核心换算先把基准价格看明白
1 亿 Tokens40 元
1 倍率基础价
100 万 Tokens0.4 元
按 1 倍率换算
1 刀等价¥0.2
NewAPI $2 / 1M 对应 1 倍率标准
100 万 Tokens 仅需 0.4 元，我们的 1 刀等价 0.2 元。NewAPI 模型广场里 $2 / 1M，对应我们的 1 倍率标准。
一个 Key 通用全模型，倍率只是不同模型的成本差异映射，让你不用换 Key、不用手算复杂价格，直接按业务场景选模型就行。
定价
模型倍率、缓存命中与 API 首购
模型定价说明
我们按 1 亿 Tokens 为单位计费：1 倍率 40 元，100 万 Tokens 仅 0.4 元。购买和充值统一为 10、20、40、80、200、400 元六档；大于 400 元请联系客服。
老用户入口已有 API Key，直接去充值台补量充值、查单、确认到账都走这里；新套餐折合低至 26.67 元 / 1 亿 Tokens。立即前往充值台计费
计费规则说明
我们采用按 1 亿 Tokens 为单位的计费方式。倍率只是不同模型成本差异的映射，一个 Key 通用全模型，不用频繁换 Key。
基础计费标准倍率速查表
| 倍率 | 1 亿 Tokens | 100 万 Tokens |
|---|---|---|
| 0.1 倍率 | 4 元 | 0.04 元 |
| 0.5 倍率 | 20 元 | 0.2 元 |
| 1 倍率 | 40 元 | 0.4 元 |
| 2 倍率 | 80 元 | 0.8 元 |
| 2.5 倍率 | 100 元 | 1 元 |
| 3 倍率 | 120 元 | 1.2 元 |
| 4 倍率 | 160 元 | 1.6 元 |
| 5 倍率 | 200 元 | 2 元 |
| 6 倍率 | 240 元 | 2.4 元 |
| 7.5 倍率 | 300 元 | 3 元 |
| 8 倍率 | 320 元 | 3.2 元 |
| 10 倍率 | 400 元 | 4 元 |
| 15 倍率 | 600 元 | 6 元 |
接入 URL优先用带 /v1 的地址
推荐 Base URL
https://gpt-agent.cc/v1大多数客户端先用这个；如果报错，再切备用地址。
备用 Base URL
https://gpt-agent.cc不同 API 转发平台对 Base URL 校验不一样，换模型或换客户端时建议自己实际测一遍。
统一额度一个 Key 通用全模型
- 倍率只是不同模型成本差异的映射，计费逻辑始终统一。
- 不用为不同模型反复换 Key，切模型时直接按倍率估算即可。
- 额度不限时、不清零，适合长周期调试和稳定业务使用。
缓存
缓存命中说明
当请求里有一部分内容和之前处理过的内容相同，系统就可以复用之前的计算结果，不必重新完整计算。
什么是缓存命中重复上下文会被直接复用
这样做的好处是响应更快、消耗更低、计费更省。尤其在多轮对话、连续追问、工作流调用、代码补全这些场景里，实际消耗通常会比你想象得更低。
- 正常输入：按模型对应倍率计费。
- 重复且命中的缓存部分：按 0.1 倍率计费。
- 高成本模型在波动时期，缓存可能升到 0.2 倍，极端情况下可能暂时不开缓存。
举个简单例子
如果你连续多轮对话时反复带上大量相同上下文，重复且命中的那部分就会按更低倍率扣费，所以长对话、连续追问和工作流调用会更省额度。
命中的缓存部分仅按普通输入成本的 10% 计费。
连续追问、工作流调用、代码补全等场景更容易把重复上下文复用起来。
成本高且波动大的时期，缓存倍率可能调整，极端情况下也可能暂时不开缓存。
注：是否产生缓存命中，取决于请求内容是否满足系统缓存复用条件。
定价
模型价格参考
同一页直接看清倍率、折算单价和推荐上下文，方便你挑模型和估成本。
按最新飞书清单更新当前模型折算单价与倍率
按当前平台倍率整理，便于在购买前先看明白各模型的大致成本区间。
1 倍率 = 40 元 / 1 亿 Tokens0.1 倍率低至 0.04 元 / 100 万 Tokens15 倍率高阶模型 = 6 元 / 100 万 Tokens最高 1M 上下文
| 厂家 | 模型名称 | 倍率举例：2 倍，等于用 1 亿 Tokens，扣费 2 亿 | 100 万 Tokens价格（换算价格） | 推荐上下文 context Window假设 max_tokens=8192 | 是否支持识别图片 |
|---|---|---|---|---|---|
| 国产聚合模型（高并发推荐） | claude-sonnet-4-6快速响应 | 1 倍率 | 0.4 元 | 1M | ✅ |
| MiniMax | MiniMax-M3 | 1 倍率 | 0.4 元 | 1M | ✅ |
| MiniMax | image-01 | 一张 | 2毛 | ||
| MiniMax | image-01-live | 一秒 | 2 元 | ||
| 阶跃星辰 | step-3.7-flash快速响应 | 1 倍率 | 0.4 元 | 256k | ✅ |
| 字节跳动 | doubao-seed-2.0-code | 2 倍率 | 0.8 元 | 200k | ✅ |
| 字节跳动 | doubao-seed-2.0-pro | 2 倍率 | 0.8 元 | 128k | ✅ |
| 小米 | mimo-v2.5-pro | 1 倍率 | 0.4 元 | 1M | ✅ |
| 小米 | mimo-v2.5 | 0.5 倍率 | 0.2 元 | 1M | ✅ |
| 深度求索 | deepseek-v4-pro | 7.5 倍率 | 3 元 | 1M | |
| 深度求索 | deepseek-v4-flash | 2.5 倍率 | 1 元 | 1M | |
| Kimi | kimi-k2.6 | 2 倍率 | 0.8 元 | 256K | ✅ |
| Kimi | kimi-k2.7 | 4 倍率 | 1.6 元 | 256K | ✅ |
| 智谱 | glm-5.1 | 5 倍率 | 2 元 | 256K | ✅ |
| 智谱 | glm-5.2 | 8 倍率 | 3.2 元 | 1M | ✅ |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.4 | 2 倍率 | 0.8 元 | 1M | ✅ |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.5 | 4 倍率 | 1.6 元 | 256k | ✅ |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.3-codex-spark | 4 倍率 | 1.6 元 | 128k | |
