1. 2026 年大模型 API 市场发生了什么变化?

2026 年上半年，国产大模型进入了新一轮密集迭代期。各家的旗舰模型都升级了:

• DeepSeek 推出 V4 系列: V4-Flash（性价比路线）和 V4-Pro（高精度路线），1M 上下文长度
• 通义千问升级到 3.7 代: 3.7-max 旗舰和 3.7-plus 主力，MoE 架构
• 智谱发布 GLM-5.2: 编程能力重点提升
• Kimi 发布 K2.6: 超长上下文场景持续迭代
• MiniMax 发布 M3: 多模态能力，价格定位中端

对于开发者和技术选型人员来说，选择的复杂度在增加——不仅要在模型能力之间做权衡，还要在不同定价体系、缓存策略之间计算成本。

2. 最新模型官方定价一览（2026 年 6 月）

以下价格来自各厂商官网公开标准定价，单位: 元/百万 tokens（M tokens），不含渠道折扣。

模型	输入价格	输出价格	缓存命中价	上下文
DeepSeek V4-Flash	¥1	¥2	¥0.02	1M
DeepSeek V4-Pro	¥3	¥6	¥0.025	1M
Qwen 3.7-plus	¥2	¥8	¥0.20	128K
Qwen 3.7-max	¥12	¥36	¥1.20	32K
GLM-5.1	¥6	¥23	¥1.3	128K
Kimi K2.6	¥6.5	¥27	¥1.10	128K
MiniMax M3	¥2.1	¥8.4	¥0.42	256K

几点关键解读:

• DeepSeek V4-Flash 输入仅 ¥1/M tokens，输出 ¥2，在同级别模型中是最低档。比 Qwen 3.7-max 便宜 12 倍以上，官方描述为"世界顶级推理性能，Agent 能力大幅提高"，编程和推理能力也在第一梯队。
• Qwen 3.7-max（¥12/¥36）是表中价格最高的，定位千问当前能力最强的文本生成模型。3.7-plus（¥2/¥8）为其中高端主力，还支持图像与视频理解。
• GLM-5.1 定价 ¥6/¥23，定位新一代旗舰基座——"长程任务显著提升，可自主工作长达 8 小时，闭环交付工程级成果，整体表现对齐 Claude Opus 4.6"，同时推出了专门的编程套餐。
• Kimi K2.6（¥6.5/¥27）和 GLM-5.1 接近，差异化在超长上下文处理能力和"更强更稳的长程代码编写能力"，适合文档分析、论文阅读等场景。
• MiniMax M3（¥2.1/¥8.4）官方定位为"你触手可得的 Frontier Model，编程及Agent"，原生多模态、支持 1M 超长上下文，价格与 Qwen 3.7-plus 形成竞争关系。

3. 缓存策略: 被低估的省钱手段

这三家厂商都支持缓存（cache）机制，但定价策略不同:

• DeepSeek: 缓存命中价格极低，V4-Flash 仅 ¥0.02/M tokens，是标准输入的 1/50。如果你的应用有大量重复前缀（如 system prompt 固定），缓存命中率上来后成本可以忽略不计。
• Qwen 3.7-max: 缓存创建 ¥15/M tokens（比标准输入还贵），但缓存命中仅 ¥1.2。适合有大量重复请求的场景。
• MiniMax M3: 缓存命中 ¥0.42，是标准输入的 1/5。

在实际使用中，合理利用缓存可以让实际成本再降低 30%-50%，尤其是 Chat 类应用。

4. 100 块能买多少 Token？

先看纯输入和纯输出情况:

模型	¥100 能买输入	¥100 能买输出
DeepSeek V4-Flash	1 亿	5000 万
DeepSeek V4-Pro	3333 万	1667 万
Qwen 3.7-plus	5000 万	1250 万
Qwen 3.7-max	833 万	278 万
GLM-5.1	1667 万	435 万
Kimi K2.6	1538 万	370 万
MiniMax M3	4762 万	1190 万

