免费使用 gpt-5 | deepseek
付费支持 Codex / Claude Code 接入 最低仅需官方1-2折
支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok | qwen | kimi | minimax 等
国内动态加速 直连无需代理 协议统一接入便捷
快速开始 / API文档 / 注册并绑定Github免费使用 / 官网 / 服务可用性
该项目高度重视隐私，致力于保护其用户的隐私。该项目不会以任何方式收集、记录或存储用户输入的任何文本或由 OpenAI 服务器返回的任何文本。该项目不会向 OpenAI 或任何第三方提供有关 API 调用者的身份的任何信息，包括但不限于 IP 地址和用户代理字符串。
但OpenAI官方会根据其数据使用政策保留 30 天的数据。
- 支持 gpt | deepseek | claude | gemini | qwen | kimi | minimax | glm 等常用大模型。
- 免费版每周50000点免费配额，每天100次请求次数配额。
- 与官方完全一致的接口标准，兼容各种软件/插件。
- 国内线路使用动态加速，体验远优于使用代理连接官方。
- 无需科学上网，国内环境直接可用。
- 个人完全免费使用。
- 各类模型all-in-one，协议统一使用openai标准协议，其他厂商模型仅需更换模型名称，接入便捷（claude模型支持Anthropic官方协议）
❗️如果遇到无回复，报错等情况，可以查看 status.chatanywhere.tech，确认服务状态是否正常，以帮助排查问题。
❗️免费API Key gpt-5系列模型的推理能力较弱，若需要更强的推理能力，可以购买付费API
❗️免费API Key仅可用于个人非商业用途，教育，非营利性科研工作中。免费API Key严禁商用，严禁大规模训练商用模型！
❗️我们将不定期对被滥用的账户进行封禁，如发现自己的账户被误封请通过QQ群联系我们。
❗️我们的系统仅供内部评估测试使用，商用或面向大众使用请自行承担风险。
为了该项目长久发展，免费API Key限制200请求/天/IP&Key调用频率（gpt和embedding分开计算，各200次），也就是说你如果在一个IP下使用多个Key，所有Key的每天请求数总和不能超过200；同理，你如果将一个Key用于多个IP，这个Key的每天请求数也不能超过200。(付费版API没有这个限制)
- 🚀注册并绑定Github免费使用
- 免费版支持deepseek, gpt-3.5-turbo, embedding, gpt-4o系列, gpt-5系列。
- 转发Host1:
https://api.chatanywhere.tech(国内中转，延时更低) - 转发Host2:
https://api.chatanywhere.org(国外使用)
我们会定期根据使用量进行相应的扩容，一直提供免费API，如果该项目对你有帮助，还请为我们点一个Star。如果遇到问题可以在Issues中反馈，有空会解答。
该API Key用于转发API，需要将Host改为api.chatanywhere.tech(国内首选)或者api.chatanywhere.org(国外使用)。
- 支持更稳定更快速的API，无限速，体验更好，价格低于官方，充值便捷。
- 同官网计费策略，使用官方返回Tokens用量计费。
- 余额不会过期，永久有效。
- 实时模型清单&价格
- 列表可能未及时更新，部分模型可能已被官方下架，请以官方信息为准。
- 以下是转发接口的详细计费[单位(CA币)：元]标准(价格随着供应商的变动而变动)：
| 模型（Model） | 请求（Input） | 回答（Output） | 是否支持 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-v4-flash | 0.0012 / 1K Tokens | 0.0036 / 1K Tokens | 支持 | 此价格为低谷价格高峰价格请查看顶部新版本价格页面, deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| deepseek-v4-pro | 0.0045 / 1K Tokens | 0.0135 / 1K Tokens | 支持 | 因供应商价格较高，目前与官方同价；叠加充值优惠后，相当于官方价9折。此价格为低谷价格高峰价格请查看顶部新版本价格页面, deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| deepseek-v3.2 | 0.0012 / 1K Tokens | 0.0018 / 1K Tokens | 支持 | deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| deepseek-reasoner | 0.0024 / 1K Tokens | 0.0096 / 1K Tokens | 支持 | deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| deepseek-r1 | 0.0024 / 1K Tokens | 0.0096 / 1K Tokens | 支持 | deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方(火山引擎)供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| deepseek-chat | 0.0012 / 1K Tokens | 0.0018 / 1K Tokens | 支持 | deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3.5-plus | 0.00056 / 1K Tokens[2阶梯计价] | 0.00336 / 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3.5-397b-a17b | 0.00084 / 1K Tokens[2阶梯计价] | 0.00504 / 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3-max-2026-01-23 | 0.00175 / 1K Tokens[2阶梯计价] | 0.007 / 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3-235b-a22b | 0.0014 / 1K Tokens | 0.0056 / 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | 0.0014 / 1K Tokens | 0.0056 / 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3-coder-plus | 0.0028 / 1K Tokens | 0.0112 / 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3-coder-480b-a35b-instruct | 0.0042 / 1K Tokens | 0.0168 / 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| qwen3.8-max | 0.012 / 1K Tokens | 0.036 / 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。因供应商价格较高，目前与官方同价；叠加充值优惠后，最低折扣相当于官方价9折。 |