| 海外（OpenAI） | gpt-image-2 | 一张 | 0.5-1 毛 | 4k 出图 | |
| 海外（Anthropic） | claude-haiku-4-5-20251001 | 1 倍率 | 0.4 元 | 256K | ✅ |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-6 | 15 倍率 | 6 元 | 1M | ✅ |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-7 | 15 倍率 | 6 元 | 1M | ✅ |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-8 | 15 倍率 | 6 元 | 1M | ✅ |
| 海外（Google） | gemini-3.1-pro | 10 倍率 | 4 元 | 1M | ✅ |
| 海外（Google） | gemini-3.5-flash | 6 倍率 | 2.4 元 | 1M | ✅ |
国产聚合模型推荐上下文 1M
（高并发推荐）claude-sonnet-4-6快速响应倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window1M
识别图片✅
MiniMax推荐上下文 1M
MiniMax-M3倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window1M
识别图片✅
MiniMax
image-01倍率一张
100 万 Tokens2毛
MiniMax
image-01-live倍率一秒
100 万 Tokens2 元
阶跃星辰推荐上下文 256k
step-3.7-flash快速响应倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window256k
识别图片✅
字节跳动推荐上下文 200k
doubao-seed-2.0-code倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window200k
识别图片✅
字节跳动推荐上下文 128k
doubao-seed-2.0-pro倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window128k
识别图片✅
小米推荐上下文 1M
mimo-v2.5-pro倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window1M
识别图片✅
小米推荐上下文 1M
mimo-v2.5倍率0.5 倍率
100 万 Tokens0.2 元
context window1M
识别图片✅
深度求索推荐上下文 1M
deepseek-v4-pro倍率7.5 倍率
100 万 Tokens3 元
context window1M
深度求索推荐上下文 1M
deepseek-v4-flash倍率2.5 倍率
100 万 Tokens1 元
context window1M
Kimi推荐上下文 256K
kimi-k2.6倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window256K
识别图片✅
Kimi推荐上下文 256K
kimi-k2.7倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window256K
识别图片✅
智谱推荐上下文 256K
glm-5.1倍率5 倍率
100 万 Tokens2 元
context window256K
识别图片✅
智谱推荐上下文 1M
glm-5.2倍率8 倍率
100 万 Tokens3.2 元
context window1M
识别图片✅
海外（OpenAI）推荐上下文 1M
gpt-5.4倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window1M
识别图片✅
海外（OpenAI）推荐上下文 256k
gpt-5.5倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window256k
识别图片✅
海外（OpenAI）推荐上下文 128k
gpt-5.3-codex-spark倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window128k
海外（OpenAI）推荐上下文 4k 出图
gpt-image-2倍率一张
100 万 Tokens0.5-1 毛
context window4k 出图
海外（Anthropic）推荐上下文 256K
claude-haiku-4-5-20251001倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window256K
识别图片✅
海外（Anthropic）推荐上下文 1M
claude-opus-4-6倍率15 倍率
100 万 Tokens6 元
context window1M
识别图片✅
海外（Anthropic）推荐上下文 1M
claude-opus-4-7倍率15 倍率
100 万 Tokens6 元
context window1M
识别图片✅
海外（Anthropic）推荐上下文 1M
claude-opus-4-8倍率15 倍率
100 万 Tokens6 元
context window1M
识别图片✅
海外（Google）推荐上下文 1M
gemini-3.1-pro倍率10 倍率
100 万 Tokens4 元
context window1M
识别图片✅
海外（Google）推荐上下文 1M
gemini-3.5-flash倍率6 倍率
100 万 Tokens2.4 元
context window1M
识别图片✅
以上为按倍率换算后的参考价；图片模型按张或秒计费。实际扣费以平台模型倍率和请求消耗为准，✅ 表示支持识别图片。
下一步
定价看清楚后，再去独立购买页下单
定价页只负责把倍率、缓存命中和模型成本讲清楚，不把解释和首购表单揉在一起。新用户去独立购买页下单，老用户直接去充值台补量。