随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）已成为推动自然语言处理应用革新的重要力量。从内容生成、智能客服到代码辅助编写，LLM的应用场景日益广泛，激发了开发者和企业对高效且经济实惠的API服务的强烈需求。面对市场上众多的LLM服务提供商，掌握最新的API定价信息，便成为优化成本和选择合适模型的关键。2025年，多家知名厂商如OpenAI、Google、Anthropic、Deepseek和Qwen等相继发布了丰富多样的模型及其价格体系，本文将为您深入解析当前主流大型语言模型API的价格趋势，助您全面了解每百万个令牌计算费用的具体细节，找到最适合自己需求的解决方案。 在LLM的定价里，通常以“每百万令牌”的费用作为计价单位。令牌一般等同于3到4个字符，详细的计算方式可能因供应商不同而略有差异，因此了解对应的计费规则也十分重要。
各家供应商的价格不仅在输入和输出令牌的定价上存在差异，有些还会引入缓存读写费用和上下文长度的限制，影响最终的使用成本。 Google以其“gemma”系列模型在市场上占据一定优势。如gemma-3-4b-it模型，输入端价格低至每百万令牌1.7美分，输出端则为6.8美分，最大支持的上下文长度高达96000个令牌，适合需要超长上下文处理的应用。更大规模的gemma-3-12b-it和gemma-3-27b-it模型则分别将输入和输出价位调整至3美分至9美分之间，满足不同精度和性能需求的场景。 OpenAI依然是行业标杆，随着新一代模型的推出，价格亦逐步丰富。其gpt-4系列从较低端的mini版本（输入10美分，输出40美分）到高性能版本（如gpt-4-turbo，输入和输出皆为10美元），价格跨度大，适合多层次用户。
有趣的是OpenAI也开始推出带缓存机制的模型，比如gpt-5-nano，具备较低的缓存读取费用，降低重复处理产生的冗余支出。OpenAI的上下文容量多样化，从4k至超过100万令牌不等，灵活支持从短文本处理到复杂对话系统的深度需求。 Anthropic作为AI伦理和安全领域的先行者，也以其Claude系列模型引起市场关注。Claude-3-haiku入门型号的单价为25美分至1.25美元，带有缓存读写费用，最大令牌限制在20万左右。更高端的Claude-opus系列，虽然价格高昂（输入达到15美元，输出最高75美元），但在专业场景下展现了卓越的对话理解和文本生成能力。Anthropic的价格体系比起其他竞争者显得较为集中，更适合对安全性和对话自然度有较高要求的客户。
来自中国的Qwen系列模型展现了令人瞩目的多样性和灵活定价策略。从入门级的qwen2.5-coder-7b-instruct模型起步，输入价位在3美分左右，经常出口价则略高。Qwen旗下大型模型如qwen3-235b和qwen3-vl-30b等，分别有不同程度的价格梯度，涵盖30美分到超过2美元的广泛水平。值得注意的是Qwen提供了超大上下文容量，部分模型支持超过一百万令牌的上下文，适合需要大规模文本处理的企业服务。除此之外，Qwen还创新引入缓存读写费用，帮助客户在模型推理中节约重复计算资源，提高经济效益。 Deepseek发展迅速，其r1-distill-llama系列在价格和性能上做出平衡，输入价位保持在3到4美分区间，输出价略高，适合中大型企业级客户选择。
Deepseek的chat系列则强调对话性能表现，尽管价格中等偏上，但通过提供163840令牌容量，满足了许多复合场景需求。与此同时，Deepseek推出的各类型定制模型，客户可根据具体需求选择指令型或多模态支持，进一步扩展其API的实用性。 此外，Xai等新兴厂商也积极切入市场，凭借快速响应和灵活定价，占据部分细分市场。它们的价格通常在每百万令牌20美分至数美元不等，适合有特殊场景需求的小众用户与研究型项目使用。 在实际应用中，选择合适的LLM API不仅仅是比较价格这么简单，还要结合模型的上下文长度支持、缓存机制、是否支持多模态输入（如文本加图像）、实时性需求和企业自身的数据安全政策进行多维度评估。对于长文本处理，选择高上下文容量的模型可避免切割文本带来的语义丢失。
对于需要频繁调用且对成本敏感的低频场景，带缓存读写支持的模型帮助减少重复计费，提升使用效率。 从较为经济的模型到高端旗舰产品，市场呈现出多层次的价格带和性能定位。无论是独立开发者、小型初创企业，还是规模庞大的AI驱动型企业，都可以在这一丰富的生态中找到合适的价格和产品组合。除了价格透明化，许多供应商的文档和SDK支持也愈发完善，加速开发周期，快速集成最新技术成果。 随着2025年的持续推进，预计LLM的API市场将更加成熟，价格竞争也将更加激烈。未来供应商有望通过更加灵活的计费模式，以及深度优化模型结构，进一步降低使用成本，提升模型响应速度和准确率。
同时，用户需求也会向个性化、安全性和多模态交互深化，有效驱动行业升级。 总结来看，掌握最新的LLM API价格信息，是构建性价比卓越的AI应用的基础。通过比较主要提供商在输入、输出价格、缓存费用及上下文长度等维度的差异，可以帮助开发者与企业做出更明智的选择。持续关注OpenRouter等统一接口平台收录的实时价格和模型状态，将是紧跟行业前沿的有效手段。未来，随着技术创新和市场竞争的加剧，LLM API的定价体系也将不断演进，为实现智能化产业升级注入强大动力。
