2026年2月新模型：Gemini 3.1 Pro、GPT-5.3 Codex、Claude 4.6｜40+ 大模型价格对比
2月26日更新：Gemini 3.1 Pro $1.25/M、GPT-5.3 Codex $2/M、Claude Opus 4.6 $5/M、DeepSeek V3.2 仅 $0.27/M。40+ 主流 AI 大模型 API 完整定价表，含月费计算器。
2026 年 2 月，AI API 市场再次迎来重磅更新。本月三款新模型集中发布：Google Gemini 3.1 Pro（ARC-AGI-2 得分 77.1%）、OpenAI GPT-5.3 Codex（专攻 Agent 编程，比 GPT-5.2 快 25%）、Anthropic Claude 4.6 全家桶（SWE-bench 80.8%，最大输出 128K）。七大厂商同台竞技，价格差距空前悬殊——最便宜和最贵的模型之间，单价差了上百倍。
这篇文章会帮你理清当前所有主流 AI API 的真实价格、不同场景下的月度成本估算，以及如何在不牺牲质量的前提下大幅削减 API 开支。
2026 年 2 月 AI API 七大厂商最新动态
先快速过一遍各家的产品线（标注 🆕 为本月新发布）：
OpenAI 依然是体量最大的玩家。🆕 GPT-5.3 Codex（$2/$10 每百万 Token）是专为 Agent 编程打造的新模型，速度比 GPT-5.2 快 25%，200K 上下文、32K 最大输出。旗舰模型 GPT-5 支持 400K 上下文窗口，同时还有 GPT-4.1（百万级上下文）、GPT-4o，以及专注推理的 o3/o4-mini 系列。
Anthropic 本月发布了 🆕 Claude 4.6 家族：Opus 4.6（$5/$25）SWE-bench 得分 80.8%，最大输出升级到 128K；Sonnet 4.6（$3/$15）是新一代最佳性价比旗舰。Claude 4.5 系列继续在售。
Google 发布了 🆕 Gemini 3.1 Pro（$1.25/$10），ARC-AGI-2 得分 77.1%，支持原生视频理解，百万级上下文。Gemini 2.5 Pro 和 Flash 继续作为中端和经济型选择。
xAI 带着 Grok 3 进入 API 市场，中等定价、强推理能力，Mini 版本的价格也相当有诚意。
Meta 坚持开源路线，Llama 3.3 70B 通过各第三方 API 提供商可以用到极低的托管价格。
DeepSeek 继续以价格屠夫的姿态搅动市场。V3.2 和 R1 在国内外开发者中都积累了大量用户。🆕 DeepSeek V4（1T 参数、开源）是最新补充。
Mistral 守住了欧洲市场的生态位，Small 3.1 是目前市面上最便宜的有能力的模型之一。
完整价格表（每百万 Token）
以下是截至 2026 年 2 月的最新定价，所有价格单位为美元/百万 token。
旗舰级 / 最高能力模型
| 模型 | 厂商 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🆕 Claude Opus 4.6 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | 200K | 2月新 |
| 🆕 Gemini 3.1 Pro | $1.25 | $10.00 | 1M | 2月新 | |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | 200K | |
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | $10.00 | 400K | |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 1M | ||
| Grok 3 | xAI | $3.00 | $15.00 | 128K | |
| o3 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 200K |
旗舰级模型本月迎来重磅更新。Claude Opus 4.6 SWE-bench 得分 80.8%，最大输出升级到 128K tokens，是目前代码能力最强的模型。Gemini 3.1 Pro ARC-AGI-2 得分 77.1%，新增原生视频理解能力，百万级上下文依然是独家优势。
中端 / 最佳性价比模型
| 模型 | 厂商 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🆕 Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 200K | 2月新 |
| 🆕 GPT-5.3 Codex | OpenAI | $2.00 | $10.00 | 200K | 2月新 |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 200K | |
| GPT-4.1 | OpenAI | $2.00 | $8.00 | 1M | |
| GPT-4o | OpenAI | $2.50 | $10.00 | 128K | |
| o4-mini | OpenAI | $1.10 | $4.40 | 200K | |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | $0.55 | $2.19 | 128K |
中端档本月新增两位重量级选手。Claude Sonnet 4.6 是新一代最佳性价比旗舰，SWE-bench 79.6%。GPT-5.3 Codex 专为 Agent 编程打造，速度比 GPT-5.2 快 25%，32K 最大输出非常适合代码生成。DeepSeek R1 依然是推理场景的价格之王。
