完整对比：所有主流大模型同场景账单

用量 681.13M input + 5.08M output，90% 缓存命中率

📊 完整账单一览（按总价升序）

模型Input 加权价/MOutput/M总账单 (USD)总账单 (CNY)vs Opus
🥇 DeepSeek V4-Flash
$0.0165
$0.28
$12.66
¥91
64.5× 便宜
🥈 DeepSeek V4-Pro 促销（至 5/31）
$0.047
$0.87
$36.30
¥261
22.5× 便宜
🥉 MiniMax M2
$0.053
$1.00
$40.84
¥294
20× 便宜
GLM-4.6（智谱）
$0.138
$1.74
$102.84
¥741
7.9× 便宜
DeepSeek V4-Pro 标准价
$0.187
$3.48
$145.06
¥1,045
5.6× 便宜
Kimi K2 / K2-Thinking
$0.195
$2.50
$145.53
¥1,048
5.6× 便宜
Qwen3-Max（阿里通义）
$0.218
$3.90
$168.32
¥1,212
4.9× 便宜
Kimi K2-Turbo
$0.250
$8.00
$210.96
¥1,519
3.9× 便宜
🌐 Gemini 3.1 Pro
$0.2225
$12.00
$212.56
¥1,530
3.8× 便宜
🌐 GPT-5.5
$0.95
$30.00
$799.61
¥5,757
≈ 同价
⭐ Claude Opus 4.7
$1.01
$25.00
$816.75
¥5,880
1×（基准）
💸 GPT-5.5 Pro
$5.70
$180.00
$4,797.66
¥34,543
5.9× 更贵

💡 加入 ChatGPT / Gemini 后的几个重磅发现

🔥 发现 1：GPT-5.5 ≈ Claude Opus 4.7 同价位

两者标价几乎完全一致（input $5 / output $25–30），OpenAI 没有任何价格优势，纯靠模型能力竞争。

🔥 发现 2：GPT-5.5 Pro 是榜单最贵——比 Opus 还贵 6 倍

$30 / $180 的离谱定价（≈ ¥3.5 万一份你的工作量），定位明确是"实验室级 reasoning"，日常开发千万别误用。

🔥 发现 3：Gemini 3.1 Pro 是西方阵营的性价比之王

$2 / $12 的标价 + 超低缓存价 $0.025（仅次于 DeepSeek V4-Flash），是唯一能跟国产模型掰手腕的非中国产品。 1M context、原生多模态、Google 基础设施稳定性——综合实力非常强。

🔥 发现 4：中美价差悬殊

最贵的中国模型（Kimi K2-Turbo ¥1,519）也比最便宜的美国对标产品（GPT-5.5 ¥5,757）便宜 3.8 倍。 真正"性能 + 价格"双重 SOTA 的，目前依然是国产第一梯队。

🎯 选型矩阵（最终版）

场景首选备选
💰 最省钱跑 agent / 批处理
DeepSeek V4-Flash
MiniMax M2
⚡ 日常编码主力
DeepSeek V4-Pro（促销期）
Kimi K2 / GLM-4.6
🌍 海外/合规需要美国厂商
Gemini 3.1 Pro
GPT-5.5
🔬 顶级推理（攻坚战）
Claude Opus 4.7
DeepSeek V4-Pro
🚫 要避开的"价格刺客"
GPT-5.5 Pro
Kimi K2-Turbo
📚 超长上下文（1M+ tokens）
Gemini 3.1 Pro
DeepSeek V4 系列
🇨🇳 国内合规 / 私有化
GLM-4.6 / Qwen3-Max
MiniMax M2

📝 最终一句话总结

同一份 6.8 亿 token 的工作量，账单差距从 ¥91（V4-Flash）到 ¥34,543（GPT-5.5 Pro），整整 380 倍。

推荐分层策略：

  • 70% 日常活 → DeepSeek V4-Pro / MiniMax M2（¥260–¥400）
  • 20% 海外/英语场景或需要 1M context → Gemini 3.1 Pro（¥1,500）
  • 10% 真正搞不定的硬骨头 → Claude Opus 4.7（¥600 左右额度内）
  • 永远避开：GPT-5.5 Pro / Kimi K2-Turbo（贵且性价比极差）

这套混合路由能把 ¥5,880 的账单砍到 ¥600–800，效果几乎无感。