| kimi-k3 | 0.014 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| kimi-k2.7-code | 0.0052 / 1K Tokens | 0.0216 / 1K Tokens | 支持 | kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| kimi-k2.6 | 0.00455 / 1K Tokens | 0.0189 / 1K Tokens | 支持 | kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| kimi-k2.5 | 0.0028 / 1K Tokens | 0.0147 / 1K Tokens | 支持 | kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| glm-5.3 | 0.008 / 1K Tokens | 0.028 / 1K Tokens | 支持 | glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。因供应商价格较高，目前与官方同价；叠加充值优惠后，最低折扣相当于官方价9折。 |
| glm-5.2 | 0.0064 / 1K Tokens | 0.0224 / 1K Tokens | 支持 | glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| glm-5.1 | 0.0036 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.0144 / 1K Tokens | 支持 | glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| glm-5 | 0.0024 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.0108 / 1K Tokens | 支持 | glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| minimax-m3 | 0.00168 / 1K Tokens | 0.00672[2阶梯计价] / 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| minimax-m2.1 | 0.00126 / 1K Tokens | 0.00504 / 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| minimax-m2.5 | 0.00126 / 1K Tokens | 0.00504 / 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| minimax-m2.7 | 0.00126 / 1K Tokens | 0.00504 / 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
温馨提示： 以下模型仅限 ChatAnywhere 支持的国家和地区访问。请在合法合规场景下使用，避免传入个人信息、敏感信息、商业秘密、重要数据、涉密信息或其他受保护数据。因不当使用或提交不适当数据产生的相关风险和后果，由用户自行承担。
| 模型（Model） | 请求（Input） | 回答（Output） | 是否支持 | 特点 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | 0.07 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.35 / 1K Tokens | 支持 | 将其用于复杂的推理、编码、计算机使用、研究和文档创建 |
| gpt-5.6-sol | 0.028 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.14 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5.6 Sol 是 GPT-5.6 系列中的前沿模型。它大致对应于早期 GPT-5 系列中使用的无后缀模型层级 |
| gpt-5.6-terra | 0.014 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.084 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5.6 Terra 专为兼顾智能和成本的工作负载而设计。它大致相当于早期 GPT-5 系列中使用的mini模型级别。 |
| gpt-5.6-luna | 0.0014 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.0084 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5.6 Luna 专为对成本要求高、处理量大的工作负载而设计。它大致相当于早期 GPT-5 系列中使用的 nano 模型层级。 |
| gpt-5.5 | 0.035 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.21 / 1K Tokens | 支持 | openai最新的前沿模型，专为处理最复杂的专业工作而设计 |
| gpt-5.4 | 0.0175 / 1K Tokens [2阶梯计价] | 0.105 / 1K Tokens | 支持 | 用于处理复杂专业工作的前沿模型 |
| gpt-5.4-mini | 0.00525 / 1K Tokens | 0.0315 / 1K Tokens | 支持 | openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型 |
| gpt-5.4-mini-2026-03-17 | 0.00525 / 1K Tokens | 0.0315 / 1K Tokens | 支持 | openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型 |
| gpt-5.4-nano | 0.0014 / 1K Tokens | 0.00875 / 1K Tokens | 支持 | openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务 |
| gpt-5.4-nano-2026-03-17 | 0.0014 / 1K Tokens | 0.00875 / 1K Tokens | 支持 | openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务 |
| gpt-5.4-2026-03-05 | 0.0175 / 1K Tokens | 0.105 / 1K Tokens | 支持 | openai最新推出的面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |
| gpt-5.2 | 0.01225 / 1K Tokens | 0.098 / 1K Tokens | 支持 | 面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |
| gpt-5.2-2025-12-11 | 0.01225 / 1K Tokens | 0.098 / 1K Tokens | 支持 | 面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |
| gpt-5.2-pro | 0.147 / 1K Tokens | 1.176 / 1K Tokens | 支持 | 目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时。 |
