AI 模型定价比较一旦你的产品使用不止一种模态，就会变得复杂。文本模型通常按输入和输出 token 费率进行比较。图像模型会增加图像输入、输出图像 token、质量设置和编辑。视频模型可能暴露基于 token 的行、按作业计费的行、按秒计费的行，或者供应商特定的单位。一个有用的比较必须把所有这些成本放到一个工作流里，而不是一个静态表格里。
截至 2026 年 6 月 11 日，Flatkey 的实时定价 API 返回了 653 条定价记录、23 条供应商记录，并支持 openai、anthropic、gemini、image-generation、openai-response 和 openai-video 的端点家族。请将这些数字视为发布当天的快照。在你上线生产流量之前，请重新打开 Flatkey pricing 并核实你的应用将调用的确切模型行。
实际的答案是：使用 AI 模型定价比较来缩小模型候选范围，然后使用你的仪表板、配额设置和使用日志来衡量每次成功结果的成本。最低价的记录并不总是最便宜的功能，如果重试、缓存未命中、图像质量设置或视频作业失败会改变实际账单的话。
快速答案：如何比较 AI 模型定价
一个有效的AI 模型定价比较会先区分计费单位，再比较数值。
| 成本类型 | 典型定价信号 | 哪些因素会改变账单 | Flatkey 检查 |
|---|---|---|---|
| 文本 token | 输入侧比率、输出/完成比率、缓存比率。 | 提示长度、生成的 token、上下文复用、重试以及缓存命中率。 | 针对准确的模型行，比较 model_ratio、completion_ratio 和 cache_ratio。 |
| 图像生成 | 基于 token 的图像行，或固定的 model_price 行，具体取决于模型。 |
提示大小、输入图像、输出模型、质量、分辨率、编辑以及失败尝试。 | 按 image-generation 过滤行，并确认该行是 token 计费还是固定价格。 |
| 视频生成 | 基于 token 的行、openai-video 行，或非 token 的 model_price 行。 |
时长、分辨率、生成模式、队列重试以及提供商的单位规则。 | 按视频模型名称和端点系列过滤行，然后在 /pricing 上核对显示的单位。 |
| 运营成本 | 配额限制、预付余额、充值记录和使用日志。 | 团队所有权、流量失控、降级路由以及发票审查时间。 | 使用 dashboard 查看密钥、用量、路由和账单可见性。 |
这就是为什么真正的AI 模型定价比较应当从单位开始，而不是从排名开始。对于短响应来说，输出比率更高的文本模型仍可能更便宜。对于产品会重试每次渲染失败的情况，按输出计费较低的图像模型也可能变得昂贵。即使某个视频模型的行看起来很紧凑，由于每次用户操作都可能触发一次重型任务，仍然需要严格的配额控制。
Current Flatkey Pricing Snapshot
下表汇总了本文所使用的实时 Flatkey 定价导出。加入此表是为了让读者能够在不依赖过时的复制价格的情况下，审计比较依据。
| Pricing API Field | Publish-Day Value | Why It Matters |
|---|---|---|
success |
true |
定价端点在撰写前返回了有效响应。 |
pricing_version |
a42d372ccf0b5dd13ecf71203521f9d2 |
如果价格发生变化，审阅者可以与后续导出进行比较。 |
| Total rows | 653 | Flatkey 定价是一个目录，而不是单页提供商表格。 |
| Endpoint families | openai, anthropic, gemini, image-generation, openai-response, openai-video |
同一个仪表板可以支持文本、图像、视频以及特定协议的审查。 |
| Token-style rows | 642 rows with quota_type: 0 |
这些行应通过输入、输出和缓存信号等比率字段进行比较。 |
| Non-token rows | 11 rows with quota_type: 1 |
这些行会暴露 model_price；在预算前请核实显示的计价单位。 |
Flatkey 还提供了组级控制。在此快照中，可用的组标签包括 Standard、Economy、Claude Economy、Claude Official 和 Seedance Official。定价 API 也返回了组比率，因此采购和工程团队应比较将为生产流量提供服务的精确组，而不仅仅是模型名称。
