最便宜的 AI API 2026：从 $0.01/百万 Token 开始

2026 年，AI API 的价格已经卷到了令人难以置信的程度。最便宜的模型每百万 Token 只需 $0.01 —— 相当于处理一整本小说只花不到一分钱。本文将 16 个主流 AI 模型按价格从低到高排列，并附上真实的成本计算，帮你为项目选择性价比最高的方案。

16 个模型价格排行榜（输入/输出 每百万 Token）

* 价格为 AIPower 平台价格，已包含网关费用。中国模型价格远低于 OpenAI 同级产品。

成本计算器：你的项目要花多少钱？

假设每次请求平均消耗 800 输入 Token + 400 输出 Token（约一个标准问答对话）：

与 OpenAI 官方定价对比

用最便宜的模型写代码：GLM-4 Flash 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.aipower.me/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)

# GLM-4 Flash：$0.01/百万 Token，几乎免费
response = client.chat.completions.create(
    model="zhipu/glm-4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个 JWT 认证中间件"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

# 需要更强的推理能力？切换到 DeepSeek V3
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "设计一个高并发消息队列的架构方案"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

省钱策略：多模型分级调用

# 智能分级调用策略
def smart_call(task_type: str, prompt: str):
    model_map = {
        "simple": "zhipu/glm-4-flash",     # $0.01/M tokens
        "medium": "deepseek/deepseek-chat",  # $0.34/M tokens
        "complex": "anthropic/claude-opus",  # $15.00/M tokens
    }
    return client.chat.completions.create(
        model=model_map[task_type],
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )

# 简单分类用最便宜的模型
smart_call("simple", "这封邮件是投诉还是咨询？...")

# 代码生成用中端模型
smart_call("medium", "实现一个 Redis 缓存层...")

# 复杂分析用顶级模型
smart_call("complex", "分析这份财报并给出投资建议...")

或者让 AI 自动帮你选模型

# 使用 auto 模型 —— AIPower 智能路由自动选择最优模型
response = client.chat.completions.create(
    model="auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "你的任务内容..."}],
)
# AIPower 会根据任务复杂度自动路由到性价比最高的模型