💰

LLM API 成本计算器

输入用量,一键对比各家模型的 API 月度成本

免费 · 无需登录100% 浏览器本地计算文本不上传服务器
工具加载中…

算完了?看看这些工具

Groq

Groq以其LPU芯片提供世界上最快的AI推理服务。

Portkey

Portkey是一款AI开发工具,旨在简化工作流程并提升生产力。

Replicate

Replicate使在云中运行机器学习模型变得简单。

相关工具分类

关于LLM API 成本计算器

输入你每月的输入/输出 token 用量,一键得到 20 个主流大模型 API 的月度成本排名:从 GPT、Claude、Gemini 到 DeepSeek、GLM、Qwen,按官方标价逐档换算,最便宜的档位一目了然。支持典型用量预设(个人项目到重度 Agent 工作流),结果可一键复制成 Markdown 表格用于方案评审。价格数据经六个来源交叉核对,全部计算在浏览器本地完成,不上传任何数据。

常见问题

价格数据从哪里来?准吗?
所有价格取自各厂商官方定价页的标价(USD / 1M token),并经六个第三方来源交叉核对,数据更新日期展示在页面页脚。厂商调价时我们会同步更新,但建议下单前以官方页面为最终准绳。
为什么和我实际的账单不一样?
本工具按「非缓存标准档」标价计算。实际账单通常还会受缓存输入折扣(部分厂商低至 1/10)、Batch API 折扣、阶梯价、汇率与税费影响,因此估算值适合选型对比,不等于账单精确预测。
月成本是怎么算的?
月成本 = 月输入 token ÷ 1M × 输入单价 + 月输出 token ÷ 1M × 输出单价。例如每月输入 3000 万 token、输出 1000 万 token,对输入 $1.4 / 输出 $4.4 每 1M token 的模型,月成本为 30×1.4 + 10×4.4 = $86。
「本地可跑」标记是什么意思?
带此标记的模型是开源权重(如 Llama 4 Scout、Qwen3-32B、Gemma 3),表格中展示的是其托管 API 端点的价格;如果你有自己的 GPU,用配套的本地硬件匹配工具评估自建成本,可能比调 API 更省。