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LLM API 最新价格一览 -- Up to date prices for LLM APIs all in one place

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-25 23:40:59

文章摘要

该文章提供了各大LLM API（如OpenAI、Anthropic、Google等）的最新定价信息，按每百万token计费，帮助用户比较不同AI模型的成本，选择最适合的选项。数据更新至2025年7月25日，具体价格因模型和输入输出而异。

文章总结

标题：LLM API 定价数据 - 每Token价格

主要内容：

本文提供了各大LLM（大型语言模型）API的最新定价信息，包括OpenAI、Anthropic、Google等公司的模型。用户可以通过比较不同AI模型的成本，找到最适合自己需求的性价比最高的选项。

更新时间： 2025年7月25日 14:39:47 UTC

当前定价（每100万Token）：

| 提供商 | 模型 | 输入成本（$/M） | 输出成本（$/M） | | --- | --- | --- | --- | | OpenAI | GPT-4.1-nano | $0.10 | $0.40 | | Google | Gemini 2.0 Flash | $0.10 | $0.40 | | OpenAI | GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | | Anthropic | Claude Haiku 3 | $0.25 | $1.25 | | Google | Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50 | | Google | Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.30 | $0.40 | | OpenAI | GPT-4.1-mini | $0.40 | $1.60 | | Google | Gemini 2.5 Flash Preview TTS | $0.50 | $10.00 | | Anthropic | Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 | | Google | Gemini 2.0 Flash-Lite | $0.80 | $0.30 | | Google | Gemini 2.5 Pro Preview | $1.00 | $20.00 | | OpenAI | GPT-o4-mini | $1.10 | $4.40 | | OpenAI | GPT-o3-mini | $1.10 | $4.40 | | OpenAI | GPT-o1-mini | $1.10 | $4.40 | | Google | Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | | OpenAI | GPT-o3 | $2.00 | $8.00 | | OpenAI | GPT-4o | $2.50 | $10.00 | | Anthropic | Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | | Anthropic | Claude Sonnet 3.7 | $3.00 | $15.00 | | OpenAI | GPT-o3-deep-research | $10.00 | $40.00 | | Anthropic | Claude Opus 4 | $15.00 | $75.00 | | Anthropic | Claude Opus 3 | $15.00 | $75.00 | | OpenAI | GPT-o1 | $15.00 | $60.00 | | OpenAI | GPT-o3-pro | $20.00 | $80.00 | | OpenAI | GPT-4.5-preview | $75.00 | $150.00 | | OpenAI | GPT-o1-pro | $150.00 | $600.00 |

  • 部分模型根据提示长度采用分层定价。显示的价格适用于提示长度≤200k Token的情况。

图表指标：

模型：

保持更新：

每周获取LLM定价变化和新模型的更新。

所有定价信息均来自官方提供商来源。

免责声明： 不同提供商对Token的计算方式可能不同，但通常一个Token相当于3-4个字符。请参考每个提供商的文档以了解其特定的Token化方法。

评论总结

主要观点总结：

  1. 工具的价值与便利性

    • 许多评论者认为该工具（pricepertoken.com）非常有用，尤其是对于需要频繁查看LLM价格的开发者来说，能够集中展示最新价格，节省了时间。
    • 引用："The UX is solid. Clean, intuitive, and the use of color makes everything instantly clear."（评论4）
    • 引用："Love it! It’s going on my toolbar."（评论17）

  2. 内容的不足与改进建议

    • 部分评论者指出该工具覆盖的模型和提供商有限，缺少一些重要的模型（如Mistral、Gemma、DeepSeek等），且缺乏对提示缓存、上下文长度等关键信息的展示。
    • 引用："Where’s Gemma, DeepSeek, etc? The UI, however, is really clean and straight to the point."（评论16）
    • 引用："tldr; low effort website that only contains 26 Google, OpenAI and Anthropic models."（评论5）

  3. 价格比较的复杂性

    • 一些评论者提到，单纯比较每个token的价格并不足够，因为不同模型和提供商的token计算方式存在差异，且实际使用成本可能因任务类型、模型性能等因素而不同。
    • 引用："Main issue is that token are not equivalent across provider / models."（评论10）
    • 引用："what’s point of comparing token prices? especially for thinking models."（评论25）

  4. 与其他工具的比较

    • 有评论者提到其他类似工具（如llm-prices.com、OpenRouter）已经存在，且功能更为全面，建议参考或整合这些资源。
    • 引用："surprising that you didn’t find any of the existing ones, including our own simonw’s."（评论2）
    • 引用："now I just look at OpenRouter to find pricing."（评论14）

  5. 未来功能建议

    • 评论者提出了许多改进建议，包括添加图像模型、成本计算器、时间维度价格跟踪、模型性能排名等功能。
    • 引用："It would be fun to compare with inference providers."（评论6）
    • 引用："Nice! It will be good to also pull in leaderboard rankings."（评论13）

总结：

该工具在用户体验和便利性上获得了积极评价，但在模型覆盖范围、价格比较的深度以及功能全面性上仍有改进空间。评论者建议整合更多模型和提供商信息，并考虑token计算方式的差异，以提供更准确的成本估算。同时，与其他现有工具的比较也值得关注。