 | 0.1元 / 千tokens | ￥ 100 / 1M tokens | 128K |
GLM-3-Turbo | 0.005元 / 千tokens | ￥ 5 / 1M tokens | 128K |
很明显对标的 OpenAI，定价比 OpenAI 略低。
Mistral
Model | Input (USD) | Output (USD) | Input (EUR) | Output (EUR) |
Mistral 7B | 0.25$ / 1M tokens | 0.25$ / 1M tokens | 0.2€ / 1M tokens | 0.2€ / 1M tokens |
Mixtral 8x7B | 0.7$ / 1M tokens | 0.7$ / 1M tokens | 0.65€ / 1M tokens | 0.65€ / 1M tokens |
Mistral Small | 2$ / 1M tokens | 6$ / 1M tokens | 1.85€ / 1M tokens | 5.55€ / 1M tokens |
Mistral Medium | 2.7$ / 1M tokens | 8.1$ / 1M tokens | 2.5€ / 1M tokens | 7.5€ / 1M tokens |
Mistral Large | 8$ / 1M tokens | 24$ / 1M tokens | 7.3€ / 1M tokens | 22€ / 1M tokens |
根据现在的汇率（1SUD=7.22CNY / 1EUR=7.75），CNY 的表格如下：
Model | Input (USD-CNY) | Output (USD-CNY) | Input (USD-CNY) | Output (USD-CNY) |
Mistral 7B | ￥1.805 / 1M tokens | ￥1.805 / 1M tokens | ￥1.55 / 1M tokens | ￥1.55 / 1M tokens |
Mixtral 8x7B | ￥5.054 / 1M tokens | ￥5.054 / 1M tokens | ￥5.0375 / 1M tokens | ￥5.0375 / 1M tokens |
Mistral Small | ￥14.44 / 1M tokens | ￥43.32 / 1M tokens | ￥14.3375 / 1M tokens | ￥43.0125 / 1M tokens |
Mistral Medium | ￥19.494 / 1M tokens | ￥58.482 / 1M tokens | ￥19.375 / 1M tokens | ￥58.125 / 1M tokens |
Mistral Large | ￥57.76 / 1M tokens | ￥173.28 / 1M tokens | ￥56.575 / 1M tokens | ￥170.5 / 1M tokens |
Replicate
Model | Input | Output |
meta/llama-2-70b | $0.65 / 1M tokens | $2.75 / 1M tokens |
meta/llama-2-13b | $0.10 / 1M tokens | $0.50 / 1M tokens |
meta/llama-2-7b | $0.05 / 1M tokens | $0.25 / 1M tokens |
meta/llama-2-70b-chat | $0.65 / 1M tokens | $2.75 / 1M tokens |
meta/llama-2-713b-chat | $0.10 / 1M tokens | $0.50 / 1M tokens |
meta/llama-2-7b-chat | $0.05 / 1M tokens | $0.25 / 1M tokens |
mistralai/mistral-7b-v0.1 | $0.05 / 1M tokens | $0.25 / 1M tokens |
mistralai/mistral-7b-instruct-v0.2 | $0.05 / 1M tokens | $0.25 / 1M tokens |
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1 | $0.30 / 1M tokens | $1.00 / 1M tokens |
根据现在的汇率（1SUD=7.22CNY），CNY 的表格如下：
Model | Input | Output |
meta/llama-2-70b | ￥4.693 / 1M tokens | ￥19.855 / 1M tokens |
meta/llama-2-13b | ￥0.722 / 1M tokens | ￥3.61 / 1M tokens |
meta/llama-2-7b | ￥0.361 / 1M tokens | ￥1.805 / 1M tokens |
meta/llama-2-70b-chat | ￥4.693 / 1M tokens | ￥19.855 / 1M tokens |
meta/llama-2-713b-chat | ￥0.722 / 1M tokens | ￥3.61 / 1M tokens |
meta/llama-2-7b-chat | ￥0.361 / 1M tokens | ￥1.805 / 1M tokens |
mistralai/mistral-7b-v0.1 | ￥0.361 / 1M tokens | ￥1.805 / 1M tokens |
mistralai/mistral-7b-instruct-v0.2 | ￥0.361 / 1M tokens | ￥1.805 / 1M tokens |
mistralai/mixtral-8x7b-instruct-v0.1 | ￥2.166 / 1M tokens | ￥7.22 / 1M tokens |
