> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://liaobots.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# 模型与价格
> Liaobots 致力于为开发者提供快速、便捷、便宜的 API 接口调用方案，打造稳定且易于使用的 API 接口平台，一站式集成几乎所有AI大模型。
## 计费规则
**计费方式**：计费方式遵循 OpenAI API 的计价方法按 Token 计费，1000 Token ≈ 500-750 字。下表价格均以**每 100 万（1M）Token** 计。
**缓存计费方式**：下表「缓存读取/创建」列统一按主站及 OpenAI 兼容普通接口的积分口径，以 `读取/创建 每M` 展示。缓存读取优先使用该模型单独配置的价格；未单独配置时按积分输入价 × 0.1 计算。普通接口不计缓存创建，显示 `0`；固定单价模型（图片/视频等按次计费）不涉及缓存，显示 `-`。Claude Code（`/v1/messages`）使用另一套官方倍率口径，详见下方「Claude Code 计费方式」，不使用本列价格。
**Gemini 3.6/3.7 Flash 优惠说明**：表中优惠价格有效至 **2026 年 12 月 31 日**；自 2027 年 1 月 1 日起将随 Google 官方标准价格调整。
**阶梯计费方式**：部分模型按输入长度分档计价。这类模型在下表的「积分价格」「官方价格(USD)」「缓存读取/创建」三列中会以 `≤272K：… ；>272K：…` 的形式逐档列出，主站模型列表里也会带「阶梯计费」标识。分档依据是**单次请求的输入 Token 总量**（含命中缓存的部分），不包含输出 Token；上界为闭区间，即恰好 272K 仍走标准档，272K + 1 起走长上下文档。整次请求按命中的那一档统一计价，不会拆成两段分别累加。目前 GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）采用阶梯计费。
**Claude Code 计费方式**：计费算法与官方保持一致，价格比例动态调整，当前比例为 1 美元 = 3.5 积分。缓存读取按「官方输入价 × 当前比例 × 0.1」计费；缓存创建 5 分钟档按 × 1.25、1 小时档按 × 2 计费。表格积分价格中的 `-t` 优惠仅适用于主站及普通 API，不适用于 Claude Code。
**CodeX 计费方式**：计费算法与官方保持一致，价格比例动态调整，当前比例为 1 美元 = 0.5 积分
**积分与人民币比例**：积分与人民币为 1:1 比例，在本篇中可以看到我们价格与官网正价的比例。
**语音朗读计费**（主站功能，非 API Token）：
| 功能 | 计费方式 |
| ----------------------- | ------------------------------------------ |
| 多音色朗读 / 流式多音色 / 自定义音色合成 | 按字数分档：**每 500 字 0.25 积分**，不足 500 字按 500 字计 |
| 单音色朗读 | 按次：**0.05 积分** |
**长对话计费原理**：与 AI 长对话的原理是，每一次对话都会隐性的将之前所有内容发给 AI，随着对话越来越长，累计发送的内容也会越多，因此 Token 消耗也会有所增加。
## 如何接入
我们支持各类模型的 API 调用，无需适配格式，使用 OpenAI API 格式，仅需修改 base\_url 和 api\_key。api\_key 使用主站登录码，随用随充。
OpenAI 官方 API 文档
**base\_url**: `https://ai.liaobots.work/v1`（备用地址请参考 [API 调用示例](/Getting-Started/cn/API)）
**api\_key**: 登录码
```shell theme={null}
curl --location 'https://ai.liaobots.work/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer 登录码' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gpt-4o",
"stream": false,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "hi"
}
]
}'
```
## 模型列表
以下均为 **1M tokens（100 万 Token）** 时的价格，其中官方价格是美元，积分可以简单计算为人民币，最新汇率比例(\~7.3)： [usd-to-cny-rate](https://wise.com/zh-cn/currency-converter/usd-to-cny-rate)
价格随时会市场变动，但我们会始终坚持提供比官方更低的价格
| 供应商 | 模型名 | 上下文 | 积分价格 | 缓存读取/创建 | 价格比例 | 官方价格(USD) |
