低价LLM API比较：14个候选按任务算费用

低价LLM API比较：按任务计算模型费用

在2026年10月29日原文比较的这批Orux AI候选中，按每次2,000输入、500输出tokens计算，LingDT 3.0 Flash每1,000次20.4 Credits（$0.102）最低，GPT-6 Luna以24.3 Credits（$0.122）紧随其后。有厂商公开价格可比的低价选项为GPT-6 Luna和Claude Haiku 5.5，后者48.6 Credits（$0.243），分别约为所引官方标准价的27%与54%。这不是2026年11月全部在售模型的绝对最低价榜；目录已有新型号，需重新纳入比较。

这些数字固定了工作量。输入输出比例变动，排名也会变。下面保留完整价格表、前提与可测自己提示用量的脚本，不把价格排序当作质量排名。

先看结论

以每次2,000输入、500输出tokens、2026年10月29日Orux价格计算，候选前五名为：

1. LingDT 3.0 Flash：20.4 Credits（$0.102），原文没有找到可比较的官方公开价。
2. GPT-6 Luna：24.3 Credits（$0.122），所引OpenAI标准价为$0.45。
3. Claude Haiku 5.5：48.6 Credits（$0.243），Anthropic标准价为$0.45。
4. Ernie 4.5 Turbo 128K：53.3 Credits（$0.267）。
5. Qwen3.5 Plus：75 Credits（$0.375），对比所引阿里云区域价格$0.574。

DeepSeek V4.1 Flash谷时第六，91.7 Credits（$0.458），峰时翻倍，不能忽略时段。

方法与前提

原文于2026年10月29日从Orux公开模型页和各厂商价格页读取每100万tokens费率。本站主单位为Credits，1 Credit=$0.005，即200 Credits=$1；美元只是换算，不是另一套售价。

参考请求2,000输入、500输出tokens，大致可代表带检索上下文的客服回复或短摘要，但不保证你的实际用量相同。1,000次共2M输入、0.5M输出，因此：

每1,000次费用 = 2 × 输入单价 + 0.5 × 输出单价

GPT-6 Luna输入5.4、输出27 Credits/100万tokens，所以2×5.4+0.5×27=10.8+13.5=24.3 Credits。

本文没有做质量基准。重试会增加实际成本，可能抹平便宜单价的优势，但不是每次重试都必然超过任何更贵模型。把这当候选清单，再用自己的任务验收。

完整比较表

以下是原文2026年10月29日的14个模型候选，DeepSeek峰谷分行。Orux为Credits/100万tokens，官方为USD/100万tokens。它不是当前全部目录。表中阿里云数字对应所引区域与部署方式，不能当所有地区统一报价。

左右滑动查看完整表格。

表格还有三个说明：

• 阿里云将所引Qwen3.7 Plus的$0.40/$1.60标为限时八折；当前可在US/Japan等相关区域行找到，Global等行不同。78%比例只对应这个比较口径，促销结束或换区域会变。
• Gemini 4 Argon官方价将于2026年12月1日升至$4/$20；Gemini 3.8 Flash于2027年1月1日升至$1.50/$7.50。届时同一参考工作量官方为$18.00/$6.75。Orux未来价格以模型页为准，本文不假设是否跟涨。
• 原文查价当天未加载到Moonshot价表，所以Kimi K3保留“未核实”。这表示当时没有比较依据，不表示今天没有官方报价。

Orux并非更便宜的情况

DeepSeek有两个容易选错的地方：

• deepseek-v4.1-flash-1017固定输入60、输出240 Credits/100万tokens（$0.30/$1.20），全天等于官方峰价、官方谷价的两倍。参考工作量每1,000次240 Credits（$1.20）。若不特指1017版本，可先比较deepseek-v4.1-flash，但不要据此假定两个alias输出完全一致。
• Orux每天UTC01:00–04:00和06:00–10:00应用峰价；DeepSeek官方仅工作日且排除中国法定节假日。周末对应北京时间白天，本站输入$0.229/100万tokens，官方谷价$0.15，所以这些时段直连更便宜。

原文还记录MiniMax M3、Doubao和Kimi K2.x中部分型号在Orux高于所引官方价，因此没有纳入该批排序。这是当时的筛选说明，不替代当前具体型号、区域和档位的核价。DeepSeek API价格指南（英文）详述排程。

输入输出比例如何改变排名

参考工作量偏重输入。表中多数模型输出单价是输入的3–6倍，因此比例会改变排序。以下用相同2026年10月29日费率，单位为每1,000次Credits。

左右滑动查看完整表格。

实际含义是：

• 分类和RAG输入占比高，GPT-6 Luna的输入5.4低于LingDT的5.83，因此略低价。
• 输出占比高时，LingDT的17.5低于GPT-6 Luna的27，长文示例约便宜三分之一。
• 需要JSON时，DeepSeek V4.1 Flash在本站提供response_format: {"type": "json_object"}。虽然比前两者贵，格式模式可能减少无效JSON重试，但不保证schema正确或真的减少了你的重试。
• 代码任务不在本文评质量。MiniMax M3.1 Flash参考费用96 Credits/1,000次，模型页将其定位为代码与多步任务，可列为中价位试用项，不能当作已验证代码胜者。