经济型 / 高吞吐模型
| 模型 | 厂商 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文窗口 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $0.27 | $1.10 | 128K |
| Llama 3.3 70B | Meta (托管) | $0.88 | $0.88 | 128K |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15 | $0.60 | 1M | |
| GPT-4.1 Nano | OpenAI | $0.10 | $0.40 | 1M |
| Mistral Small 3.1 | Mistral | $0.20 | $0.60 | 128K |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | $1.00 | $5.00 | 200K |
经济型这一档出现了真正的「白菜价」。GPT-4.1 Nano 输入只要 $0.10/百万 token，Gemini 2.5 Flash $0.15，Mistral Small 3.1 $0.20——这些价格放在两年前是不可想象的。对于分类、摘要、数据清洗等高频任务，这些模型已经足够胜任。
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不同预算怎么选模型
企业级（月 API 开支 $5,000 以上）
企业场景要的是最高能力和最大稳定性。Claude Opus 4.5 适合需要极致推理能力的场景（复杂分析、长篇内容生成、多步骤 Agent 工作流），GPT-5 则在综合能力和多模态上更均衡。如果你的业务需要处理超长文档，Gemini 2.5 Pro 的百万级上下文窗口是独一无二的。
实际操作建议：不要把所有请求都打到旗舰模型上。用 Opus/GPT-5 处理复杂任务，简单请求路由到 Sonnet/GPT-4.1，能节省 60-80% 的成本。
创业公司（月 $500-$5,000）
这个阶段模型路由策略最关键。主力用 Claude Sonnet 4.5 或 GPT-4.1，它们的质量已经足够支撑绝大多数产品场景。高频低复杂度的任务（意图分类、内容过滤、格式化）交给 Gemini 2.5 Flash 或 DeepSeek V3.2。
如果你的产品主要面向中国用户，DeepSeek 系列值得重点考虑——不仅价格低，中文理解能力也是一线水平，而且国内访问延迟更低。
个人开发者 / 副业项目（月 $500 以下）
预算有限就要把每一分钱花在刀刃上。Gemini 2.5 Flash（$0.15/$0.60）和 Mistral Small 3.1（$0.20/$0.60）是这个价位的最优选择。DeepSeek V3.2（$0.27/$1.10）在中文场景下性价比极高。
开源爱好者可以考虑 Llama 3.3 70B，通过第三方 API 提供商只要 $0.88/百万 token（输入输出同价），如果你的业务是输出密集型的，这个定价结构非常划算。
月度成本实测估算
光看每百万 token 的单价可能没什么直观感受。下面我们按三种典型用量来算一下月度开支（假设输入输出 1:1）。
轻度使用（每月 100 万输入 + 100 万输出 token）
适合个人项目、内部工具原型。
| 模型 | 月费用 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $0.75 |
| Mistral Small 3.1 | $0.80 |
| DeepSeek V3.2 | $1.37 |
| Llama 3.3 70B | $1.76 |
| DeepSeek R1 | $2.74 |
| GPT-5 | $11.25 |
| Claude Opus 4.5 | $30.00 |
中度使用（每月 5000 万输入 + 5000 万输出 token）
适合早期创业产品、B 端 SaaS。
| 模型 | 月费用 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $38 |
| Mistral Small 3.1 | $40 |
| DeepSeek V3.2 | $69 |
| Llama 3.3 70B | $88 |
| DeepSeek R1 | $137 |
| GPT-5 | $563 |
| Claude Opus 4.5 | $1,500 |
重度使用（每月 5 亿输入 + 5 亿输出 token）
适合大规模线上产品。
| 模型 | 月费用 |
|---|---|
| Gemini 2.5 Flash | $375 |
| Mistral Small 3.1 | $400 |
| DeepSeek V3.2 | $685 |
| Llama 3.3 70B | $880 |
| DeepSeek R1 | $1,370 |
| GPT-5 | $5,625 |
| Claude Opus 4.5 | $15,000 |
数据说话：在重度使用场景下，选 Gemini 2.5 Flash 还是 Claude Opus 4.5，月费差了 40 倍。
想精确计算你的实际 prompt 会消耗多少 token？用 Token 计数器 测量你的 prompt 长度，然后在 价格计算器 里模拟不同模型的月度开支。
隐藏成本：比单价更重要的事
裸的每 token 价格只是冰山一角。以下几个因素在实际生产中影响更大：
速率限制（Rate Limits）
几乎所有厂商都对低等级账号设置了 RPM（每分钟请求数）和 TPM（每分钟 token 数）限制。OpenAI 和 Anthropic 都需要一定的历史用量或预付费才能解锁更高的限额。如果你的应用需要突发并发能力，要提前升级 tier 或购买预付额度。
