最近开始用 magpie 聚合了我的套餐，里面数据齐全，它会精确统计我的 tokens ，帮我计算其价值，以及估算各种套餐实际能用的额度。
高峰期我一天用到二十到三十亿的 tokens ，各种模型都用，估算的实际价值高达两百美元左右。但仔细看，其中最出乎意料的是 GLM 5.3。同等用量下，这个模型的价值巨高，主要原因在其缓存输入非常贵。
根据 magpie 对我的上百亿 tokens 的应用的统计，在我这里，非缓存输入 2.86%，缓存输入 96.77%，输出占比 0.38%。
根据这个比例，让 AI 总结和计算了现在一些最新的模型价格如下：
| 模型 | 输入 | 缓存 | 输出 | 元/亿 tokens |
缓存占账单 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek Flash 空闲 | 1 | 0.02 | 4 | 6.3 | 31% |
| GPT-6 Luna | $0.1 | $0.01 | $0.5 | 9.6 | 67% |
| DeepSeek Flash 高峰 | 2 | 0.04 | 8 | 12.6 | 31% |
| MiniMax-M3.1-Flash | 1.0 | 0.1 | 4.0 | 14.0 | 69% |
| GLM-5.3-Flash | 0.8 | 0.23 | 2.8 | 25.6 | 87% |
| GPT-6.1 Terra | $1 | $0.05 | $5 | 64.0 | 51% |
| DeepSeek V4-Pro 高峰 | 9 | 0.3 | 27 | 64.9 | 45% |
| MiniMax-M3 ≤512K | 4.2 | 0.84 | 16.8 | 99.6 | 82% |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.1 | $10 | 128.0 | 51% |
| Claude Sonnet 5.5 | $2 | $0.1 | $10 | 128.0 | 51% |
| Kimi K3.1 Pro | 13 | 1.3 | 68 | 188.6 | 67% |
| GLM-5.3 | 8 | 2 | 28 | 226.9 | 85% |
| Claude Opus 5.5 | $4 | $0.2 | $20 | 256.0 | 51% |
| Kimi K3 | 20 | 2.0 | 100 | 288.3 | 67% |
| Claude Fable 5.1 | $10 | $0.25 | $50 | 478.4 | 34% |
| GPT-6 Astra | $10 | $1.0 | $50 | 963.2 | 67% |
国产模型价格为元/百万 token ， GPT 和 Claude 为美元/百万 token ；最后一列统一折算成人民币。
几个反直觉的地方：
- 最贵的是 GPT-6 Astra ， 963 元/亿； Claude Fable 5.1 为 478 元， Kimi K3 为 288 元，是最贵的国产模型， K3.1 Pro 反而降价了。
- GLM-5.3 每亿 227 元，是 DeepSeek Flash 高峰价（ 12.6 元）的 18 倍。它的缓存价是输入价的 25%， DeepSeek 只有 2%。这也让 GLM 5.3 的实际价格比 Kimi 3.1 Pro 还贵。
- GPT-6 Luna 每亿 9.6 元，比 DeepSeek Flash 高峰还便宜； GPT-6.1 Terra 为 64 元，和 DeepSeek V4-Pro 几乎同价。
- GLM-5.3 的账单 85% 来自缓存读取； GPT 和 Claude 只有 51%，因为它们的缓存价是输入价的 5%。
考虑到套餐倍数， Kimi/GLM 国产模型的套餐的性价比远不如 codex/claude。可惜现在要用境外的套餐难之又难。
但DeepSeek 是 YYDS ，便宜（ OpenCode 还有 8 倍额度套餐），且速度快（基本有 200tokens/s ）。
Q. E. D.