Token 模型定价比较
对于文本和多模态聊天模型，最快速且有用的比较方式，是按行检查输入侧比率、输出/完成比率和缓存比率。以下示例来自 2026 年 6 月 11 日的 Flatkey 定价导出。
| 模型行 | 端点 | model_ratio |
completion_ratio |
cache_ratio |
快照中的状态 |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-4.1-mini |
openai |
0.2 | 4 | 0.25 | available |
gpt-4.1 |
openai |
1 | 4 | 0.25 | available |
claude-sonnet-4-6 |
anthropic and openai |
1.5 | 5 | 0.1 | available |
gemini-flash-latest |
gemini and openai |
0.15 | 8.333333 | 0.25 | available |
deepseek-v3.2 |
openai |
0.133 | 1.669173 | 0.484848 | available |
qwen3.5-27b |
openai |
0.15 | 8 | Not exposed | available |
不要把这张表当作通用的赢家列表。它是一个字段级的AI 模型定价比较。如果你的产品发送长提示和短回答，输入侧比率更重要。如果它生成长回答，完成比率更重要。如果你的应用重复稳定的系统上下文，缓存行为会改变结果。
图像与视频定价对比
图像和视频成本需要换个视角来看。有些行仍然表现得像基于 token 的行。另一些则暴露出固定的 model_price 字段，并且需要在渲染后的定价页面上检查单位。同样的 AI model pricing comparison 工作流应该同时处理这两种形态。
| 模型行 | 模态信号 | 定价形态 | 实时字段值 | 预算说明 |
|---|---|---|---|---|
gemini-2.5-flash-image |
支持图像的模型行 | Token 风格 | model_ratio: 0.15, completion_ratio: 100, cache_ratio: 0.25 |
将提示词/输入成本与生成的图像输出行为分开考虑。 |
gemini-3-pro-image-preview |
支持图像的模型行 | Token 风格 | model_ratio: 1, completion_ratio: 60 |
确认预览模型是否适合生产环境，以及你的应用使用了什么质量设置。 |
gpt-image-2 |
GPT 图像系列行 | Token 风格 | model_ratio: 2.52525, completion_ratio: 6.4, cache_ratio: 0.249995 |
有关 OpenAI 特定的预算细节，请参见 OpenAI 图像 API 定价 指南。 |
black-forest-labs/flux-1.1-pro |
image-generation 和 openai |
非 token | model_price: 0.04 |
在估算图像量之前，请先核实显示的单位。 |
bytedance/seedance-2.0-fast |
openai-video 和 openai |
Token 风格 | model_ratio: 0.391, completion_ratio: 4.956522 |
有关 Seedance 工作流，请参见 Seedance API 访问。 |
veo-3.0-fast-generate-001 |
视频模型行 | 非 token | model_price: 0.15 |
在上线前确认时长和单位假设。 |
sora-2 |
视频模型行 | 非 token | model_price: 0.3 |
应将其视为需要核实的一行，而不是每个账户都应该路由它的证明。 |
关键教训是：图像和视频成本不只是“数字更大的 token”。它们还引入了输出质量、分辨率、时长、队列行为以及模型特定的单位规则。由仪表盘驱动的 AI model pricing comparison 应该把这些字段与 token 费率并排显示。
用于定价审核的仪表盘工作流
在将模型从测试流量切换到生产流量之前，请先使用此工作流。
- 从模型 ID 开始。 从 Flatkey 定价 中复制准确的模型行，而不是从之前文档里的供应商昵称复制。
- 分类计费形态。 检查该行是带有
