我用这4款国产大模型，AI账单直降90%

Dev.to ML 2026-07-14T06:54:54.275084

我得说，我至今还记得那个月OpenAI的账单飙到1200美元。当时我在做一个带三个AI功能的SaaS产品，每次用户触发一个功能，我的心就揪一下。那份刺痛促使我花30天深挖了四款国产大模型——DeepSeek、Qwen、Kimi和GLM——全部通过Global API的统一接口路由，这样我就能做A/B测试，而不用在四个控制台之间来回切换。事实是：我并不是想当什么全球公民，或者对AI地缘政治发表什么看法。我只是想让账单别再疼了。而我的发现真的让人难以置信。其中一些模型的价格，跟我当时付的钱相比，简直就像零花钱。而且有几个在我需要的任务上，表现甚至比GPT-4o还要好。下面我带你看看我的发现、那些凌晨2点算烂的表格，以及最终落脚点。

前期准备：我之前花了多少钱

在进入国产大模型对决之前，我先给你看看我的“之前的”账单，这样你才能理解“之后的”对比。我当时的服务栈以GPT-4o为主，用于聊天功能，再搭配一点GPT-4o-mini来处理便宜的任务。GPT-4o的输出token价格是10美元/百万token，mini是0.60美元/百万token，我的烧钱速度简直离谱。你看看这个——我只算了其中一个功能（一个助手，负责总结长文档）：

• 每次请求平均输出：约400个token
• 每天请求量：约3000次
• 每月token数：3600万输出token
• GPT-4o的月成本：360美元
• 同样流量用GPT-4o-mini：21.60美元

正是这个差距让我开始寻找替代方案。如果有一个模型能提供GPT-4o 90%的质量，但输出token价格是0.25美元/百万token而不是10美元/百万token，那单单这一个功能，我就能省下97.5%。太疯狂了。

DeepSeek V4 Flash：我服务栈的新王者

先说我最终留下来，承担了大部分生产流量的模型：DeepSeek V4 Flash，输出token价格0.25美元/百万token。我把它放在第一个说，因为省钱全指着它。按0.25美元/百万token计算，DeepSeek V4 Flash比GPT-4o便宜40倍。四十倍。我反复核了三遍我的计算，因为它听起来像拼写错误。

DeepSeek系列在每个预算档次都有对应产品：

测试 V4 Flash 时最让我震撼的是速度。我测得的平均吞吐量约为每秒 60 tokens，这是我测试过的所有供应商中最快的之一。英文质量足以与西方标准抗衡——在我的文档摘要评测中，我会把它和 GPT-4o 并驾齐驱。它在我心中的扣分项包括：

• 没有真正的视觉/多模态能力。如果需要图像理解，DeepSeek 不是我该去的地方。
• 中文语境下的细腻程度略逊于专业模型。
• 模型尺寸选择少于 Qwen，因此如果需要对成本与质量进行精细控制，我会有点受限。

但说实话，这个价格？以上缺点都不重要。下面是我如何接入它的代码：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key = " ga_xxxxxxxxxxxx ",
    base_url = " https://global-apis.com/v1 "
)

response = client.chat.completions.create(
    model = " deepseek-v4-flash ",
    messages = [
        { " role " : " user " , " content " : " Summarize this support ticket thread in 3 bullets. " }
    ],
    max_tokens = 300
)

print(response.choices[0].message.content)

这现在就是我眼中的“昂贵”路线。$0.25/M。我可以笑着去睡觉了。

Qwen：大小形状一应俱全

关于 Qwen 的情况是这样的——如果阿里巴巴用大语言模型做一把瑞士军刀，那长这样。它的模型范围从 $0.01/M 一直到 $3.20/M，这意味着无论我想做什么奇怪的事，都有一款合适的 Qwen 模型可用。让我给你展示一下我的意思：

Qwen3-8B 那个 $0.01/百万token 的价格可不是笔误——每百万输出token仅需1美分。我开始将大批量、低风险分类任务路由给它，这条管线的成本几乎降到了零。当我需要从上传的截图中提取文字时，Qwen 的视觉模型（VL系列）帮我省了大钱——仅这一项功能就让我一直保持着活跃的 Qwen 集成。而 Omni 模型在我运行的一个视频摘要测试中表现干净利落。