| gpt-5.2-pro-2025-12-11 | 0.147 / 1K Tokens | 1.176 / 1K Tokens | 支持 | 目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时 |
| gpt-5.1 | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | 用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力 |
| gpt-5.1-2025-11-13 | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | 用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力 |
| gpt-5-search-api | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens + 搜索费用 | 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的gpt-5的搜索模型 |
| gpt-5 | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5 是用于跨领域编码、推理和代理任务的旗舰模型 |
| gpt-5-codex | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5-Codex 是针对代理编码任务优化。它可在 Responses API仅限此版本，底层模型快照将定期更新。 |
| gpt-5-pro | 0.105 / 1K Tokens | 0.84 / 1K Tokens | 支持 | 使用更多的计算来更努力地思考，并始终如一地提供更好的答案。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时 |
| gpt-5-mini | 0.00175 / 1K Tokens | 0.014 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5 mini 是 GPT-5 的一个更快、更经济的版本。它非常适合执行定义明确的任务和精准的提示 |
| gpt-5-nano | 0.00035 / 1K Tokens | 0.0028 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5 Nano 是速度最快、成本最低的 GPT-5 版本。它非常适合摘要和分类任务 |
| gpt-5-chat-latest | 0.00875 / 1K Tokens | 0.07 / 1K Tokens | 支持 | GPT-5 Chat 指的是 ChatGPT 当前使用的 GPT-5 快照 |
| o3 | 0.014 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 指向o3-2025-04-16 |
| o3-2025-04-16 | 0.014 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 |
| o4-mini | 0.0088 / 1K Tokens | 0.0352 / 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 指向o4-mini-2025-04-16 |
| o4-mini-2025-04-16 | 0.0088 / 1K Tokens | 0.0352 / 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 |
| gpt-4.1 | 0.014 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-2025-04-14 |
| gpt-4.1-2025-04-14 | 0.014 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 |
| gpt-4.1-mini | 0.0028 / 1K Tokens | 0.0112 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-mini-2025-04-14 |
| gpt-4.1-mini-2025-04-14 | 0.0028 / 1K Tokens | 0.0112 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 |
| gpt-4.1-nano | 0.0007 / 1K Tokens | 0.0028 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-nano-2025-04-14 |
| gpt-4.1-nano-2025-04-14 | 0.0007 / 1K Tokens | 0.0028 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 |
| gpt-oss-20b | 0.0008 / 1K Tokens | 0.0032 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的开源模型 |
| gpt-oss-120b | 0.0044 / 1K Tokens | 0.0176 / 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的开源模型 |
| gpt-3.5-turbo | 0.0035 / 1K Tokens | 0.0105 / 1K Tokens | 支持 | 默认模型，等于gpt-3.5-turbo-0125 |
| gpt-3.5-turbo-1106 | 0.007 / 1K Tokens | 0.014 / 1K Tokens | 支持 | 2023年11月6日更新的模型 |
| gpt-3.5-turbo-0125 | 0.0035 / 1K Tokens | 0.0105 / 1K Tokens | 支持 | 2024年1月25日最新模型，数据最新，价格更更低，速度更快，修复了一些1106的bug。 |
| gpt-3.5-turbo-16k | 0.021 / 1K Tokens | 0.028 / 1K Tokens | 支持 | 适合快速回答简单问题,字数更多 |
| gpt-3.5-turbo-instruct | 0.0105 / 1K Tokens | 0.014 / 1K Tokens | 支持 | Completions模型 用于文本生成，提供准确的自然语言处理模型一般人用不上 |
| o3-mini | 0.0088 / 1K Tokens | 0.0352 / 1K Tokens | 支持 | 针对复杂任务的推理模型 |
| gpt-4o-search-preview | 0.0175/1K Tokens | 0.07/1K Tokens + 搜索费用 | 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o的搜索模型 |
| gpt-4o-search-preview-2025-03-11 | 0.0175/1K Tokens | 0.07/1K Tokens + 搜索费用 | 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索 |
| gpt-4o-mini-search-preview | 0.00105/1K Tokens | 0.0042/1K Tokens + 搜索费用 | 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o-mini的搜索模型 |
| gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11 | 0.00105/1K Tokens | 0.0042/1K Tokens + 搜索费用[6] | 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索 |
| gpt-4 | 0.21 / 1K Tokens | 0.42 / 1K Tokens | 支持 | 默认模型，等于gpt-4-0613 |
| gpt-4o | 0.0175/1K Tokens | 0.07/1K Tokens | 支持 | Openai 价格更低, 速度更快更聪明,指向最新版的4o版本 |
| gpt-4o-2024-11-20 | 0.0175/1K Tokens | 0.07/1K Tokens | 支持 | Openai 2024-11-20出的gpt-4o模型, 该模型的创意写作能力得到了提升一更自然、更有吸引力、更有针对性的写作 |
| gpt-4o-mini | 0.00105/1K Tokens | 0.0042/1K Tokens | 支持 | 输出质量在3.5之上4o之下, 并且支持读图 |
| gpt-4-0613 | 0.21 / 1K Tokens | 0.42 / 1K Tokens | 支持 | 2023年6月13日更新的模型 |
| gpt-6-astra-ca | 0.04 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.2 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.6-sol-ca | 0.016 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.08 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.6-terra-ca | 0.008 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.048 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.6-luna-ca | 0.0008 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.0048 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.5-ca | 0.02 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.12 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.4-ca | 0.01 / 1K Tokens [7阶梯计价] | 0.06 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.4-mini-ca | 0.003 / 1K Tokens | 0.018 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.4-nano-ca | 0.0008 / 1K Tokens | 0.005 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.2-codex-ca | 0.007 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | 支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5.2-ca | 0.007 / 1K Tokens | 0.056 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5-ca | 0.005 / 1K Tokens | 0.04 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5-mini-ca | 0.001 / 1K Tokens | 0.008 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-5-nano-ca | 0.0002 / 1K Tokens | 0.0016 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-4.1-ca | 0.008 / 1K Tokens | 0.032 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-4.1-mini-ca | 0.0016 / 1K Tokens | 0.0064 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-4.1-nano-ca | 0.0004 / 1K Tokens | 0.003 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-3.5-turbo-ca | 0.001 / 1K Tokens | 0.0016 / 1K Tokens | 不支持 | 由于Azure openai已经下架gpt-3.5,故-ca版本的3.5以不可以用,请使用gpt-4o-mini或者gpt-4.1-mini或者更高的模型本模型将会重定向至gpt-4o-mini |
| gpt-4-ca | 0.12 / 1K Tokens | 0.24 / 1K Tokens | 支持 | 由于Azure openai已经下架gpt-4,故-ca版本的4以不可以用,请使用gpt-4o或者gpt-4.1或者更高的模型 |
| gpt-4o-ca | 0.01 / 1K Tokens + 0.0289 | 0.04 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| gpt-4o-mini-ca | 0.00075 / 1K Tokens | 0.003 / 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |
| claude-fable-5-1 | 0.05 / 1K Tokens | 0.25 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-fable-5 | 0.05 / 1K Tokens | 0.25 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-opus-5 | 0.025 / 1K Tokens | 0.125 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-sonnet-5 | 0.01 / 1K Tokens | 0.05 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-opus-4-8 | 0.025 / 1K Tokens | 0.125 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-opus-4-7 | 0.025 / 1K Tokens | 0.125 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-sonnet-4-6 | 0.015 / 1K Tokens | 0.075 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。 |