| ----------------- | --------------------------------------- | ----- | ----------------------------------------------------- | ------------------------------ | ---- | ------------------------------------------------- |
| Anthropic | claude-sonnet-5-t | 1M | 输入 3/M, 输出 15/M | 0.3/0 每M | 20% | 输入 2/M, 输出 10/M |
| Anthropic | claude-sonnet-5 | 1M | 输入 7/M, 输出 35/M | 0.7/0 每M | 47% | 输入 2/M, 输出 10/M |
| Anthropic | claude-sonnet-4-6 | 1M | 输入 5.25/M, 输出 26.25/M | 0.525/0 每M | 47% | 输入 1.5/M, 输出 7.5/M |
| Anthropic | claude-sonnet-4-5-20250929-thinking | 200K | 输入 5.25/M, 输出 26.25/M | 0.525/0 每M | 47% | 输入 1.5/M, 输出 7.5/M |
| Anthropic | claude-sonnet-4-5-20250929-t | 200K | 输入 2.25/M, 输出 11.25/M | 0.225/0 每M | 20% | 输入 1.5/M, 输出 7.5/M |
| Anthropic | claude-sonnet-4-5-20250929 | 200K | 输入 5.25/M, 输出 26.25/M | 0.525/0 每M | 47% | 输入 1.5/M, 输出 7.5/M |
| Anthropic | claude-opus-5-t | 1M | 输入 7.5/M, 输出 37.5/M | 0.75/0 每M | 20% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-5 | 1M | 输入 17.5/M, 输出 87.5/M | 1.75/0 每M | 47% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-8 | 1M | 输入 17.5/M, 输出 87.5/M | 1.75/0 每M | 47% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-7-t | 1M | 输入 7.5/M, 输出 37.5/M | 0.75/0 每M | 20% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-7 | 1M | 输入 17.5/M, 输出 87.5/M | 1.75/0 每M | 47% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-6-thinking | 1M | 输入 17.5/M, 输出 87.5/M | 1.75/0 每M | 47% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-6-t | 1M | 输入 7.5/M, 输出 37.5/M | 0.75/0 每M | 20% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-6 | 1M | 输入 17.5/M, 输出 87.5/M | 1.75/0 每M | 47% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-5-20251101-t | 200K | 输入 7.5/M, 输出 37.5/M | 0.75/0 每M | 20% | 输入 5/M, 输出 25/M |
| Anthropic | claude-opus-4-1-20250805-t | 200K | 输入 22.5/M, 输出 112.5/M | 2.25/0 每M | 20% | 输入 15/M, 输出 75/M |
| Anthropic | claude-opus-4-20250514 | 200K | 输入 52.5/M, 输出 262.5/M | 5.25/0 每M | 47% | 输入 15/M, 输出 75/M |
| Anthropic | claude-fable-5-1 | 1M | 输入 35/M, 输出 175/M | 3.5/0 每M | 47% | 输入 10/M, 输出 50/M |
| Anthropic | claude-fable-5 | 1M | 输入 35/M, 输出 175/M | 3.5/0 每M | 47% | 输入 10/M, 输出 50/M |
