大模型 API 价格评测：Claude 3.5 vs GPT vs DeepSeek
横向对比 2026 主流大模型 API 输入输出单价、Prompt Caching 提示词缓存折扣与分词器效率差异，并教你如何实时算清 Token 支出。
随着大语言模型 (LLM) 深入应用到各类软件产品中，API Token 的算力成本控制成为了技术团队和独立开发者最关心的议题。
各大模型厂商（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek）计费模式复杂，涵盖了输入 Token 价格、输出 Token 价格、缓存输入价格 (Prompt Caching) 以及上下文窗口限制。本文将拆解各大主流模型的成本模型，并介绍如何使用 PocketKit AI Token 算力价格比对工具 实时试算 Token 开销。
1. 2026 年主流 LLM API 价格与性价比对比
以下是截至 2026 年主要模型的计费单价概览（单位：美元 / 100万 Tokens）：
| 模型名称 (Model Name) | 输入价 (Input / 1M) | 输出价 (Output / 1M) | 缓存输入价 (Cached Input) | 上下文窗口 (Context Window) |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | $0.14 | $0.28 | $0.014 | 64,000 |
| Claude 3.5 Sonnet | $3.00 | $15.00 | $0.30 | 200,000 |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | $1.25 | 128,000 |
| Gemini 1.5 Pro | $1.25 | $5.00 | $0.31 | 2,097,152 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | $0.075 | 128,000 |
2. 开发者控制 Token 成本的三大核心技巧
2.1 善用 Prompt Caching (提示词缓存)
对于包含长系统提示词 (System Prompt) 或超长上下文文档的 Agent 应用，开启 Prompt Caching 可以将重复输入的成本降低 75% ~ 90%。例如，Claude 3.5 Sonnet 的缓存输入价格从 $3.00/1M 骤降至 $0.30/1M。
2.2 了解 Tokenizer 分词器差异 (cl100k vs o200k)
不同的 Tokenizer 对同一段文本编码出的 Token 数量存在显著差异：
- OpenAI 的 o200k_base 分词器针对多语言（如中文、日语）进行了深度优化，处理一段中文字符消耗的 Token 数比旧版 cl100k_base 减少约 20%~30%。
- 在计算 API 开销前，建议使用 PocketKit Token 计数器 精确试算实际 Token 数量。
2.3 分级路由架构 (Model Routing)
将业务逻辑拆分为简单任务与复杂推导：
- 简单分类、格式转换交由 DeepSeek V3 或 GPT-4o mini 处理（成本极低）；
- 核心代码生成与复杂推理交由 Claude 3.5 Sonnet 担当。
3. 使用 PocketKit 进行实时 API 成本精算
访问 PocketKit 大模型价格比对工具，您可以输入预估的每日调用次数、平均输入 Token 数与输出 Token 数，系统将自动算出所有大模型的月度 API 支出总额，并生成可视化直方图供选型决策。