重新对比13款文本模型API价格：GPT-5.5、GPT-5.6、Claude、Gemini和DeepSeek谁更划算？

最近重新读取了一次 MaiziTech 的/v1/models接口。相比上一次记录部分文本模型的价格已经发生变化其中比较明显的是 GPT-5.6 Luna 和 GPT-5.6 Terra。两款模型调整价格后目前都比 OpenAI 官方标准实时 API 价格低约20%。这次对比不讨论“哪个平台一定更好”也不把低价直接等同于模型效果。本文主要测评三个方面当前接口展示的输入、输出 Token 价格与模型厂商官方标准实时 API 的价格差距哪些模型通过聚合接口更便宜哪些模型直接使用官方更划算。需要说明的是本次属于公开价格测算没有进行相同提示词下的模型能力、响应速度、并发能力和稳定性测试。同名模型也不一定意味着上游线路、默认参数、限流规则和数据策略完全相同。一、价格对比口径本文采用以下统一规则价格单位统一为美元/百万 Token输入价格按普通非缓存输入计算分别统计输入和输出价格官方价格使用标准实时 API不使用 Batch、Flex、Priority 等特殊任务价格不计算充值赠送和企业协议折扣聚合接口价格以本次/v1/models返回结果为准。二、13款文本模型价格对比模型MaiziTech输入价格MaiziTech输出价格官方输入价格官方输出价格对比结果GPT-5.5$0.985$6.045$5.00$30.00输入低80.3%输出低79.8%Gemini 3.1 Pro Preview$0.6304$5.7824$2.00$12.00输入低68.5%输出低51.8%Gemini 3.5 Flash$0.537$4.478$1.50$9.00输入低64.2%输出低50.2%Claude Sonnet 5$0.9696$4.848$2.00$10.00输入、输出均低约51.5%Claude Fable 5$4.851$24.254$10.00$50.00输入、输出均低约51.5%GPT-5.6 Sol$4.80$19.20$5.00$30.00输入低4%输出低36%GPT-5.6 Luna$0.80$4.80$1.00$6.00输入、输出均低20%GPT-5.6 Terra$2.00$12.00$2.50$15.00输入、输出均低20%Claude Opus 4.7$4.4448$22.2264$5.00$25.00输入、输出均低约11.1%Claude Opus 4.8$4.608$23.04$5.00$25.00输入、输出均低约7.8%Claude Sonnet 4.6$2.91$14.552$3.00$15.00输入、输出均低约3%DeepSeek V4 Flash$0.179$0.358$0.14$0.28官方低约21.8%DeepSeek V4 Pro$2.149$4.299$0.435$0.87官方价格约为其五分之一这张表能看出一个比较明确的结论聚合接口并不是所有模型都比官方便宜。GPT-5.5、Gemini、Claude Sonnet 5等模型的公开价格差距比较大DeepSeek V4系列则是官方直接调用更便宜。所以大模型API选型不能只看某个平台展示的一个最低价格需要逐个模型进行比较。三、GPT-5.5目前账面价格差距最大GPT-5.5当前价格为输入$0.985/百万Token 输出$6.045/百万TokenOpenAI官方标准短上下文价格为输入$5/百万Token 输出$30/百万Token按照公开价格计算输入价格低约80.3%输出价格低约79.8%。假设某个项目每月消耗输入Token1000万 输出Token200万对应费用如下渠道输入成本输出成本总成本MaiziTech$9.85$12.09$21.94OpenAI官方标准价$50.00$60.00$110.00差额$88.06从展示价格看差距非常明显。但价格差距越大越应该进行真实业务测试。正式接入前建议确认以下内容是否为相同模型版本最大上下文是否一致推理强度是否可以配置Function Calling是否完整支持JSON结构化输出是否稳定图片输入是否支持长上下文是否会进入其他价格档位高并发下是否会限流或切换线路。仅凭模型名称和Token价格不能确认两个渠道的服务体验完全一致。四、GPT-5.6 Luna和Terra本次价格变化明显上一次读取时GPT-5.6 Luna和Terra的价格分别是Luna$1.28输入 / $7.68输出 Terra$3.04输入 / $16输出当前价格已经调整为Luna$0.80输入 / $4.80输出 Terra$2.00输入 / $12.00输出OpenAI官方标准短上下文价格为Luna$1输入 / $6输出 Terra$2.50输入 / $15输出调整后两款模型的输入和输出价格都比官方低约20%。继续使用每月1000万输入Token、200万输出Token进行计算模型MaiziTech成本官方标准价成本预计差额GPT-5.6 Luna$17.60$22.00$4.40GPT-5.6 Terra$44.00$55.00$11.00GPT-5.6 Sol$86.40$110.00$23.60Luna和Terra属于输入、输出价格同比例降低。Sol则不同。GPT-5.6 Sol输入价格是$4.80官方是$5只低4%但输出价格是$19.20官方是$30低36%。所以Sol更适合以下输出量较大的任务长篇代码生成技术方案编写数据分析报告长文本改写多轮Agent任务复杂推理结果输出。如果任务主要是输入大量文档只输出几句话Sol的整体成本优势不会像“输出低36%”看起来那么大。五、Gemini 3.5 Flash需要区分标准价和批处理价Gemini 3.5 Flash当前价格为输入$0.537/百万Token 输出$4.478/百万TokenGoogle官方标准实时API价格为输入$1.50/百万Token 输出$9.00/百万Token因此按照标准实时API比较输入价格低约64.2%输出价格低约50.2%。不过Google官方还提供Batch和Flex模式对应价格约为输入$0.75/百万Token 输出$4.50/百万Token如果对比Batch或Flex输入价格低约28.4%输出价格基本接近。这说明比较模型价格时必须先明确任务类型。实时聊天、在线Agent和需要立即返回结果的接口应对比标准实时价格。