| chat-server-video | veo-3.1-standard | 0K | 输入 0.8, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| chat-server-video | veo-3.1-fast | 0K | 输入 0.6, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| chat-server-video | seedance-2-5 | 0K | 输入 0, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| chat-server-video | seedance-2-0-fast | 0K | 输入 0, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| chat-server-video | seedance-2-0 | 0K | 输入 0, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| chat-server-video | grok-imagine-video-1.5-preview | 0K | 输入 0, 输出 0 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| DeepSeek | deepseek-v4.1-flash | 1M | 输入 1.1/M, 输出 4.38/M | 0.022/0 每M | 50% | 输入 0.3/M, 输出 1.2/M |
| DeepSeek | deepseek-v4-pro-0813 | 1M | 输入 4.82/M, 输出 14.45/M | 0.16/0 每M | 49% | 输入 1.32/M, 输出 3.96/M |
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | 1M | 输入 4.82/M, 输出 14.45/M | 0.16/0 每M | 49% | 输入 1.32/M, 输出 3.96/M |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash-0731 | 1M | 输入 1.61/M, 输出 4.82/M | 0.05/0 每M | 50% | 输入 0.44/M, 输出 1.32/M |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash-preview | 1M | 输入 1.61/M, 输出 4.82/M | 0.05/0 每M | 50% | 输入 0.44/M, 输出 1.32/M |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash | 1M | 输入 1.61/M, 输出 4.82/M | 0.05/0 每M | 50% | 输入 0.44/M, 输出 1.32/M |
| DeepSeek | deepseek-v3.2 | 128K | 输入 1.568/M, 输出 2.352/M | 0.1568/0 每M | 76% | 输入 0.28/M, 输出 0.42/M |
| GLM | glm-5.3-flash | 1M | 输入 0.2/M, 输出 0.56/M | 0.046/0 每M | 15% | 输入 0.15/M, 输出 0.5/M |
| GLM | glm-5.3 | 1M | 输入 2/M, 输出 5.6/M | 0.2/0 每M | 17% | 输入 1.4/M, 输出 4.4/M |
| GLM | glm-5.2-fast | 1M | 输入 3/M, 输出 8.4/M | 0.3/0 每M | 17% | 输入 2.1/M, 输出 6.6/M |
| GLM | glm-5.2 | 1M | 输入 2/M, 输出 5.6/M | 0.2/0 每M | 17% | 输入 1.4/M, 输出 4.4/M |
| GLM | glm-5.1 | 200K | 输入 2/M, 输出 5.6/M | 0.2/0 每M | 17% | 输入 1.4/M, 输出 4.4/M |
| GLM | glm-4.7 | 200K | 输入 1.6/M, 输出 7/M | 0.16/0 每M | 54% | 输入 0.4/M, 输出 1.75/M |
| Google | gemini-3.1-flash-image-preview | 200K | 输入 0.2, 输出 0.2 | - | 13% | 输入 0.2, 输出 0.2 |
| Google | gemini-3-pro-image-preview-openrouter | 256K | 输入 0.2, 输出 0.2 | - | 6% | 输入 0.4, 输出 0.4 |
| Google | gemini-3.1-flash-lite-image | 200K | 输入 0.12, 输出 0.12 | - | 5% | 输入 0.3, 输出 0.3 |