容易漏掉的成本

token单价只是账单的一部分，预算前还要看：

• 长上下文档位。Haiku 5.5输入超过100K后，从10.8/54跳到56/280 Credits/100万tokens，按请求整档计费。120K输入、1K输出约7.0 Credits，而非低档假算的1.35。GPT-6 Luna本站从270K输入起使用20/80；原文记录当时OpenAI边界272K，但本次官方页面未确认该旧边界，不应当作当前保证。Qwen3.5 Plus超过128K、Qwen3.7 Plus超过256K也有高档，查模型页。
• 峰谷时段。DeepSeek Flash和Pro峰价约翻倍，可等待任务安排谷时。
• 提示缓存。Haiku短上下文缓存读取1.1 Credits/100万，GPT-6 Luna为0.54。若每次2,000输入中1,500为稳定且确实命中的系统提示，Haiku每1,000次从48.6降至约34.1 Credits，不含缓存写入。Anthropic官方5分钟写入为输入的1.25倍；Orux当前Haiku短档写入13.75 Credits，需用本站表计算，不能直接把10.8乘1.25。
• 最低收费。原文写全站每次最低0.001 Credits；2026年11月1日核验，当前按销售条款而异，GPT-6 Luna和Haiku等为0.001，LingDT、DeepSeek及部分其他候选为0。非常短的请求要逐模型核对。
• 批处理折扣。Anthropic官方Batch可减半；所查Orux候选没有此Batch模式，离线Claude大批量应和官方Batch价比较，不能只比标准价。
• 失败请求。本站失败不计费，按实际用量从预付余额扣款，无月费。成功请求仍受具体销售条款、档位和最低收费影响。

换模型而不用重写客户端

上述模型共用OpenAI兼容端点。脚本向五个模型发同一个提示，读取usage并按公布费率估算Credits。运行会产生模型费用；本次翻译仅在本地解析语法和测试算式，没有执行请求。

# pip install openai
import os
from datetime import datetime, timezone
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://orux.top/api/v1", api_key=os.environ["ORUX_API_KEY"])

# Credits per 1M tokens (input, output), checked 2026-10-29. Short-context tiers only.
RATES = {
    "lingdt-3.0-flash": (5.83, 17.5),
    "gpt-6-luna": (5.4, 27),
    "claude-haiku-5-5": (10.8, 54),
    "qwen3.5-plus": (15, 90),
    "deepseek-v4.1-flash": None,  # time-of-day pricing, see below
}

def deepseek_rate(now=None):
    """Orux AI applies DeepSeek peak pricing every day, 01-04 and 06-10 UTC."""
    h = (now or datetime.now(timezone.utc)).hour
    peak = 1 <= h < 4 or 6 <= h < 10
    return (45.83, 183.33) if peak else (22.92, 91.67)

PROMPT = "Classify this ticket as billing, bug or feature request. Reply with one word.\n\nTicket: I was charged twice this month."

for model, rate in RATES.items():
    rate = rate or deepseek_rate()
    params = {"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": PROMPT}]}
    # GPT-6 Luna takes max_completion_tokens; the others take max_tokens
    params["max_completion_tokens" if model.startswith("gpt-6") else "max_tokens"] = 50
    resp = client.chat.completions.create(**params)
    u = resp.usage
    credits = (u.prompt_tokens * rate[0] + u.completion_tokens * rate[1]) / 1e6
    print(f"{model:22} {resp.choices[0].message.content.strip()[:30]:30} "
          f"{u.prompt_tokens}/{u.completion_tokens} tokens ≈ {credits:.6f} Credits")

把提示换成自己的任务，用实际平均用量乘月请求量，比固定工作量更贴近预算。它仍是估算：只用原文短档费率，未计缓存写入、读取、最低收费或跨档变化，也不处理完整错误恢复；精确费用以余额记录为准。

Claude档位详见Claude API价格，中档选型详见Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Luna与Gemini 4 Argon比较（均英文）。

原文查价日2026-10-29，翻译补充核验2026-11-01。来源：Anthropic价格、OpenAI价格、Gemini API价格、DeepSeek价格、阿里云Model Studio价格、MiniMax价格、Orux模型目录。

FAQ

Q.哪个LLM API最便宜？

仅限2026年10月29日本文候选及2,000输入、500输出tokens的固定请求，LingDT每1,000次20.4 Credits（$0.102）最低，GPT-6 Luna为24.3（$0.122），且在分类和RAG输入密集示例更低。这不是现在所有在售型号的绝对最低结论。

Q.便宜模型就更差吗？

不一定，价格不能说明适用性。GPT-6 Luna和Haiku 5.5定位含分类、抽取和短回答。用自己的提示测试两三个候选并计入重试；相同token量重做一次会使该任务费用翻倍，但不能据此推定所有模型的质量。

Q.如何估月费用？

平均每次输入输出tokens分别乘每100万费率，再乘月请求量。例：Haiku短档每月300,000次、每次2,000输入500输出，48.6×300=14,580 Credits（$72.90）。这不含缓存、重试或其他档位变化。

Q.LLM API价格经常变吗？

会。上述Gemini官方调整在2026-12-01和2027-01-01，Qwen3.7 Plus还有限时促销。原文称按月更新，不能因此保证这份历史表实时刷新；预算前核对模型页及厂商当日价格。

Q.一个API Key能调用全部吗？

可以，同一Orux Key与https://orux.top/api/v1适用于表中模型。改变model；GPT-6 Luna使用max_completion_tokens而非max_tokens。创建入口：https://orux.top/keys。

Q.失败请求收费吗？

不收，本站按实际用量预付扣款、无月费。原文0.001 Credits统一最低收费记录已过时；当前成功请求依具体模型销售条款，部分0.001，部分0。