DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM：我测试了这四个的成本
老实说，我想聊聊一件每个月默默帮我省下几千美元的事——我觉得更多开发者需要听听这个。
事情是这样的：当大家都在痴迷于GPT-4o和Claude时，一批中国AI模型已经成熟，变成了靠谱、可投产的替代方案。而定价呢？简直离谱。让我带你看看我的发现。
几个月前，我每月的OpenAI账单达到了2400美元。那只是一个中等规模的SaaS产品，每月大概5万次补全调用。我开始寻找替代方案，一位同事推荐了Global API，它通过一个与OpenAI兼容的单一端点，提供对中国模型的统一访问。
我花了三周时间对所有模型进行基准测试，结果真的让我惊讶。下面按系列来分别说明。
首先注意到的：价格差距
在介绍具体模型之前，先看看这个——这些中国系列与西方现有产品之间的原始价格差简直令人震惊。
GPT-4o每百万输出token大约10美元。Claude Sonnet是15美元/百万。而我今天测试的模型呢？每百万输出token只要0.01到3.50美元。这可不是20%的折扣。在大多数任务上，这是超过90%的成本降低。
切换大部分工作负载后，我每月的账单从2400美元降到了大约310美元。我没开玩笑。
下面给你完整的价格对比。
| 系列 | 价格范围（输出$/百万token） | 最便宜模型 | 最贵模型 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | $0.25 – $2.50 | V4 Flash ($0.25) | R1 Reasoner ($2.50) |
| Qwen | $0.01 – $3.20 | Qwen3-8B ($0.01) | Qwen3.5-397B ($2.34) |
| Kimi | $3.00 – $3.50 | K2.5 ($3.00) | 更高层级 ($3.50) |
| GLM | $0.01 – $1.92 | GLM-4-9B ($0.01) | GLM-5 ($1.92) |
当我第一次看到Qwen3-8B定价0.01美元/百万token时，我本以为它会很垃圾。但它不是。对于分类、提取和简单生成任务来说，它完全够用。仅此一点，对于高流量、低复杂度的负载就是一场变革。