2026 大模型 API 怎么选：Claude、GPT、Gemini 和国产模型价格能力一次看懂

写在前面

做 Agent、RAG、AI 编程工具、客服机器人、文档分析系统时，模型 API 选型很容易变成一团乱麻。

Claude 编程强，GPT 生态成熟，Gemini 上下文和多模态有优势，DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 在国内访问和中文场景上更方便。价格也差得很大：有的模型输出每百万 Token 只要几毛美元，有的旗舰推理模型能到几十美元。

所以 API 选型不能只看“谁最强”。更合理的方式是同时看六个维度：价格、上下文窗口、推理能力、编程性能、中文质量、响应速度。下面按 2026 年 3 月公开数据，把 8 大厂商 20+ 主流模型拆开看一遍。

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API 选型正在从“模型崇拜”变成“成本工程”

以前接入大模型，大家容易先问：哪个模型最强？

现在真正上线系统后，问题会变成：

• 每百万 Token 输入输出多少钱；
• 有没有缓存价；
• 上下文窗口够不够；
• 编程和 Agent 能力是否稳定；
• 中文任务质量怎么样；
• 国内访问是否稳定；
• SDK 接入成本高不高；
• 多模型切换是否方便。

尤其是 Agent 和 AI 编程场景，Token 消耗会比普通聊天高很多。模型会读代码、看日志、分析 diff、调用工具、反复推理。单次调用便宜不代表整体便宜，旗舰模型能力强也不代表适合所有请求。

真正成熟的方案，通常不是一个模型打天下，而是按任务分层：便宜模型处理高并发轻任务，均衡旗舰处理核心逻辑，顶级模型只处理复杂推理和关键 Agent 子任务。

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价格总览：每百万 Token 费用怎么差这么多

价格是 API 选型第一要素。以下是各厂商旗舰模型和经济型模型的官方定价口径，单位为美元 / 百万 Token，数据截至 2026 年 3 月。

国际模型

模型	API ID	输入价格	输出价格	上下文窗口
Claude Opus 4.6	claude-opus-4-6	$5.00	$25.00	1M tokens
Claude Sonnet 4.6	claude-sonnet-4-6	$3.00	$15.00	1M tokens
Claude Haiku 4.5	claude-haiku-4-5-20251001	$1.00	$5.00	200k tokens
GPT-4o	gpt-4o	$2.50	$10.00	128k tokens
GPT-4.1	gpt-4.1	$2.00	$8.00	1M tokens
GPT-4.1 mini	gpt-4.1-mini	$0.40	$1.60	1M tokens
o3	o3	$10.00	$40.00	200k tokens
o4-mini	o4-mini	$1.10	$4.40	200k tokens
Gemini 2.5 Pro	gemini-2.5-pro	$1.25	$10.00	1M tokens
Gemini 2.5 Flash	gemini-2.5-flash	$0.30	$2.50	1M tokens
Gemini 2.5 Flash-Lite	gemini-2.5-flash-lite	$0.10	$0.40	1M tokens

GPT-4.1 / GPT-4.1 mini 价格来自 OpenAI 官方文档。o3 / o4-mini 属于推理模型，会按思考 token 计费，实际成本会受任务复杂度影响。

国内模型

模型	API ID	输入价格	输出价格	上下文窗口
DeepSeek-V3.2	deepseek-chat	$0.28（无缓存）/ $0.028（缓存命中）	$0.42	128k tokens
DeepSeek-R1	deepseek-reasoner	$0.28（无缓存）/ $0.028（缓存命中）	$0.42	128k tokens
Qwen3-Max	qwen3-max	$0.36–$1.00	$1.43–$4.01	262k tokens
Qwen3.5-Plus	qwen3.5-plus	$0.12–$0.57	$0.69–$3.44	1M tokens
Qwen-Flash	qwen-flash	$0.05–$0.25	$0.40–$2.00	1M tokens
Kimi K2.5	kimi-k2.5	价格待核实	—	256k tokens
MiniMax M2.7	minimax-m2.7	价格待核实	—	待核实
GLM-4-Flash	glm-4-flash	价格待核实	—	128k tokens

DeepSeek 价格来自官方 API 文档，Qwen 价格为国际版 Global 区报价，国内版可能略有差异。

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编程 / Agent 能力：Claude 仍然是核心参照系

代码生成是当前模型能力分化最明显的维度。

模型	SWE-bench 得分	特色
Claude Opus 4.6	72.5%（Anthropic 官方，2025 年）	Agent 编程行业领先，支持 Computer Use
Claude Sonnet 4.6	72.7%（Anthropic 官方，2025 年）	性价比旗舰，速度快于 Opus
GPT-4.1	数据待核实	支持 1M 上下文，代码理解增强
DeepSeek-V3.2	数据待核实	国内开发者常用，支持 FIM 补全
Kimi K2.5	数据待核实	主打 Agentic Coding，支持 thinking 模式

