编程训练营毕业生指南：那些便宜且好用的AI API

Dev.to ML 2026-07-07T09:13:40.352733

我大约四个月前从编程训练营毕业，说实话，构建我的第一个AI应用最难的部分并不是代码本身，而是搞清楚该调用哪个API。我当时完全不知道，两个"做同一件事"的模型之间价格差距能大到让你胃里翻江倒海。

让我从头说起。刚开始的时候，我直接选了OpenAI，因为所有教程都在用它。接着我给朋友的电商店铺建了一个简单的聊天机器人，收到账单的时候差点晕过去。就在那时，我开始探索更便宜的选项。我发现的东西真的让我大开眼界，我想分享给所有和我有过同样经历的人。

意识到自己在烧钱的那一刻

作为训练营毕业生，我以前不明白的是：并非所有AI模型的价格都一样。差得远了。经过大量研究（还有无数个熬夜对比表格的夜晚），我发现Global API上的输出价格从每百万个token 0.01美元一直到每百万个token 3.50美元。同一个平台。同样的配置。价格却天差地别。

如果你和我一样，是从freeCodeCamp和YouTube教程里学的一切，那你很可能默认用GPT-4o或Claude，因为所有讲师都在用它们。但一旦你开始自己付账单，这个习惯就会让你的开销急速膨胀。好消息是？世界上有一大堆模型，它们的费用只是那些知名模型的零头，而且不少模型对于真正的应用来说确实足够好。让我给你看看我发现了什么。

我是如何开始思考定价层次的

在我给你看具体数字之前，先说说我是如何在脑子里将这些模型分组的。我一直在试图弄清楚该为不同的任务选择哪个模型，到处都能看到价格信息，于是我自己做了一些小分类。这只是我个人的思路。

训练营毕业生指南：真正实用的廉价AI API

那些让我惊呼“等等，只要一美分？”的模型

好了，让我带你看看我认为真正出类拔萃的模型。我将分享我从Global API定价端点获取的实际价格数据。这些是真实数字，截至2026年5月已验证。我自己检查过了。我发现的最便宜的模型真的会让你震惊。当我第一次看到这些数字时，我真的脱口而出“不可能”：

一美分。每百万token只要一美分。作为参考，“一百万token”大约相当于750,000个单词，也就是三本完整的小说。我一直在心里反复计算，结果感到困惑，因为数字好得让人难以置信。

然后还有更高级的：

我实际用于生产环境的模型

接下来就更有意思了。当你需要真正的好质量却又不想付旗舰价格时，这批模型就是金矿。我每天都在用：

DeepSeek V4 Flash 值得单独拿出来说。每百万 token 输出 $0.25 的价格让我震惊，因为它能处理我以前认为必须用 GPT-4o 才能完成的任务。从总结长 PDF 到写代码片段，我都用它，质量确实令人印象深刻。在我构建的聊天机器人中，它让我的月度成本相比之前下降了大约 35 倍。

当我需要提升质量时

对于需要真正推理能力或更长上下文窗口的项目，我会用这些：

我用 DeepSeek V4 Pro 构建了一个总结法律合同的小应用，输出质量与 V4 Flash 的差异非常明显。对于合同分析这类容错率极低的场景，每百万 token 多花几美分绝对物有所值。但如果只是一个回答“我的订单在哪儿？”的聊天机器人？那就大材小用了。

我实际使用的代码（对，就这么简单）

好吧，这部分是我希望有人在训练营里就展示给我的。当我第一次从 OpenAI 切换到其他供应商时，我以为会是一场噩梦。但事实并非如此。以下就是我目前实际使用的代码：

import requests

api_key = "your-global-api-key"
url = "https://global-apis.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
        {"role": "user", "content": "用两句话解释一下什么是 API。"}
    ],
    "max_tokens": 200
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

就这些。这就是全部内容。我之前完全没想到会这么简单。端点地址是 https://global-apis.com/v1/chat/completions，请求格式和你发送给其他任何供应商的完全一样。没有奇怪的 SDK，没有专有格式，没有任何花哨的东西。

以下是另一个我用于测试超低价模型的例子：

import requests

def cheap_classify(text):
    api_key = "your-global-api-key"
    url = "https://global-apis.com/v1/chat/completions"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "model": "qwen3-8b",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": "将情绪分类为正面、负面或中性。仅回答一个单词。"},
            {"role": "user", "content": text}
        ],
        "max_tokens": 5
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()

print(cheap_classify("I love this product, it changed my life!"))
```

我在一个处理月均约5万条客户评论的副业项目中，实际运行的就是这个情感分类器。我的总API账单是多少？大概0.10美元。我反复核对了三遍这个数字，因为实在太震惊了。

我现在真正信任的供应商

让我按模型提供方来逐一说明，因为作为编程训练营毕业生，我当初完全不知道中国有多少AI公司在以惊人的低价做着杰出工作。

DeepSeek：我的新默认选择

DeepSeek是我反复回归的供应商。他们的V4 Flash模型，输出价格$0.25/M，真的是我最喜欢的"即开即用"模型；其旗舰推理模型DeepSeek-R1价格在$2.00到$3.50区间。此外还有DeepSeek-V3.2（$0.38/M）和高端版DeepSeek V4 Pro（$0.78/M）。我开始用DeepSeek是因为某次技术聚会上一位资深开发者对我说："相信我，试试DeepSeek。"我很庆幸听了他的建议。

Qwen：预算之王

在这份列表上，Qwen拥有的模型数量最多。从Qwen3-8B的$0.01起步，直到旗舰级的Qwen3.5-397B，他们应有尽有。

查看原文