| Google | gemini-3-pro-image-preview | 256K | 输入 0.25, 输出 0.25 | - | 8% | 输入 0.4, 输出 0.4 |
| Google | gemini-2.5-flash-image | 32K | 输入 0.1, 输出 0.1 | - | 6% | 输入 0.2, 输出 0.2 |
| Google | imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06 | 100K | 输入 0.2, 输出 0.2 | - | 2% | 输入 1, 输出 1 |
| Google | imagen-4.0-generate-preview-06-06 | 100K | 输入 0.1, 输出 0.1 | - | 1% | 输入 1, 输出 1 |
| Google | gemini-3.8-flash | 1M | 输入 1.875/M, 输出 9.375/M | 0.1875/0 每M | 34% | 输入 0.75/M, 输出 3.75/M |
| Google | gemini-3.7-flash | 1M | 输入 1.875/M, 输出 9.375/M | 0.1875/0 每M | 34% | 输入 0.75/M, 输出 3.75/M |
| Google | gemini-3.6-flash | 1M | 输入 1.875/M, 输出 9.375/M | 0.1875/0 每M | 34% | 输入 0.75/M, 输出 3.75/M |
| Google | gemini-3.5-flash | 1M | 输入 3.75/M, 输出 22.5/M | 0.375/0 每M | 34% | 输入 1.5/M, 输出 9/M |
| Google | gemini-3.1-pro-preview-vertex | 1M | 输入 3.2/M, 输出 19.2/M | 0.32/0 每M | 21% | 输入 2/M, 输出 12/M |
| Google | gemini-3.1-pro-preview | 1M | 输入 5/M, 输出 30/M | 0.5/0 每M | 34% | 输入 2/M, 输出 12/M |
| Google | gemini-3.1-flash-lite-preview | 1M | 输入 0.625/M, 输出 3.75/M | 0.0625/0 每M | 34% | 输入 0.25/M, 输出 1.5/M |
| Google | gemini-3-pro-preview-vertex | 1M | 输入 3.2/M, 输出 19.2/M | 0.32/0 每M | 21% | 输入 2/M, 输出 12/M |
| Google | gemini-3-pro-preview-thinking | 1M | 输入 5/M, 输出 30/M | 0.5/0 每M | 34% | 输入 2/M, 输出 12/M |
| Google | gemini-3-pro-preview | 1M | 输入 5/M, 输出 30/M | 0.5/0 每M | 34% | 输入 2/M, 输出 12/M |
| Google | gemini-3-flash-preview | 1M | 输入 1.25/M, 输出 7.5/M | 0.125/0 每M | 34% | 输入 0.5/M, 输出 3/M |
| Google | gemini-2.5-pro-vertex | 1M | 输入 2/M, 输出 16/M | 0.2/0 每M | 21% | 输入 1.25/M, 输出 10/M |
| Google | gemini-2.5-pro | 1M | 输入 3.125/M, 输出 25/M | 0.3125/0 每M | 34% | 输入 1.25/M, 输出 10/M |
| Google | gemini-2.5-flash | 1M | 输入 0.75/M, 输出 6.25/M | 0.075/0 每M | 34% | 输入 0.3/M, 输出 2.5/M |
| Kimi | kimi-k3 | 1M | 输入 16.8/M, 输出 84/M | 1.68/0 每M | 76% | 输入 3/M, 输出 15/M |
| Kimi | kimi-k2.7-code | 262K | 输入 1.9/M, 输出 8/M | 0.19/0 每M | 27% | 输入 0.95/M, 输出 4/M |
| Kimi | kimi-k2.6 | 262K | 输入 1.9/M, 输出 8/M | 0.19/0 每M | 27% | 输入 0.95/M, 输出 4/M |
| Kimi | kimi-k2.5 | 262K | 输入 1.8/M, 输出 8.8/M | 0.18/0 每M | 54% | 输入 0.45/M, 输出 2.2/M |
| Kimi | kimi-k2-thinking | 256K | 输入 2.4/M, 输出 10/M | 0.24/0 每M | 54% | 输入 0.6/M, 输出 2.5/M |