SWE-bench 是业界主流代码能力评测基准，测试模型在真实 GitHub issue 上的修复成功率。

如果你做的是 Agent / 自主编程，Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 仍然是第一梯队。它们强在长上下文、代码库理解、多步任务和工具调用协同。

但如果你要做的是高并发代码辅助、简单补全、批量生成、代码注释和轻量修复，DeepSeek、Qwen、Gemini Flash 这类成本更低的模型反而更合适。

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推理 / 数学能力：别把 o3 用在所有任务上

各家都有自己的推理专用模型或推理模式。

模型	推理方式	适用场景
Claude Opus / Sonnet 4.6	Extended Thinking，可配置 budget_tokens	数学证明、逻辑推断、多步规划
o3	原生 Chain-of-Thought，按思考 token 计费	竞赛数学、复杂推理
o4-mini	轻量推理，成本低于 o3 约 80%	日常推理任务
DeepSeek-R1	Thinking Mode，最大输出 64k	学术推理、代码调试
Kimi K2 Thinking	思维链推理模式	Agent 场景通用推理
Qwen3-Max	内置混合推理模式	中文技术文档、代码

o3 能力强，但价格也高：输入 $10、输出 $40 每百万 Token。它适合真正需要高精度推理的场景，比如竞赛数学、代码安全审计、复杂法律分析。

日常编程、普通文本任务、常规问答，并不需要把 o3 当默认模型。Claude Sonnet 4.6、GPT-4.1、DeepSeek-R1、o4-mini 往往更均衡。

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长上下文：1M tokens 适合整个代码仓库分析

上下文窗口决定模型一次能处理多长文档或多大代码库。

等级	模型	窗口大小
超长（≥1M）	Claude Opus/Sonnet 4.6、GPT-4.1/4.1-mini、Gemini 2.5 Pro/Flash、Qwen3.5-Plus/Qwen-Flash	1M tokens
长（256k–512k）	Kimi K2.5、Kimi K2-Thinking	256k tokens
中（128k–262k）	DeepSeek-V3.2/R1、GPT-4o、Qwen3-Max、GLM-4-Flash	128k–262k tokens

实际建议很简单：

• 1M 上下文适合整个代码仓库分析、长文档审查、大型 RAG 上下文；
• 256k 适合长文档问答、合同分析、复杂技术资料；
• 128k 已经能满足绝大多数日常对话、普通代码辅助和客服场景。

不要为了“窗口大”盲目买贵模型。上下文越大，输入成本也越容易失控。

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价格-性能比：三档模型最容易做预算

极致性价比区：输出 $0.40–$2.50 / MTok

• Gemini 2.5 Flash-Lite（$0.10 / $0.40）：最便宜的 1M 上下文模型，适合高并发轻量场景。
• Gemini 2.5 Flash（$0.30 / $2.50）：速度很快，1M 窗口，适合批量处理。
• DeepSeek-V3.2（$0.28 / $1.12）：缓存命中后输入仅 $0.028，国内调用稳定，支持 FIM 补全。
• Qwen-Flash（$0.05–$0.25 / $0.40–$2.00）：阿里云生态首选，1M 上下文，中文质量优秀。

这一区间适合高并发生产、批量处理、轻量代码辅助、预处理和初筛。

均衡旗舰区：输出 $5–$15 / MTok

• Claude Sonnet 4.6（$3 / $15）：SWE-bench 72.7%，1M 上下文，综合能力很强。
• Gemini 2.5 Pro（$1.25 / $10）：Google 旗舰，多模态能力强，支持原生工具调用。
• GPT-4.1（$2 / $8）：1M 上下文，代码和指令遵循增强，比 GPT-4o 便宜。

这一区间适合核心业务逻辑、复杂问答、代码理解、Agent 子任务和中高价值请求。

顶级旗舰区：输出 $25–$40 / MTok

• Claude Opus 4.6（$5 / $25）：Agent 编程和 Computer Use 场景的顶级选择，最大输出 128k。
• o3（$10 / $40）：推理任务天花板，适合竞赛数学和高难度分析。

这一区间要谨慎使用，最好只给高价值、低频、复杂任务调用。

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各场景怎么选

场景	推荐模型	理由
Agent / 自主编程	Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6	SWE-bench 领先，支持 Computer Use
生产环境高并发	Gemini 2.5 Flash / DeepSeek-V3.2	速度快、成本低
复杂数学推理	o3 / DeepSeek-R1	原生推理链，准确率更高
超长文档处理	Claude Sonnet 4.6 / Gemini 2.5 Pro	1M 窗口，长上下文质量稳定
国内部署、中文优先	Qwen3-Max / Kimi K2.5 / DeepSeek-V3.2	低延迟接入，中文训练数据充足
多模态图像 / 视频	Gemini 2.5 Pro / GPT-4o / Kimi K2.5	原生多模态架构
极致成本控制	Gemini 2.5 Flash-Lite / Qwen-Flash	输入 $0.05–$0.10，1M 窗口
角色扮演 / 创意写作	MiniMax M2-Her / Kimi K2.5	多轮角色场景更适合

