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。先看计费规则、缓存命中和模型倍率，再按套餐完成首购。
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，不用重复首购流程。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 |
|---|---|---|
| 1 倍率 | 40 元 | 0.4 元 |
| 2 倍率 | 80 元 | 0.8 元 |
| 5 倍率 | 200 元 | 2 元 |
| 10 倍率 | 400 元 | 4 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。
- Opus 等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，缓存可能提到 0.2 倍，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。
claude-sonnet-4-6 并发模型说明claude-sonnet-4-6 非 Anthropic 官方模型，为大客户特供的并发模型，采用多国产聚合轮询模型，适合高并发工作流、Python 脚本和文本数据处理。
当前页面里按官方说明重点对照的 Anthropic 官方模型为 claude-opus-4-6 与 claude-haiku-4-5-20251001。
Python 脚本并发仅允许 claude-sonnet-4-6。其他模型跑并发会影响其他客户，请按场景选择。
2026-04-22 调整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 Tokens缓存命中最低按 0.1 倍率最高 990k 上下文
| 厂家 | 模型名称 | 倍率按模型倍率折算 | 100 万 Tokens换算价格 | 推荐上下文假设 max_tokens=8192 |
|---|---|---|---|---|
| 国产聚合模型 | claude-sonnet-4-6 高并发推荐Python 并发 龙虾响应超快，1000 并发 | 0.8 倍率 | 0.32 元 | 196000 |
| 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 |
| 字节跳动 | doubao-seed-2.0-lite | 1 倍率 | 0.4 元 | 32k |
| 小米 | mimo-v2-pro | 4 倍率 | 1.6 元 | 990000 |
| 小米 | mimo-v2-omni | 4 倍率 | 1.6 元 | 253000 |
| 深度求索 | deepseek-v3.2 | 3 倍率 | 1.2 元 | 128000 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7 | 0.8 倍率 | 0.32 元 | 196000 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7-highspeed龙虾响应超快 | 1 倍率 | 0.4 元 | 196000 |
| Kimi | kimi-k2.5 | 1 倍率 | 0.4 元 | 253000 |
| Kimi | kimi-k2.6 | 2 倍率 | 0.8 元 | 253000 |
| 智谱 | glm-5.1 | 4 倍率 | 1.6 元 | 253000 |
| 智谱 | glm-4.7 | 1 倍率 | 0.4 元 | 253000 |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.4 | 5 倍率 | 2 元 | 990000 |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.4-mini | 2 倍率 | 0.8 元 | 390000 |
| 海外（OpenAI） | gpt-5.3-codex-spark | 4 倍率 | 1.6 元 | 125000 |
| 海外（Anthropic） | claude-haiku-4-5-20251001 | 5 倍率 | 2 元 | 990000 |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-6 | 20 倍率 | 8 元 | 990000 |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-6-thinking | 20 倍率 | 8 元 | 990000 |
| 海外（Anthropic） | claude-opus-4-7 | 20 倍率 | 8 元 | 990000 |
国产聚合模型推荐上下文 196000
claude-sonnet-4-6高并发推荐Python 并发
龙虾响应超快，1000 并发倍率0.8 倍率
100 万 Tokens0.32 元
context window196000
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
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
字节跳动推荐上下文 32k
doubao-seed-2.0-lite倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window32k
小米推荐上下文 990000
mimo-v2-pro倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window990000
小米推荐上下文 253000
mimo-v2-omni倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window253000
深度求索推荐上下文 128000
deepseek-v3.2倍率3 倍率
100 万 Tokens1.2 元
context window128000
MiniMax推荐上下文 196000
MiniMax-M2.7倍率0.8 倍率
100 万 Tokens0.32 元
context window196000
MiniMax推荐上下文 196000
MiniMax-M2.7-highspeed龙虾响应超快倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window196000
Kimi推荐上下文 253000
kimi-k2.5倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window253000
Kimi推荐上下文 253000
kimi-k2.6倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window253000
智谱推荐上下文 253000
glm-5.1倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window253000
智谱推荐上下文 253000
glm-4.7倍率1 倍率
100 万 Tokens0.4 元
context window253000
海外（OpenAI）推荐上下文 990000
gpt-5.4倍率5 倍率
100 万 Tokens2 元
context window990000
海外（OpenAI）推荐上下文 390000
gpt-5.4-mini倍率2 倍率
100 万 Tokens0.8 元
context window390000
海外（OpenAI）推荐上下文 125000
gpt-5.3-codex-spark倍率4 倍率
100 万 Tokens1.6 元
context window125000
海外（Anthropic）推荐上下文 990000
claude-haiku-4-5-20251001倍率5 倍率
100 万 Tokens2 元
context window990000
海外（Anthropic）推荐上下文 990000
claude-opus-4-6倍率20 倍率
100 万 Tokens8 元
context window990000
海外（Anthropic）推荐上下文 990000
claude-opus-4-6-thinking倍率20 倍率
100 万 Tokens8 元
context window990000
海外（Anthropic）推荐上下文 990000
claude-opus-4-7倍率20 倍率
100 万 Tokens8 元
context window990000
以上为按倍率换算后的参考价。实际扣费以平台模型倍率和请求消耗为准，额度不限时、不清零。