| claude-opus-4-6 | 0.025 / 1K Tokens | 0.125 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-opus-4-5-20251101 | 0.025 / 1K Tokens | 0.125 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-haiku-4-5-20251001 | 0.005 / 1K Tokens | 0.025 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| claude-sonnet-4-5-20250929 | 0.015 / 1K Tokens | 0.075 / 1K Tokens | 支持 | claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。 |
| gemini-2.5-pro | 0.007 / 1K Tokens | 0.04 / 1K Tokens | 支持 | 是gemini 最新的旗舰模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-2.5-flash | 0.0012 / 1K Tokens | 0.01 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-2.5-flash-lite | 0.0004 / 1K Tokens | 0.0016 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-2.5-flash-image-preview | 0.0015 / 1K Tokens | 0.15 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |
| gemini-3-pro-image-preview | 0 / 1K Tokens | 0.68一张图 | 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |
| gemini-3.1-flash-image-preview | 0.0025 / 1K Tokens | 0.3 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |
| gemini-3-pro-preview | 0.008 / 1K Tokens | 0.048 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3-flash-preview | 0.002 / 1K Tokens | 0.012 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.1-pro-preview | 0.008 / 1K Tokens | 0.048 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.1-flash-lite-preview | 0.001 / 1K Tokens | 0.006 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.5-flash | 0.0075 / 1K Tokens | 0.045 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.6-flash | 0.006 / 1K Tokens | 0.03 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.5-flash-lite | 0.0012 / 1K Tokens | 0.01 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.7-flash | 0.003 / 1K Tokens | 0.015 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| gemini-3.8-flash | 0.003 / 1K Tokens | 0.015 / 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。 |
| 模型（Model） | 价格 | 是否支持 |
|---|---|---|
| gpt-image-2 | 文字输入: 0.035CA/1K Tokens, 图片输入: 0.056CA/1K Tokens, 图片输出：0.21 CA/1K Tokens | 支持 |
| gpt-image-2-ca | 0.4CA 一张图, CA 版的Image为逆向模型，使用时建议尽量编写清晰、完整的 Prompt。为了更容易触发绘图，建议在提示词中加入类似“画一个 xxxx”这样的表述。 | 支持 |
| gpt-image-1.5 | 文字输入: 0.035CA/1K Tokens, 图片输入: 0.056CA/1K Tokens, 图片输出：0.224 CA/1K Tokens | 支持 |
| gpt-image-1 | 文字输入: 0.04CA/1K Tokens, 图片输入: 0.08CA/1K Tokens, 图片输出：0.32 CA/1K Tokens | 支持 |
| gpt-image-1-mini | 文字输入: 0.014CA/1K Tokens, 图片输入: 0.0175CA/1K Tokens, 图片输出：0.056 CA/1K Tokens | 支持 |
| tts-1 | 0.105 / 1K characters | 支持 |
| tts-1-hd | 0.21 / 1K characters | 支持 |
| gpt-4o-mini-tts | (0.12 / minute) + (0.012 / 1kToken) | 支持 |
| Whisper | 0.042 / minute | 支持 |
| gpt-4o-mini-transcribe | 0.024 / minute | 支持 |
| gpt-4o-transcribe | 0.048 / minute | 支持 |
| text-embedding-ada-002 | 0.0007 / 1K Tokens | 支持 |
| text-embedding-3-small | 0.00014 / 1K Tokens | 支持 |
| text-embedding-3-large | 0.00091 / 1K Tokens | 支持 |
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[1] Tokens: GPT中指文本数据的最小处理单位。一个token可以是一个字、一个词或者一个字符，这取决于所使用的语言和处理方式。例如，在英文中，一个token可能是一个单词，如"apple"；在中文中，一个token可能是一个字符，如"苹"。 1K Tokens = 1000个Token。（根据经验估算：gpt-4o模型 1000Tokens≈1000-1200个中文字符；非gpt-4o模型1000Tokens≈700-800中文字符） [2] 阶梯计价
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输入范围 输入价格 输出价格 0 - 272K 0.07 CA/1K Tokens 0.35 CA/1K Tokens > 272K 0.14 CA/1K Tokens 0.525 CA/1K Tokens
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