国产大模型价格对比千问DeepSeek
国产大模型 API 中转 2026年8月最新价格对比（千问/DeepSeek/GLM/豆包）
2026-08-25 · 约 7 分钟阅读
国产大模型阵营在2026年持续快速迭代，千问、DeepSeek、智谱GLM、豆包等均已推出新一代模型，且普遍延续了"低价"竞争策略。本文梳理主流国产模型的定价逻辑与接入方式。
一、国产大模型阵营现状
| 厂商 | 代表模型 | 特点 |
|---|---|---|
| 阿里云百炼 | Qwen3.8-Max / Qwen3.7-Plus / Qwen3.7-Flash | 覆盖旗舰到轻量全档位 |
| DeepSeek | DeepSeek-V4-Pro / V4-Flash | 定价透明，官方公布分时段价格 |
| 智谱 | GLM-5.3 / GLM-5.2 | 强调推理与编码能力 |
| 字节跳动 | 豆包系列 | 生态整合度高 |
| MiniMax | MiniMax-M3 | 多模态与Agent场景 |
二、DeepSeek 官方分时定价（示例，以官网实时页面为准）
DeepSeek 是目前定价机制最透明的国产模型厂商，采用"峰时/非峰时"两档定价，非峰时段价格是峰时的一半：
| 计费项 | DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek-V4-Pro |
|---|---|---|
| 输入（缓存命中，非峰时） | 约 $0.007/M tokens | 约 $0.022/M tokens |
| 输入（缓存未命中，非峰时） | 约 $0.22/M tokens | 约 $0.66/M tokens |
| 输出（非峰时） | 约 $0.66/M tokens | 约 $1.98/M tokens |
峰时时段（UTC 01:00-04:00、06:00-10:00，工作日）价格为非峰时的2倍。具体数值请以 DeepSeek 官方定价页 为准。
这种分时定价模式意味着：把非实时任务（如批量数据处理、离线分析）调度到非峰时段，能显著降低成本。
三、通过中转站统一接入国产模型
多数国产大模型厂商都提供 OpenAI 兼容格式的 API，中转站可以将它们和海外模型（GPT/Claude/Gemini）统一到同一个 Key 下：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="你的中转站Key",
base_url="https://中转站域名/v1"
)
# 调用千问
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-max",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
# 调用 DeepSeek
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)四、选型建议
| 场景 | 建议模型 |
|---|---|
| 高并发、成本敏感 | DeepSeek-V4-Flash（非峰时段） |
| 复杂推理/编码 | DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.3、Qwen3.8-Max |
| 多模态理解 | Qwen3.7-Plus、Qwen3.5-Omni |
| 长文本/Agent场景 | GLM-5.3（支持1M上下文） |
五、国产模型 vs 海外模型的成本差异
国产大模型的 token 单价普遍显著低于 GPT/Claude 同档位模型（差异可达数十倍级别，具体倍数随模型版本变化），核心原因包括：
- 训练和推理成本结构不同
- 国内厂商更倾向以量换价，抢占开发者生态
- 部分国产模型完全开源（如 Qwen 系列），降低了自部署门槛
对成本高度敏感的场景（如高频客服、批量内容生成），优先评估国产模型能否满足质量要求；对复杂推理和多语言能力要求高的场景，仍建议保留 GPT/Claude 作为备选。