同样 100 块，DeepSeek V4-Flash 能买的输出量是 Qwen 3.7-max 的 18 倍。

场景 A：AI 编程助手（每次约 1000 输入 + 300 输出）

模型	¥100 能跑次数
DeepSeek V4-Flash	62,500 次
DeepSeek V4-Pro	20,800 次
Qwen 3.7-plus	22,700 次
Qwen 3.7-max	4,400 次
GLM-5.1	7,800 次
Kimi K2.6	6,800 次
MiniMax M3	21,600 次

编程场景下，V4-Flash 跑 6 万多次，Qwen 3.7-max 只能跑 4 千多次。而且 V4-Flash 代码能力也在第一梯队。

场景 B：长文写作（每次约 2000 输入 + 5000 输出）

模型	¥100 能跑次数
DeepSeek V4-Flash	8,300 次
Qwen 3.7-plus	2,300 次
GLM-5.1	800 次
Kimi K2.6	700 次
MiniMax M3	2,200 次

输出占比高的场景差距最大。DeepSeek V4-Flash 跑 8300 次，GLM-5.1 跑 800 次。

场景 C：日常对话/客服（每次约 5000 输入 + 1000 输出）

模型	¥100 能跑次数
DeepSeek V4-Flash	14,300 次
Qwen 3.7-plus	5,600 次
MiniMax M3	5,300 次

日常对话对模型能力要求不高，同样 100 块，DeepSeek V4-Flash 的对话量是其他家的 3 倍。

5. 个人开发者的定价困境

一个容易被忽视的问题: 个人开发者和小团队买的 API，和大企业买的是同一个东西，但价格完全不同。

大企业月消费 10 万以上，通常可以拿到 20%-40% 的合同折扣。而个人开发者在官网按量付费，标准定价就是天花板——没有任何议价空间。

这意味着同样的模型能力，大公司的边际成本比个人开发者低 30% 以上。这是购买力的差距，不是技术差距。

解决这个问题的思路有两个:

一是 通过缓存策略降低实际成本。DeepSeek V4-Flash 缓存命中价 ¥0.02/M tokens，合理利用可以让实际支出大幅下降。

二是 通过聚合平台拼价。像 TokenApiBay 这类聚合 DeepSeek、Qwen、GLM 等多模型的 API 平台，通过打包采购拿到渠道折扣，以统一定价卖给开发者——个人用聚合平台相当于拼车享受了批量价格。

6. 选型建议

场景	推荐模型	理由
编程 / Debug / 代码生成	DeepSeek V4-Flash	推理+Agent+代码能力强，价格最低
日常对话 / 客服	DeepSeek V4-Flash 或 Qwen 3.7-plus	性价比优先
编程备选 / 长程工程任务	GLM-5.1	可自主工作8小时，工程级代码交付
翻译 / 摘要 / 批量处理	Qwen 3.7-plus	性价比和能力的平衡，支持多模态
文档分析 / 论文阅读	Kimi K2.6	超长上下文+长程代码能力
多模态 / 编程+Agent	MiniMax M3	Frontier Model，编程+Agent+原生多模态
高精度 / 复杂推理	DeepSeek V4-Pro	旗舰推理能力
个人全场景省钱方案	TokenApiBay 聚合	统一定价比标准价低约 10%

总结:

2026 年大模型 API 市场已经分化为层次分明的格局。DeepSeek V4-Flash 以 ¥1/¥2 的定价卡位性价比市场; Qwen 以 3.7-max/plus 高低搭配覆盖全场景; GLM-5.1 和 Kimi K2.6 在中高端各有壁垒; MiniMax M3 则多模态差异化切入。

对开发者来说，核心策略只有一个: 按场景选模型，别用一个模型打天下。善用缓存和TokenApiBay聚合渠道，能把实际成本降到标准价的 50%-70%。

注: 以上价格为各厂商 2026 年 6 月官方标准定价。实际价格可能有活动调整，以各厂商官网为准。TokenApiBay 对比基于厂商标准定价。