| MiniMax | minimax-m3 | 1M | 输入 2.4/M, 输出 9.6/M | 0.24/0 每M | 54% | 输入 0.6/M, 输出 2.4/M |
| MiniMax | minimax-m2.7 | 205K | 输入 1.2/M, 输出 4.8/M | 0.12/0 每M | 54% | 输入 0.3/M, 输出 1.2/M |
| MiniMax | minimax-m2.5 | 205K | 输入 1.2/M, 输出 4.8/M | 0.12/0 每M | 54% | 输入 0.3/M, 输出 1.2/M |
| OpenAI | o4-mini | 200K | 输入 1.1/M, 输出 4.4/M | 0.11/0 每M | 13% | 输入 1.1/M, 输出 4.4/M |
| OpenAI | o3-mini | 200K | 输入 1.1/M, 输出 4.4/M | 0.11/0 每M | 13% | 输入 1.1/M, 输出 4.4/M |
| OpenAI | o3 | 200K | 输入 4/M, 输出 16/M | 0.4/0 每M | 27% | 输入 2/M, 输出 8/M |
| OpenAI | horizon-beta | 256K | 输入 0.01, 输出 0.01 | - | 1% | 输入 0.1, 输出 0.1 |
| OpenAI | gpt-image-2 | 128K | 输入 0.15, 输出 0.15 | - | 13% | 输入 0.15, 输出 0.15 |
| OpenAI | gpt-6-astra | 1.05M | ≤272K：输入 8/M, 输出 40/M；>272K：输入 16/M, 输出 60/M | ≤272K：0.8/0；>272K：1.6/0 每M | 10% | ≤272K：输入 10/M, 输出 50/M；>272K：输入 20/M, 输出 75/M |
| OpenAI | gpt-5.6-terra | 1.05M | ≤272K：输入 1.6/M, 输出 9.6/M；>272K：输入 3.2/M, 输出 19.2/M | ≤272K：0.16/0；>272K：0.32/0 每M | 10% | ≤272K：输入 2/M, 输出 12/M；>272K：输入 4/M, 输出 24/M |
| OpenAI | gpt-5.6-sol | 1.05M | ≤272K：输入 4/M, 输出 24/M；>272K：输入 8/M, 输出 36/M | ≤272K：0.4/0；>272K：0.8/0 每M | 10% | ≤272K：输入 5/M, 输出 30/M；>272K：输入 10/M, 输出 45/M |
| OpenAI | gpt-5.6-luna | 1.05M | ≤272K：输入 0.16/M, 输出 0.96/M；>272K：输入 0.32/M, 输出 1.44/M | ≤272K：0.016/0；>272K：0.032/0 每M | 10% | ≤272K：输入 0.2/M, 输出 1.2/M；>272K：输入 0.4/M, 输出 1.8/M |
| OpenAI | gpt-5.5 | 1.05M | 输入 10/M, 输出 60/M | 1/0 每M | 27% | 输入 5/M, 输出 30/M |
| OpenAI | gpt-5.4-nano | 400K | 输入 0.4/M, 输出 2.5/M | 0.04/0 每M | 27% | 输入 0.2/M, 输出 1.25/M |
| OpenAI | gpt-5.4-mini | 400K | 输入 1.5/M, 输出 9/M | 0.15/0 每M | 27% | 输入 0.75/M, 输出 4.5/M |
| OpenAI | gpt-5.4 | 1.05M | 输入 5/M, 输出 30/M | 0.5/0 每M | 27% | 输入 2.5/M, 输出 15/M |
| OpenAI | gpt-5.2 | 400K | 输入 3.5/M, 输出 28/M | 0.35/0 每M | 27% | 输入 1.75/M, 输出 14/M |
| OpenAI | gpt-5-codex | 400K | 输入 2.5/M, 输出 20/M | 0.25/0 每M | 27% | 输入 1.25/M, 输出 10/M |
| OpenAI | gpt-5-chat-latest | 128K | 输入 4/M, 输出 16/M | 0.4/0 每M | 27% | 输入 2/M, 输出 8/M |
| OpenAI | gpt-5-mini | 400K | 输入 0.5/M, 输出 4/M | 0.05/0 每M | 27% | 输入 0.25/M, 输出 2/M |
| OpenAI | gpt-5 | 400K | 输入 2.5/M, 输出 20/M | 0.25/0 每M | 27% | 输入 1.25/M, 输出 10/M |
| OpenAI | gpt-4o-mini-free | 8K | 输入 0.01/M, 输出 0.01/M | 0.001/0 每M | 0% | 输入 0.15/M, 输出 0.6/M |
