4,760 个模型 · 10,549 个价格 · 最近采集 1 小时前 · 30 天内 383 条需关注的调价
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模型
Claude 
Gemini 
Qwen 
DeepSeek 
GLM 
Kimi 
Mistral 
MiniMax 
Hunyuan 
Nemotron 
Llama 第 1–100 条，共 596 条
每百万缓存读取 token100
| 平台 | 模型 · 计价项 | 美元 | 平台原文 | 生效于 |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (batch) | $0.002/百万缓存读最低 | input_cache_read: 0.000000002 / token | |
| OpenRouter官方 | Meta: Muse Spark 1.2 Contributor | $0.002/百万缓存读最低 | input_cache_read: 0.000000002 / token | |
| OpenRouter官方 | Meta: Muse Spark 1.3 Contributor | $0.002/百万缓存读最低 | input_cache_read: 0.000000002 / token | |
| Aiberm未披露 | DeepSeek V4.1 Flash | $0.0024/百万缓存读 | model_ratio 0.26087 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.02 | |
| KIE未披露 | DeepSeek V4.1 Flash | $0.0025/百万缓存读 | 0.5 credits per million tokens ($0.0025) | |
| OpenRouter官方 | Nex AGI: Nex-N2.5-Mini | $0.0025/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000025 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5 Nano (batch) | $0.0025/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000025 / token | |
| OpenRouter第三方 | Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash | $0.0028/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000028 / token | |
| KIE未披露 | gpt-6-luna | $0.003/百万缓存读 | 0.6 credits per million tokens ($0.003)平台声称官方或 Fal 价 $0.01/百万缓存读 | |
| OpenRouter官方 | inclusionAI: Ling 3.0 Tiny | $0.003/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000003 / token | |
| OpenRouter官方 | Particle AI: Particle-1 | $0.003/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000003 / token | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch) | $0.0034/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000000336 / token | |
| OpenRouter第三方 | Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro | $0.0036/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000036 / token | |
| OpenRouter官方 | Meta: Muse Ember | $0.004/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000004 / token | |
| OpenRouter第三方 | inclusionAI: Ling 3.0 Flash | $0.0042/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000042 / token | |
| OpenRouter官方 | Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch) | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5 Nano | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch) | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna (batch) | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter官方 | Upstage: Solar Mini 4 | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| OpenRouter未披露 | DeepSeek: DeepSeek Flash Latest | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token | |
| KIE未披露 | gpt-5.6-luna | $0.0056/百万缓存读 | 1.12 credits per million tokens ($0.0056)平台声称官方或 Fal 价 $0.02/百万缓存读 | |
| OpenRouter第三方 | Meituan: LongCat 2.0 | $0.006/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000006 / token | |
| OpenRouter官方 | Qwen: Qwen3.7 Flash | $0.006/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000006 / token | |
| OpenRouter未披露 | Z.ai: GLM 5.2 | $0.006/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000006 / token | |
| Aiberm未披露 | GPT-4o Mini | $0.0069/百万缓存读 | model_ratio 0.05 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| Aiberm未披露 | Claude Haiku 5.5 | $0.0074/百万缓存读 | model_ratio 0.16 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| OpenRouter第三方 | MiniMax: MiniMax M3.1 Flashoff-peak 1500–0100 UTC | $0.0075/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000075 / token (utc_start 1500, utc_end 100) | |
| OpenRouter第三方 | inclusionAI: Ling 3.1 Flash | $0.009/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000009 / token | |
| OpenRouter官方合作 | Anthropic: Claude Haiku 5.5 | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | Google: Gemini 2.5 Flash Lite | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Ministral 3 3B 2512 | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter第三方 | Mistral: Mistral Small 3.2 24B | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Voxtral Small 24B 2507 | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)提示词超过 272K | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (>272000) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna (batch)提示词超过 272K | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (>272000) | |
| OpenRouter未披露 | Anthropic: Claude Haiku Latest | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Luna Latest | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| Runware未披露 | Claude Haiku 5.5≤ 100K context | $0.01/百万缓存读 | $1e-8 / cachedInputToken · ≤ 100K context | |
| Runware未披露 | DeepSeek-V4.1-FlashPer 1M | $0.01/百万缓存读 | $1e-8 / cachedInputToken | |
| Runware未披露 | DeepSeek-V4.1-Flash-1017Per 1M | $0.01/百万缓存读 | $1e-8 / cachedInputToken | |
| Runware未披露 | GPT-6 Luna≤ 272K context | $0.01/百万缓存读 | $1e-8 / cachedInputToken · ≤ 272K context | |
