Model Name | Company | Pricing | Context Window | Max output tokens | Description |
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gpt-4o-realtime-preview gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01 |
OpenAI | 文本 ¥ 40 / 1M input tokens ¥160 / 1M output tokens 音频 ¥ 800 / 1M input tokens ¥1600 / 1M output tokens |
128,000 | 4,096 | 最新的 OpenAI Realtime 模型 |
gpt-3.5-turbo gpt-3.5-turbo-0125 |
OpenAI | ¥ 4 / 1M input tokens ¥12 / 1M output tokens |
16,385 | 4,096 | 最新的 GPT-3.5 Turbo 模型 |
gpt-4 | OpenAI | ¥ 240 / 1M input tokens ¥ 480 / 1M output tokens |
8,192 | 2023/6/13 的 gpt-4 快照,改进了函数调用支持。 | |
gpt-4-turbo gpt-4-turbo-2024-04-09 |
OpenAI | ¥ 80 / 1M input tokens ¥ 240 / 1M output tokens |
128,000 | 4,096 | 具有视觉功能的最新 GPT-4 Turbo 模型 |
gpt-4o gpt-4o-2024-05-13 |
OpenAI | ¥ 40 / 1M input tokens ¥ 120 / 1M output tokens |
128,000 | 4,096 | 高智能旗舰模型,适用于复杂的多步骤任务 |
gpt-4o-2024-08-06 | OpenAI | ¥ 20 / 1M input tokens ¥ 80 / 1M output tokens |
128,000 | 16,384 | 支持结构化输出的最新快照 |
chatgpt-4o-latest | OpenAI | ¥ 40 / 1M input tokens ¥ 120 / 1M output tokens |
128,000 | 16,384 | 动态模型 不断更新为 ChatGPT 中当前版本的 GPT-4o |
gpt-4o-mini gpt-4o-mini-2024-07-18 |
OpenAI | ¥ 1.2 / 1M input tokens ¥ 4.8 / 1M output tokens |
128,000 | 16,384 | 经济实惠的智能小型模型,适合快速、轻量级的任务 |
o1-preview o1-preview-2024-09-12 |
OpenAI | ¥ 120 / 1M input tokens ¥ 480 / 1M output tokens |
128,000 | 32,768 | 针对需要广泛常识的复杂任务的新推理模型 |
o1-mini o1-mini-2024-09-12 |
OpenAI | ¥ 24 / 1M input tokens ¥ 96 / 1M output tokens |
128,000 | 65,536 | 快速、经济高效的推理模型 |
dall-e-3 | OpenAI | ¥0.32 / image (Standard) ¥0.64 / image (Standard) ¥0.64 / image (HD) ¥0.96 / image (HD) |
1024×1024 1024×1792, 1792×1024 1024×1024 1024×1792, 1792×1024 |
可以根据自然语言的描述创造出逼真的图像和艺术作品 | |
tts-1 | OpenAI | ¥ 120 / 1M characters | 最新的文本转语音模型,优化了速度 | ||
tts-1-hd | OpenAI | ¥ 240 / 1M characters | 最新的文转到语音模型,质量经过优化 | ||
whisper-1 | OpenAI | ¥ 0.048 / minute | 通用语音识别模型 | ||
text-embedding-ada-002 | OpenAI | ¥ 0.8 / 1M input tokens | 1,536 ( Output Dimension ) | 功能最强大的第二代嵌入式模型 | |
text-embedding-3-small | OpenAI | ¥ 0.8 / 1M input tokens | 1,536 ( Output Dimension ) | 性能超过第二代 ada 嵌入模型 | |
text-embedding-3-large | OpenAI | ¥ 1.04 / 1M input tokens | 3,072 ( Output Dimension ) | 最适合英语和非英语任务的嵌入模型 | |
claude-3-5-sonnet-latest claude-3-5-sonnet-20241022 claude-3-5-sonnet-20240620 |
Anthropic | ¥ 24 / 1M input tokens ¥ 120 / 1M output tokens |
200,000 | 8,192 | 最智能模型 |
claude-3-opus-20240229 | Anthropic | ¥ 120 / 1M input tokens ¥ 600 / 1M output tokens |
200,000 | 4,096 | 适用于高度复杂任务的强大模型 |
claude-3-haiku-20240307 | Anthropic | ¥ 2 / 1M input tokens ¥ 10 / 1M output tokens |
200,000 | 4,096 | 最快、最紧凑 |
gemini-1.5-flash-latest | ¥ 5.6 / 1M input tokens ¥ 16.8 / 1M output tokens |
1,000,000 | 8,192 | 最快的多模态模型,能够出色地处理各种重复性任务 | |
gemini-1.5-pro-latest | ¥ 56 / 1M input tokens ¥ 168 / 1M output tokens |
1,000,000 | 8,192 | 新一代模型 | |
o1-preview-all | 逆向模型 | ¥ 1 / 次 | 24,000 | 4,096 | 与 ChatGPT Plus 的 o1-preview 功能完全一致,有思考过程 使用文档 ↗︎ |
o1-mini-all | 逆向模型 | ¥ 0.5 / 次 | 24,000 | 4,096 | 与 ChatGPT Plus 的 o1-mini 功能完全一致,有思考过程 使用文档 ↗︎ |
gpt-4-all | 逆向模型 | ¥ 30 / 1M input tokens ¥ 60 / 1M output tokens |
24,000 | 4,096 | 与 ChatGPT Plus 的 GPT-4 功能完全一致 使用文档 ↗︎ |
gpt-4o-all | 逆向模型 | ¥ 30 / 1M input tokens ¥ 60 / 1M output tokens |
24,000 | 4,096 | 与 ChatGPT Plus 的 GPT-4o 功能完全一致 使用文档 ↗︎ |
gpt-4-gizmo-* | 逆向模型 | ¥ 30 / 1M input tokens ¥ 60 / 1M output tokens |
24,000 | 4,096 | 用于调用 GPTs Store 中的任意模型 使用文档 ↗︎ |
search-gpts | 逆向模型 | ¥ 2 / 1M input tokens ¥ 2 / 1M output tokens |
关键词搜索 GPTs ,返回 JSON 数据 | ||
flux | 逆向模型 | ¥ 0.1 / 次 | FLUX.1 Pro 图像生成模型 | ||
runway-video | 逆向模型 | ¥ 0.2 / 次 | Runway 文生视频模型 基于 Runway Gen-3 Alpha Turbo |
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luma-vip-video | 逆向模型 | ¥ 1.5 / 次 | Luma 文生视频模型 | ||
cogvideox | 逆向模型 | ¥ 1 / 次 | 智谱 文生视频模型 | ||
url-analysis | 逆向模型 | ¥ 0.2 / 次 | 链接分析模型,可总结视频、文章 支持B站、抖音、微信公众号等平台 |