| OpenAI | gpt-4o-mini-2024-07-18 | 128K | 输入 0.3/M, 输出 1.2/M | 0.03/0 每M | 27% | 输入 0.15/M, 输出 0.6/M |
| OpenAI | gpt-4o-mini | 128K | 输入 0.3/M, 输出 1.2/M | 0.03/0 每M | 27% | 输入 0.15/M, 输出 0.6/M |
| OpenAI | gpt-4o-free | 8K | 输入 0.01/M, 输出 0.01/M | 0.001/0 每M | 13% | 输入 0.01/M, 输出 0.01/M |
| OpenAI | gpt-4o-2024-11-20 | 128K | 输入 5/M, 输出 20/M | 0.5/0 每M | 27% | 输入 2.5/M, 输出 10/M |
| OpenAI | gpt-4o-2024-08-06 | 128K | 输入 5/M, 输出 20/M | 0.5/0 每M | 27% | 输入 2.5/M, 输出 10/M |
| OpenAI | gpt-4o-2024-05-13 | 128K | 输入 10/M, 输出 30/M | 1/0 每M | 27% | 输入 5/M, 输出 15/M |
| OpenAI | gpt-4o-2024-11-20 | 128K | 输入 5/M, 输出 20/M | 0.5/0 每M | 27% | 输入 2.5/M, 输出 10/M |
| OpenAI | gpt-4.1-nano | 1M | 输入 0.7/M, 输出 2.8/M | 0.07/0 每M | 95% | 输入 0.1/M, 输出 0.4/M |
| OpenAI | gpt-4.1-nano-2025-04-14 | 1M | 输入 0.7/M, 输出 2.8/M | 0.07/0 每M | 95% | 输入 0.1/M, 输出 0.4/M |
| OpenAI | gpt-4.1-mini | 1M | 输入 2.8/M, 输出 11.2/M | 0.28/0 每M | 95% | 输入 0.4/M, 输出 1.6/M |
| OpenAI | gpt-4.1-mini-2025-04-14 | 1M | 输入 2.8/M, 输出 11.2/M | 0.28/0 每M | 95% | 输入 0.4/M, 输出 1.6/M |
| OpenAI | gpt-4.1-2025-04-14 | 1M | 输入 4/M, 输出 16/M | 0.4/0 每M | 27% | 输入 2/M, 输出 8/M |
| OpenAI | gpt-4.1 | 1M | 输入 4/M, 输出 16/M | 0.4/0 每M | 27% | 输入 2/M, 输出 8/M |
| OpenAI | gpt-4-turbo-2024-04-09 | 128K | 输入 20/M, 输出 60/M | 2/0 每M | 27% | 输入 10/M, 输出 30/M |
| OpenAI | gpt-4-turbo | 128K | 输入 20/M, 输出 60/M | 2/0 每M | 27% | 输入 10/M, 输出 30/M |
| OpenAI | gpt-image-2.5-sunburst | - | 输入 0.15, 输出 0.15 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| OpenAI | gpt-image-2.5-flare | - | 输入 0.15, 输出 0.15 | - | - | 输入 0, 输出 0 |
| qwen | qwen3.7-max | 1M | 输入 9.125/M, 输出 27.375/M | 0.9125/0 每M | 50% | 输入 2.5/M, 输出 7.5/M |
| qwen | qwen3-max-2026-01-23 | 262K | 输入 4/M, 输出 16/M | 0.4/0 每M | 99% | 输入 0.55/M, 输出 2.21/M |
| x.ai | grok-4-6 | 500K | 输入 2/M, 输出 6/M | 0.5/0 每M | 13% | 输入 2/M, 输出 6/M |
| x.ai | grok-4-5 | 256K | 输入 2/M, 输出 6/M | 0.2/0 每M | 13% | 输入 2/M, 输出 6/M |
| x.ai | grok-4-fast | 2M | 输入 0.2/M, 输出 0.5/M | 0.02/0 每M | 13% | 输入 0.2/M, 输出 0.5/M |
| x.ai | grok-3 | 128K | 输入 1.2/M, 输出 6/M | 0.12/0 每M | 5% | 输入 3/M, 输出 15/M |
| xAI | grok-imagine-image-quality | 128K | 输入 0.1, 输出 0.1 | - | 13% | 输入 0.1, 输出 0.1 |
| xAI | grok-imagine-image | 128K | 输入 0.06, 输出 0.06 | - | 13% | 输入 0.06, 输出 0.06 |