AI 请求费用计算器与模型对比

粘贴提示词，查看在 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek 上的 token 数和费用，再对比两个模型

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≈ token 数（GPT）
模型Token输入输出 单次请求{n} 次请求上下文放得下吗？
价格截至 2026 年 9 月（美元/每百万 token）。
Token 数量是本地估算（各厂商真实的分词器有所不同，通常相差 5–15%；非英文文本和代码的分词效率较低）。价格是以美元每百万 token 计的公开标价，不含缓存或批量折扣，并且经常变动：做预算前请查看服务商的定价页面。如果服务商有分级定价，这里只显示标准档（例如 Gemini 3.1 Pro 在超过 200K token 后更贵，DeepSeek 显示的是高峰时段价格，非高峰时段减半，Gemini 3.8 Flash 的促销价持续到 2026 年 12 月 31 日）。速度只是粗略的相对档次，不是基准测试。一切都在你的浏览器中计算；你的文本不会发送到任何地方。

关于大模型定价与上下文窗口

大语言模型按 token 计费，一个 token 是一小段文本，大约相当于一个英文单词的四分之三。服务商分别对你发送的 token（输入）和模型写回的 token（输出）收费，而输出通常要贵好几倍，所以一个简短的问题配上很长的回答，可能比一篇长文档配上简短的摘要更贵。

选择模型时，价格只是其中一个维度。上下文窗口决定模型一次能考虑多少文本，从大约十万 token 到一百万甚至更多；速度决定聊天是否感觉即时；而多模态模型还能读图片、听音频或看视频。便宜快速的模型适合分类、信息抽取和高并发聊天，而旗舰和推理模型在困难的编程、分析和规划任务上物有所值。

把 GPT、Claude、Gemini、Qwen、DeepSeek、Grok 和 Llama 这一类模型并排比较，能在项目扩大规模之前让取舍一目了然：把单次请求的费用乘以你的月请求量，十倍的价格差距就变成了预算中的一项实实在在的开支。开放权重模型还增加了另一种选择，因为它们可以在你自己的硬件上运行，也可以通过多个相互竞争的托管方使用。