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2 个模型
↕ 名称
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DeepSeek

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 是 V4.1-Flash 的最新迭代版本,通过基于自反馈的强化学习(RL)训练,在 Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1、ProgramBench 等多项基准上较上版显著提升,同时缩短任务运行时间与输出长度,在多个 Harness 下达到新的性能–费用帕累托最优。模型从零构建完整项目的能力进一步增强,可支持游戏开发、3D 建模等“许愿式”编程任务,延续上一版的 552B 总参数 MoE、原生多模态视觉理解、1M 上下文与 384K 最大输出。

标签 文本, 图片 +2
按量计费 分时定价
官方参考价
输入价格
¥1/ 百万 Token
输出价格
¥4/ 百万 Token
缓存输入
¥0.02/ 百万 Token
分组价官方价 ×0.7
输入价格
¥0.7/ 百万 Token
输出价格
¥2.8/ 百万 Token
缓存输入
¥0.014/ 百万 Token
分组
DeepSeek默认分组
协议
OpenAI Chat CompletionsOpenAI ResponsesAnthropic Messages
状态 55.00%
延迟
0.87s
吞吐
33.7t/s

Kimi

具备 1M-token 上下文窗口和始终开启推理能力的多模态 Kimi 模型,适用于编程、3D 创作和金融研究

标签 推理, 工具 +4
按量计费
官方参考价
输入价格
¥13/ 百万 Token
输出价格
¥68/ 百万 Token
缓存输入
¥1.3/ 百万 Token
分组价官方价 ×9.8
输入价格
¥127.4/ 百万 Token
输出价格
¥666.4/ 百万 Token
缓存输入
¥12.74/ 百万 Token
分组
Kimi默认分组
协议
OpenAI Chat CompletionsOpenAI ResponsesAnthropic Messages
状态 —
—
延迟
—s
吞吐
—t/s

官方参考价由平台维护。分组价按相同时段的官方参考价 × 分组倍率计算,实际费用以请求受理时的价格为准。