DeepSeek 这方面相对宽松，但在高峰期（尤其是国内流量高峰时段）可能会出现排队和延迟增加的情况，需要做好降级方案。
Prompt 缓存
Anthropic 和 OpenAI 都提供了 prompt 缓存机制——重复使用的 system prompt 在首次调用后会以大幅折扣价格计费。如果你的系统 prompt 很长且在所有请求中复用，缓存可以将输入成本降低 50-90%。这个功能在生产环境中的 ROI 非常高，但很多团队忽略了它。
批量 API（Batch API）
OpenAI 的 Batch API 对非实时任务提供 50% 折扣（24 小时内完成），Anthropic 的 Message Batches API 也有类似优惠。数据标注、内容批量生成、周报汇总等不需要实时响应的任务，永远应该走批量端点。
推理 Token（Reasoning Tokens）
o3、o4-mini、DeepSeek R1 这类推理模型会在内部消耗大量「思考 token」——你要为这些看不见的 token 付费，但它们不会出现在最终输出里。一次 o3 请求实际消耗的 token 可能是可见输出的 5-10 倍。使用推理模型时一定要监控实际 token 消耗，而不是只看输出长度。
国内中转 / 代理成本
对于使用 OpenAI、Anthropic 等海外 API 的国内开发者，还需要考虑中转代理的成本。主流中转服务通常会在原价基础上加 10-30% 的溢价。相比之下，DeepSeek 可以直接国内调用，没有这层额外开支，这也是它在国内开发者中特别受欢迎的原因之一。
6 个实战省钱策略
1. 按复杂度路由请求
不是每个请求都需要用你最贵的模型。建一个简单的分类器（哪怕只是关键词匹配或正则），把简单查询分发给 Flash/Small/V3.2，只把真正复杂的任务升级到 Opus/GPT-5。很多团队实测下来，70-80% 的请求其实用经济型模型就够了。
2. 用好 Prompt 缓存
如果你每次请求都发送相同的 system prompt，务必启用 prompt 缓存。在 Anthropic 的实现中，缓存后的 prompt 后续调用成本降低 90%。在应用层面，也可以对相同或高度相似的查询做结果缓存。
3. 非实时任务走批量 API
内容审核队列、文档处理、批量翻译——任何不需要实时响应的任务都应该用批量 API，直接省一半钱。
4. 优化 Prompt 长度
更短的 prompt 意味着更少的花费。去掉冗余指令，压缩示例，使用结构化格式。一个经过精心工程化的 prompt 可以比初稿短 30-50%，同时产出质量更好。用 Token 计数器 测量每个版本的 prompt 实际 token 消耗，做到心中有数。
5. 对重复任务做微调
如果你在大量调用同一类请求，微调一个小模型通常比用通用大模型更便宜且效果更好。OpenAI 和 Mistral 都提供了微调 API，DeepSeek 的开源版本也可以自行微调部署。
6. 设置预算上限
所有主流厂商都提供用量仪表板和消费告警。设置硬性月度上限，防止开发测试阶段的意外账单。特别是在接入推理模型的初期，token 消耗可能比你预期的高得多。
关于本地部署：另一种省钱路径
如果你有 GPU 资源（自有或租用），本地部署开源模型是绕过 API 定价的另一条路。DeepSeek V3.2 和 Llama 3.3 70B 都是开源的，可以在自己的基础设施上运行。在重度使用场景下，本地部署的总拥有成本可能比 API 调用更低。
不过本地部署需要考虑 GPU 显存需求。想评估你的硬件能否跑得动目标模型？可以用我们的 VRAM 计算器 快速估算所需显存。
总结
2026 年的 AI API 市场，选择比以往任何时候都多，价格区间也比以往任何时候都宽。从 Gemini 2.5 Flash 的 $0.15/百万输入 token 到 Claude Opus 4.5 的 $5.00/百万，差了 33 倍。
管理成本的关键不是死盯一个模型，而是建立一套按任务复杂度智能路由的策略——让旗舰模型只处理真正需要它的请求，把 70% 以上的流量交给经济型模型。
对于国内开发者，DeepSeek 系列目前是综合考虑价格、中文能力、访问便利性后的最优选择之一。 但不要忽略 Gemini Flash 和 Mistral Small 等海外经济型模型——在英文场景下它们的性价比可能更高。
现在就用 AI 模型价格计算器 模拟你的实际使用场景，找到最适合你的模型组合。定价在持续变化，建议每季度重新评估一次你的模型选择。
本月新模型深度解析：
- Gemini 3.1 Pro 价格指南 — $1.25/M，ARC-AGI-2 77.1%，原生视频理解，百万级上下文
- GPT-5.3 Codex 价格指南 — $2/M，Agent 编程专用，200K 上下文，32K 输出
按厂商深度解析：
- DeepSeek API 价格 2026 完全指南 — V3.2 仅 $0.27，附代码示例和迁移教程
- Claude API 价格 2026 完全指南 — Opus/Sonnet/Haiku 对比，Prompt Caching 90% 省钱攻略
- OpenAI API 定价指南 2026 — GPT-5 $1.25/M、GPT-4.1、o3，批量 API 半价优惠
- Google Gemini API 定价指南 2026 — Gemini 2.5 Pro $1.25/M、Flash $0.15/M，免费额度详解
- Grok API 定价指南 2026 — Grok 3 $3/M、Mini $0.30/M，$25 免费额度
- Mistral API 定价指南 2026 — Large 3 $2/M、Small 3.1 $0.20/M，欧盟 GDPR 合规
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