| Aiberm未披露 | Claude Haiku 4.5 | $0.012/百万缓存读 | model_ratio 0.25 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | Claude Haiku 4.5 20251001 | $0.012/百万缓存读 | model_ratio 0.25 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | Claude Haiku 4.5 20251001 Thinking | $0.012/百万缓存读 | model_ratio 0.25 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 (batch) | $0.012/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000012 / token | |
| OpenRouter第三方 | inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL | $0.012/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000012 / token | |
| OpenRouter第三方 | NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B | $0.012/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000012 / token | |
| Runware未披露 | Gemma 4 31BPer 1M | $0.012/百万缓存读 | $1.2e-8 / cachedInputToken | |
| OpenRouter官方 | Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch) | $0.013/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000125 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch) | $0.013/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000125 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5 Mini (batch) | $0.013/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000125 / token | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp | $0.014/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000014 / token | |
| Runware未披露 | DeepSeek-V4-Flash-0731Per 1M | $0.014/百万缓存读 | $1.4e-8 / cachedInputToken | |
| KIE未披露 | gpt-6-1-terra | $0.015/百万缓存读 | 3 credits per million tokens ($0.015)平台声称官方或 Fal 价 $0.05/百万缓存读 | |
| OpenRouter官方 | Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) | $0.015/百万缓存读 | input_audio_cache: 0.000000015 / token | |
| OpenRouter官方 | Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch) | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token | |
| OpenRouter第三方 | IBM: Granite 4.2 8B | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token | |
| OpenRouter第三方 | MiniMax: MiniMax M3.1 Flash | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token (utc_start 100, utc_end 1500) | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Ministral 3 8B 2512 | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Mistral Small 4 | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token | |
| OpenRouter官方 | Nex AGI: Nex-N2.5-Pro | $0.015/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000015 / token | |
| Runware未披露 | MiniMax M3.1 FlashPer 1M | $0.015/百万缓存读 | $1.5e-8 / cachedInputToken | |
| Aiberm未披露 | Claude Sonnet 5.5 | $0.015/百万缓存读 | model_ratio 0.6522 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.05 | |
| OpenRouter官方 | Qwen: Qwen3.8 Flash | $0.016/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000016 / token | |
| OpenRouter官方 | Qwen: Qwen3.8 Omni Flash | $0.016/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000016 / token | |
| Aiberm未披露 | GPT-6.1 Terra | $0.016/百万缓存读 | model_ratio 0.35325 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | GPT-4.1 Mini | $0.018/百万缓存读 | model_ratio 0.13 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423 | $0.018/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000018 / token | |
| OpenRouter第三方 | DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash | $0.018/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000018 / token | |
| Aiberm未披露 | MiMo V2 Flash | $0.019/百万缓存读 | model_ratio 0.21 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.2 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.6 Luna | $0.019/百万缓存读 | model_ratio 0.2826 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| OpenRouter官方 | LiquidAI: LFM3-1.7B | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Ministral 3 14B 2512 | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方 | Mistral: Saba | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter第三方 | NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.4 Nano | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Luna | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| OpenRouter官方 | Qwen: Qwen3.7 Flash提示词超过 32K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>32000) | |
| OpenRouter第三方 | Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch) | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Luna Latest提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| Runware未披露 | GPT-5.6 LunaPer 1M | $0.02/百万缓存读 | $2e-8 / cachedInputToken | |
| Runware未披露 | GPT-6 Luna> 272K context | $0.02/百万缓存读 | $2e-8 / cachedInputToken · > 272K context | |
| OpenRouter第三方 | Tencent: Hy3off-peak 1600–0000 UTC | $0.021/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000020625 / token (utc_start 1600, utc_end 0) | |
| Aiberm未披露 | DeepSeek V3.2 | $0.021/百万缓存读 | model_ratio 0.45 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | DeepSeek V3.2 Exp | $0.021/百万缓存读 | model_ratio 0.45 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | DeepSeek V3.2 Exp Thinking | $0.021/百万缓存读 | model_ratio 0.45 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5 Mini | $0.021/百万缓存读 | model_ratio 0.15 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter官方 | Tencent: Hy4 | $0.021/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000021 / token |