model_ratio和completion_ratio的 token 类型，还是带有model_price的非 token 类型。 - 确认端点家族。 注意你的应用调用的是
/v1/chat/completions、/v1/images/generations、/v1/video/generations、Gemini、Anthropic，还是 Responses 风格的路由。 - 运行一小段流量样本。 在使用平均估算之前，先测试具有代表性的提示词、图像设置或视频任务。
- 设置配额限制。 在向更广泛的用户群开放该功能之前，先使用配额和密钥控制。
- 审核使用日志。 将预期调用与实际路由调用、重试、缓存上下文以及生成输出进行比较。
- 检查充值记录。 确保预付余额、充值和账单审核与负责该功能的产品负责人一致。
这会将AI 模型定价比较转变为一个运营闭环。你做的不只是选择一行，而是在建立一个可重复的审核流程，用于在价格漂移、模型名称漂移以及失控使用到达财务之前将其捕获。
常见定价错误
| 错误 | 为何会打破预算 | 更好的检查方式 |
|---|---|---|
| 只比较输入 token 费率 | 输出 token、图像输出和视频生成可能主导总成本。 | 分别跟踪输入、输出、缓存、图像、视频和重试。 |
| 所有图片都用同一个价格 | 分辨率、质量、编辑和输入图片都会改变实际成本。 | 为草稿、编辑、参考素材较多的任务和最终渲染保留单独的行。 |
| 忽略可用性状态 | 目录中可能存在某一行，但最新的可用性检查并不干净。 | 在上线前检查该行状态并执行一次真实请求。 |
| 忘记分组 | 不同组可能有不同的比例和上游行为。 | 比较生产组，而不只是模型名称。 |
| 跳过配额设置 | 一次意外的循环就可能抵消更低单价带来的节省。 | 在进行规模测试之前设置团队、密钥或功能级限制。 |
何时选择更便宜的档位
当更便宜的档位能够将质量、延迟、可靠性和审核成本控制在你的产品要求之内时，它就是正确的选择。对于高流量支持分类、短文本抽取或仅用于草稿的创意工作流，更低倍率的档位可能是合理的。对于法律审查、付费图片输出或用户会等待的视频生成，最便宜的档位可能无法通过真正的产品考验。
对于商业团队来说，最佳的AI 模型定价对比是按每个被接受结果计算成本：
每个被接受结果的成本 =
成功的输入和输出成本
+ 失败调用和重试成本
+ 图片或视频生成成本
+ 兜底路由成本
+ 审核和运营开销
这个公式说明了 Flatkey 的公开定位为何对定价工作很重要。当前网站文案强调一个 API 密钥、清晰定价、统一计费、token 支出、充值记录、额度和仪表盘可见性。这些控制有助于团队在操作模型密钥的同一位置比较成本。
使用 Flatkey 进行跨模态定价审查
当你的产品在一个密钥后面混合使用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、GPT Image、Seedance 和其他模型家族时，Flatkey 很有用。你无需为每个提供商单独开设账户并审核发票，而是可以通过一个网关路由，并使用 一个控制面板 来查看密钥、用量、路由和账单。
将 Flatkey pricing 作为发布当天路由价格的权威来源。将本文作为操作检查清单：确认单位，分别比较 token 行和非 token 行，设置配额，运行样本，然后在真实流量后查看使用日志。
如果你今天正在比较成本，请先查看 View Pricing，保存你计划调用的准确模型 ID，并在扩展之前在控制面板中审查第一批流量样本。这是让 AI model pricing comparison 在第一次查看表格后仍然有用的最稳妥方式。
常见问题
比较 AI 模型定价的最佳方式是什么？
先按计费单位拆分。按输入、输出和缓存字段比较 token 类模型。按各自的模型单位、质量设置、输出形状和重试行为比较图像和视频行。然后在仪表板中核实实际用量。
我可以用一张表来比较 token、图像和视频模型成本吗？
你可以用一张表来审阅，但列应根据模态而变化。一个有用的AI 模型定价比较会将 token 比例、图像输出设置、视频单位、配额控制和使用日志一起清晰呈现。
为什么 Flatkey 提醒我在发布当天重新检查价格？
AI 模型目录变化很快。模型名称、可用性检查、端点系列、组比例和供应商单位都可能在定价文章写成后发生变化。当前的定价页面和定价 API 才是事实来源。
更低的 token 费率是否总意味着更低的生产成本？
不一定。如果模型输出更长、失败更多、需要更多重试、错失缓存机会，或需要人工审核，那么较低的 token 费率可能就失去优势。应比较每个成功结果的成本。