离线摘要、批量分类、数据清洗等不要求立即返回的任务则应该同时对比官方Batch价格。六、Gemini 3.1 Pro适合重点测试长文档任务Gemini 3.1 Pro Preview当前价格为输入$0.6304/百万Token 输出$5.7824/百万TokenGoogle官方在输入不超过20万Token时价格为输入$2/百万Token 输出$12/百万Token对应差距为输入低约68.5%输出低约51.8%。不过Gemini官方对超过20万Token的请求采用更高价格档位。因此如果主要使用场景是超长文档总结多份PDF联合分析大型代码仓库分析长对话历史多模态视频理解就不能只根据短上下文价格推算最终账单。比较合理的做法是分别使用10万、20万、50万和100万Token进行实际请求再观察最终账单。七、Claude系列并不是所有模型都便宜一半Claude系列的价格差距并不统一。模型MaiziTech输入/输出Anthropic官方输入/输出差距Claude Sonnet 5$0.9696 / $4.848$2 / $10低约51.5%Claude Fable 5$4.851 / $24.254$10 / $50低约51.5%Claude Opus 4.7$4.4448 / $22.2264$5 / $25低约11.1%Claude Opus 4.8$4.608 / $23.04$5 / $25低约7.8%Claude Sonnet 4.6$2.91 / $14.552$3 / $15低约3%可以看到价格差距主要集中在Claude Sonnet 5和Claude Fable 5。Opus 4.7、Opus 4.8和Sonnet 4.6与官方标准价比较接近。另外Claude Sonnet 5当前官方价格属于阶段性首发价格。模型官方价格、Tokenizer和缓存计费规则后续变化都可能影响最终成本。八、DeepSeek V4是本次对比中的反向结果DeepSeek V4 Flash当前价格为MaiziTech$0.179输入 / $0.358输出 DeepSeek官方$0.14输入 / $0.28输出按照公开价格计算官方低约21.8%。DeepSeek V4 Pro的差距更明显MaiziTech$2.149输入 / $4.299输出 DeepSeek官方$0.435输入 / $0.87输出MaiziTech公开价格约为DeepSeek官方价格的4.94倍。因此如果项目主要使用DeepSeek V4而且具备直接调用官方API的条件那么只从Token价格看官方渠道更合适。聚合接口可能提供统一鉴权、统一账单和统一请求格式但这些属于接入便利性不能算成DeepSeek模型本身的价格优势。九、如何计算自己的模型调用成本基础计算公式为总费用 输入Token ÷ 1,000,000 × 输入单价 输出Token ÷ 1,000,000 × 输出单价Python计算示例defcalculate_model_cost(input_tokens:int,output_tokens:int,input_price:float,output_price:float,)-float: 根据每百万Token价格计算调用费用。 ifinput_tokens0oroutput_tokens0:raiseValueError(Token数量不能为负数)input_costinput_tokens/1_000_000*input_price output_costoutput_tokens/1_000_000*output_pricereturninput_costoutput_cost costcalculate_model_cost(input_tokens10_000_000,output_tokens2_000_000,input_price0.985,output_price6.045,)print(f预计费用${cost:.2f})真实账单还需要考虑缓存命中和缓存写入推理Token长上下文价格分档工具调用费用搜索和代码执行费用失败任务是否计费重试次数不同Tokenizer的Token差异实时任务和批处理任务的价格差异。十、真正应该比较的是“完成任务的成本”每百万Token价格只能反映基础账面成本。更加合理的评估指标应该是单个可用任务成本 总调用费用 ÷ 最终成功完成的任务数量假设一个低价模型需要反复生成三次才能得到可用答案而另一个模型一次就能完成任务后者即使Token价格稍高最终成本也可能更低。正式选型时建议准备一套固定测试集记录测试指标具体内容首字延迟请求后多久开始返回内容完整耗时完成全部输出需要多久实际Token每次任务消耗多少输入和输出成功率请求是否超时、报错或中断指令遵循是否按照指定格式输出工具调用Function Calling是否正确结果可用率输出是否可以直接进入业务流程最终账单完成固定任务总共花费多少十一、最终价格测评结论按照当前公开价格可以将这些模型分成三组。1. 账面价格差距较大的模型GPT-5.5Gemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.5 FlashClaude Sonnet 5Claude Fable 5。2. 有一定价格差距但需要结合任务结构GPT-5.6 LunaGPT-5.6 TerraGPT-5.6 SolClaude Opus 4.7Claude Opus 4.8。3. 官方价格接近或更低Claude Sonnet 4.6DeepSeek V4 FlashDeepSeek V4 Pro。因此不能简单得出“聚合接口一定比官方便宜”或者“官方接口一定更划算”的结论。比较合理的做法是按照实际业务进行模型分流GPT、Gemini和Claude部分模型可以重点测试聚合接口DeepSeek V4可以优先比较官方接口不要求实时返回的任务还要单独比较官方Batch或Flex价格最终根据实际Token、响应速度、成功率和结果可用率决定使用渠道。测试入口链接中包含邀请码https://www.maizitech.xyz/register?invite_code72Y43B数据根据本次重新读取的模型接口和厂商公开价格整理。模型价格、上下文规则、缓存策略和服务状态可能随时变化最终以实时接口和实际账单为准。