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API 接入方式：OpenAI 兼容正在变成事实标准

不同模型的 SDK 示例大致如下。

Claude（Anthropic SDK）

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_KEY")
resp = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[...]
)

GPT（OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[...]
)

DeepSeek（兼容 OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[...]
)

Qwen（兼容 OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-max",
    messages=[...]
)

Kimi（兼容 OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k2.5",
    messages=[...]
)

GLM（兼容 OpenAI SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-flash",
    messages=[...]
)

关键结论很明确：DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 都兼容 OpenAI SDK，只需要替换 base_url 和 api_key，迁移成本很低。

如果你需要同时管理多个模型 API Key，可以通过统一推理网关接入。这样业务代码只切换 model 参数，不需要为每家供应商维护一套调用逻辑。

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中文能力怎么选

中文任务是国内开发者的核心关切。

模型	中文训练特点	推荐场景
Qwen3-Max / Qwen3.5-Plus	阿里云，中文语料丰富	中文文档生成、客服、RAG
DeepSeek-V3.2	国内数据集，中文指令遵循强	中文代码注释、技术翻译
Kimi K2.5	中文长文本优化	长文摘要、合同分析
GLM-4-Flash	清华，中文学术场景	知识问答、学术写作辅助
Claude Sonnet 4.6	多语言训练，中文质量上升	中英文混合任务

中文任务不一定非要用最贵模型。客服、摘要、中文技术文档、普通 RAG，国内模型通常更稳、更便宜，也更容易部署。

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Claude Code 和 Claude API 到底适合什么场景

Claude API 更适合接入产品和系统，Claude Code 更适合开发者在终端里做 Agent 编程。

Claude Code 不是 Copilot 式补全，而是能进入项目目录，读取文件、修改代码、执行命令、跑测试、根据报错继续修复的编程 Agent。它适合复杂需求实现、跨文件重构、代码库理解、自动化测试修复等任务。

Claude 官方订阅通常包括 Pro、Max 等方案；API 则按量计费，适合开发者接入自己的应用或工具链。具体价格和额度会随官方政策调整，正式采购前最好以官方页面为准。

不过说实话，官方订阅对国内用户不太友好——支付、网络和账号稳定性都要折腾。如果只是想更省事地接入 Claude，可以看看 Code80，真实订阅帐号转 API，换个 endpoint 就能直接用，体验跟官方一样。详情可以到官网了解：code.ai80.vip

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常见问题

1. DeepSeek API 和 Claude API 哪个更适合做 Agent？

Claude Opus / Sonnet 4.6 在 SWE-bench 上领先，原生支持 Computer Use 和 Extended Thinking，是 Agent 场景的强选择。DeepSeek 性价比更高，适合预算有限或高并发 Agent 流水线。两者可以组合：DeepSeek 做初筛，Claude 处理复杂子任务。

2. Gemini 2.5 Flash 和 Claude Haiku 4.5 哪个更划算？

价格上 Gemini 2.5 Flash 更低，且支持 1M 上下文；Claude Haiku 4.5 窗口为 200k，但在指令遵循和部分中文任务上口碑更稳定。最稳的方式是拿自己的真实用例做 benchmark。

3. o3 值得用吗？

值得，但不要滥用。o3 适合竞赛数学、代码安全审计、复杂法律分析等高精度推理任务。日常编程和文本任务，用 Claude Sonnet 4.6 或 GPT-4.1 成本低很多，输出质量通常也够用。

4. 国内访问哪个模型更稳定？

DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 都提供国内节点，通常无需代理。Claude 和 GPT 官方 API 对网络环境要求更高，也可以通过兼容层或代理方式接入。

5. 怎么快速测试多个模型对同一个 prompt 的效果？

把 OpenAI SDK 的 base_url 配成多模型推理网关，用同一套代码切换 model 参数即可。这样不需要为每个供应商分别写调用逻辑。

6. 国内用户怎么更方便地使用 Claude API 或 Claude Code？

能稳定访问官方并完成支付，可以直接走官方订阅或 API；如果不想折腾支付和网络，国内用户也可以通过 Code80 更方便地使用。

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2026 年大模型 API 格局已经高度分化：Claude Opus 4.6 和 o3 分别在 Agent 编程和数学推理上领先，但成本高；Claude Sonnet 4.6、Gemini 2.5 Pro、GPT-4.1 是均衡旗舰；DeepSeek-V3.2、Gemini Flash / Flash-Lite、Qwen-Flash 更适合高并发和成本控制；Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM 则是国内中文和稳定访问场景的重要选择。

正式采购前，价格和参数一定要再核对官方最新文档。大模型价格变动很频繁，最好每季度重新做一次预算和质量评测。