2026 年最便宜的 LLM API：按工作负载比较价格，而非炒作

2026 年最便宜的 LLM API：按工作负载比较价格，而非炒作

如果您正在寻找最便宜的 LLM API，请从工作负载入手，而不是从排行榜入手。即使输入 token 单价很低，一旦加上输出长度、缓存写入、工具调用、重试，或修复低质量回答所需的人工时间，总成本仍可能更高。

本指南使用截至 2026 年 10 月 23 日核查的公开标价，对一小组经过来源核查的低成本生产选项进行比较。它并不声称某一家提供商在所有情况下都最便宜。定价、可用性、速率限制和模型质量都可能变化；在上线前请确认最新的模型卡。

最便宜的 LLM API：快速结论

对于直接、高吞吐量的文本任务，以下公开标价表明 Gemini 2.5 Flash-Lite、OpenAI gpt-6-luna、Claude Haiku 5.5 和 DeepSeek Flash 值得列入首轮测试清单。在下文所示的特定示例中，即 100 万输入 token 加 25 万输出 token，Gemini 2.5 Flash-Lite 在这四者中具有最低的示例标准费率 token 小计。但这并不意味着它自动成为生产环境的最佳选择。

“最便宜的 LLM API 是什么？”这个问题的正确答案取决于以下所有因素：

• 一次成功任务消耗多少输入、输出和缓存 token。
• 模型的结构化输出、工具使用、语言覆盖范围或安全行为，是否能避免昂贵的返工。
• 异步或批处理层级是否符合延迟要求。
• 搜索、浏览器、存储或其他工具调用是否单独计费。
• 您的路由层是否收取费用，或改变可用的模型、区域、速率限制或支持条款。

换言之，最便宜的 LLM API 是针对您的实际工作负载，每个被接受结果的成本最低的路由，而不一定是输入价格列中数字最小的那个。

最便宜 LLM API 的定期价格快照

该表使用截至 2026 年 10 月 23 日访问的公开标准标价，单位为每 100 万 token。它有意比较少数广泛使用的低成本文本模型，而非假装提供一个覆盖全市场的详尽排名。税费、企业折扣、区域定价、额度、网关费用、工具费用和促销活动均未包含在内。

来源：Google Gemini API 定价、OpenAI API 定价、Anthropic Claude 定价和DeepSeek 模型与定价。

相同工作负载可能产生不同的“赢家”

下面是一个透明的示例：100 万未缓存的输入 token 加 25 万输出 token，采用上述公布的标准 token 费率。这是一个说明性的标价小计，而非账单预测。

请将此快照作为研究最便宜 LLM API的起点，然后用您自己日志中具有代表性的样本替换 token 数量。提供简短回答的客服聊天机器人、输出长补丁的编码代理，以及拥有稳定缓存提示的提取管道，其成本曲线会有根本性的不同。

为何 token 价格并非全部成本

三个团队可能发送相同数量的客户请求，却支付截然不同的有效价格：

1. 短回答团队主要支付输入、低输出和高吞吐量的费用。
2. 代理团队可能需要为冗长的工具定义、重复上下文、工具调用、重试和详细输出付费。
3. 工作流团队可能接受异步处理，并获得可观的批处理折扣。

这就是为什么 2026 年最便宜 LLM API 的比较应当区分这些费用项目，而不是将它们混合成一个模糊的“每 token”数字：

例如，OpenAI 将网页搜索调用的定价与模型令牌分开列出，而 Anthropic 指出服务端工具可能产生额外的按使用量计费费用。在将仅基于令牌的比较用于代理工作流之前，请查看每个提供商的工具定价。OpenAI 定价和Anthropic 定价是权威的起点。

可直接复制的每个被接受结果成本计算器

请针对每个模型和路由使用以下计算方法：

每个被接受结果的成本 =（输入令牌成本 + 输出令牌成本 + 缓存成本 + 工具成本 + 重试成本 + 平台费用）/ 被接受的输出数

对于一批请求，请明确计算各个部分：

• 输入令牌成本 = 输入令牌数 / 1,000,000 × 输入费率。
• 输出令牌成本 = 输出令牌数 / 1,000,000 × 输出费率。
• 缓存成本 = 缓存读取次数 × 缓存读取费率 + 缓存写入次数 × 缓存写入费率。
• 重试成本 = 所有计费的尝试，包括必须重复的失败尝试。
• 被接受的输出 = 无需付费修复步骤即可通过你的评估或人工审核规则的输出。