Qwen 让我不爽的地方：

• 版本命名混乱。Qwen3、Qwen3.5、Qwen3.6 混在一起，里面还插着 8B/30B/32B/35B/397B 各种尺寸。我不得不在显示器上贴了一张便签。
• 中档水平的英文不如 DeepSeek —— 虽然不错，但长文本生成不够干脆。
• 那个 $1/百万token 的 Qwen3.6-35B 对比家族其他成员感觉就像在抢钱。

日常通用任务中，Qwen3-32B 以 $0.28/百万token 的价格成了我第二喜欢的模型。下面是我用它跑的一个例子：

response = client.chat.completions.create(
    model = " Qwen/Qwen3-32B ",
    messages = [
        { " role " : " system " , " content " : " You write clear, idiomatic Python. " },
        { " role " : " user " , " content " : " Merge two sorted lists without using sort(). " }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

以下是第4/6部分的翻译：

Kimi：我暂时用不起的聪明家伙

Kimi 是我用得比我想象中更频繁的模型——但这纯粹是价格问题。Kimi K2.5 的输出价格为每百万 token 3.00 美元。与同价位其他低于 1 美元的选择相比，Kimi 在纸面上看起来偏贵。但这里我必须坦诚：在我评测集中最难的推理提示（多跳逻辑、棘手数学、任何需要同时思考三个概念的任务）上，Kimi 明显比其他模型敏锐。

整个 Kimi 系列都属于高端定价：

这就是 Kimi 的短板——没有“廉价版 Kimi”。该系列最便宜的起价就是每百万 token 3 美元，比 DeepSeek V4 Flash 贵 12 倍。它没有可以分流流量以省钱的小模型。

我的应对方案：我将 Kimi 留作备用，针对那 5% 真正需要推理质量的任务——比如医疗索赔审核、复杂的法律摘要等。其他所有工作，由更便宜的模型完成，从而把 Kimi 的账单压到最低。

我对基准测试的评分分解与我的直觉吻合：

• Kimi：推理能力 ⭐⭐⭐⭐⭐
• Kimi：价格 ⭐

GLM：让我惊讶的中文专家

GLM 很晚才进入我的视野，我差点就跳过了它，因为我以为它只是“另一个中国模型”。我错了。

智谱 AI 的产品线出奇地广泛：

GLM-4-9B 的 $0.01/M 定价意义重大，因为 GLM 在中文任务上表现超出其参数规模。如果你的用户群体是中文使用者——或者你的提示词会涉及中英文混合输出——GLM 通常比其他模型读起来更自然。

我在一个中文营销文案重写的基准测试中测试了 GLM-5，它在自然表达上略胜 Kimi。考虑到 Kimi 的声誉，这让我相当惊讶。

GLM-4.6V 视觉模型在我运行的一些产品图像描述测试中表现不错，这给了我一个 Qwen VL 系列之外可行的第二选择。

我不太满意的地方：GLM-5 的 $1.92/M 是这四家厂商中“旗舰”层级最贵的（Kimi 的 $3.00/M 除外）。我并不总是愿意为它的输出支付这个溢价。英文表现扎实，但达不到 DeepSeek 的水平。

对我来说，GLM 现在是我“中文密集工作流”的标配。将 GLM-4-9B 用于日常任务（$0.01/M）和 GLM-5 用于细致的中文专属任务（$1.92/M），构成了一套完整的工具组合。

真正重要的数学：并排成本测试

我想给你一个具体的例子，它让我彻底做出了决定。同样的提示词、同样的输出长度、四个不同的提供商：

提示词：“为降噪耳机写一篇400字的产品描述，针对SEO优化。”

输出： 每次请求约 400 token × 每月 5000 次请求 = 每月 200 万输出 token

这只是一个功能。我那个产品描述管道的月度账单从20美元降到了0.5美元，减少了97.5%。

在整个应用中——聊天、摘要、代码辅助、图片说明——我的AI支出大约减少了91%。

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