再添加大多数价目表遗漏的两列：

到了这一步，寻找最便宜的 LLM API 就从一篇清单式文章变成了采购决策。

如何在最便宜的 LLM API 中进行选择

1. 比较模型前先划分工作类型

为分类、提取、翻译、面向客户的回答、代码生成、长上下文分析和使用工具的代理创建独立的测试分组。不要使用单一的混合提示词集合。擅长给工单打标签的路由，可能并不适合代码编辑或多语言客户支持。

2. 进行小规模的固定评估

每个分组先从 100 个有代表性的任务开始。对于每次尝试，记录：

• 模型和精确的路由 ID。
• 输入、输出、缓存输入以及可用时的推理令牌数量。
• 工具调用及其结果状态。
• 延迟和超时率。
• 结构化输出的有效性。
• 任务特定的通过/失败结果。
• 是否需要重试、回退或人工修复。

你不需要庞大的基准测试就能排除虚假的成本优势。可靠的最便宜 LLM API决策源于一致的任务集和清晰的接受规则，而不是供应商演示提示词。

3. 分别比较标准、缓存和批处理路径

Google 表示 Gemini Batch API 的使用可享受 50% 的价格降低，Anthropic 则说明 Batch API 的输入和输出令牌可享受 50% 折扣。只有当你的 SLA 允许异步工作时，这些费率才有用。在生产环境上线前，应再次查看Gemini 定价和Claude 定价，因为资格条件和模型可用性可能发生变化。

4. 制定路由策略，而不只是设置默认模型

测试完成后，写下一个简单的策略：

• 将低风险、高容量任务发送到每个被接受结果成本最低的路由。
• 仅当评估触发条件要求时，才使用能力更高的路由。
• 在提供商和工作负载支持时，缓存稳定的指令。
• 仅对可以等待的工作使用批处理。
• 设置输出上限、超时和重试限制，以免一次失败悄然产生高额账单。
• 保留一条回退路由，以应对可用性或质量下降。

这比将应用锁定到碰巧在“最便宜的 LLM API”搜索中排名第一的页面更持久可靠。

多提供商 API 层何时有帮助

当您只有一个稳定的模型且工作负载较小时，比较直接账户是合理的。当团队持续测试多个模型系列、管理余额、核对发票，或为不同任务类型进行路由时，情况就会变得更复杂。

在这种情况下，只有在核查总价、支持的模型 ID、区域和数据处理要求、速率限制以及故障转移行为之后，才应使用网关。Flatkey 的模型目录是查看实时模型可用性和价格的实用之处；其定价页面说明了当前的充值条款。如需更全面的采购框架，请阅读AI API 定价比较、更换供应商前如何比较 AI 模型价格以及AI 网关定价。

转换测试很简单：如果您的团队需要反复进行跨供应商评估，统一的集成和汇总的使用情况视图可以减少运营开销。如果您只需要一个直接 API，且其定价适合该工作负载，那么直接方式仍可能是最简洁的选择。

常见问题

用于简单文本任务的最便宜 LLM API 是哪些？

用于简单文本任务的最便宜 LLM API 通常是能够满足您质量门槛的低成本变体。在上方带日期的价格快照中，Gemini 2.5 Flash-Lite、OpenAI gpt-6-luna、Claude Haiku 5.5 和 DeepSeek Flash 都是值得优先测试的合理选择。不要将这份短名单视为永久排行榜；请使用官方定价链接和您自己的评估数据。

免费的 LLM API 是否总是更便宜？

不是。免费层非常适合原型开发，但生产成本还包括速率限制、可用性、数据处理、重试，以及配额耗尽后所需的工作。请参阅免费 LLM API 生产指南，获取就绪检查清单。

批处理会让 LLM API 更便宜吗？

通常会——前提是工作负载可以等待。Google 和 Anthropic 目前均说明，符合条件的处理可享受 50% 的批处理折扣。在假定批处理适合面向用户的请求之前，请确认具体模型、周转时间和功能支持。

除 Token 单价外，采购团队还应询问什么？

询问确切的模型 ID、输入/输出/缓存/工具定价、批处理条件、速率限制、数据条款、区域可用性、支持级别、网关费用，以及团队测得的每个被接受结果的成本。这份清单可将“最便宜”从一个标题转化为可审计的决策。

选择让成功完成工作成本最低的路径

找到最便宜的 LLM API的最佳方法，是为真实工作负载定价、衡量质量，并计算每一个付费恢复步骤。从上方已验证的公开费率开始，测试一个小型评估集，并将每种工作负载路由到每个被接受结果成本最低的选项。当您需要反复比较多个供应商时，请将模型、路由和使用数据集中在一个地方，这样您的下一次定价决策只需数小时，而不是再开展一个集成项目。

官方定价参考

• Google Gemini API 定价
• OpenAI API 定价
• Anthropic Claude API 定价
• DeepSeek 模型与定价
• Flatkey 模型目录
• Flatkey 定价