如果你正在做 Coding Agent、AI SaaS、RAG 或企业知识库，团队中往往有接入多个最新大模型，如 DeepSeek、Kimi 和 GLM 等的需求；或者你正在进行多模型的企业采购，这篇文章能帮到你：

• 看清同一模型在原厂、云平台和聚合 API 上的公开价格差异
• 分清缓存、分时价格、活动价分别适合什么场景
• 判断团队更适合分别接入，还是使用统一 API

比较的平台包括：智谱官方、DeepSeek 官方、Kimi 官方、阿里云百炼、腾讯云 TokenHub、百度千帆、火山方舟、硅基流动、非线智能

先别急着找一个“全场最低价”的平台。公开数据里，目前并不存在这么简单的答案。

一、比价格之前，先确认是不是同一个模型

先把模型对齐。

同样写着 DeepSeek V4，一个平台提供固定 Snapshot，另一个平台只写了不带日期的自有部署服务。两者即使价格相差一半，也不能直接说“同一个模型便宜了50%”。

本文只围绕下面这些当前生产型号展开：

DeepSeek 官方已经公开了无日期 API 别名与具体版本的映射：

deepseek-v4-flash对应DeepSeek-V4-Flash-0731；

deepseek-v4-pro对应DeepSeek-V4-Pro-0813。

后文涉及 DeepSeek 的价格倍数时，只比较能够确认 Snapshot 的服务。第三方没有公开映射的，只列价格，不强行计算比原厂便宜或贵多少。

目前哪些国内平台能直接调用这些模型：

这张表也提醒了一件事：聚合平台模型多，不代表每个最新型号都会同步上线。选 API 时，先确认 Model ID、Snapshot 和服务供应方式，再看单价。

二、GLM：5.3 多家同价，原厂正在做活动

智谱当前公开的 GLM-5.3 和 GLM-5.3-Flash 价格如下：

先看GLM-5.3原价。它在目前能够核实的平台上公开价格一致：

阿里将ZHIPU/GLM-5.3标为智谱原厂直供，推理服务供应商是智谱 AI。公开单价相同以后，平台之间比的就不只是价格，还包括账号与账单管理、IAM 权限、限流、套餐、工具链以及 API 是否统一。

GLM-5.3-Flash 是另一种情况。智谱截至2026年9月1日的价格页显示，它正在进行“限时两周5折”活动，支持文本、图片、视频和文件输入，上下文为1M。活动期间，100万输入 Token 是4毛钱，100万输出 Token 是1.4元。

注：非线智能充值有额外梯度折扣（85-95折），在官方价格/活动上叠加优惠，所有模型通用。下同，不赘述。

公开页面上存在2倍价差，但不能据此断言阿里的实际调用一定贵2倍。阿里文档已经说明，页面只展示原价，不包含控制台中的限时活动，最终付款仍要以各平台控制台为准。

三、DeepSeek：别只看单价，还要看版本、时间和缓存

DeepSeek 的价目表最容易看错，因为固定 Snapshot、不带日期的服务、原厂直供和云厂商自有部署可能同时存在。

先看能够严格对齐的DeepSeek-V4-Flash-0731。DeepSeek 官方按高峰和空闲时段计费：

高峰时段是北京时间周一至周五9:00—12:00、14:00—18:00，其余时间执行同一个 Snapshot，输入和输出都是5折，周末全天也按空闲价计算。

同一个 Snapshot，缓存价并不相同

缓存价格单独看：

四家的普通输入、输出价格档位一致，阿里和百度的缓存价是 DeepSeek 官方的3倍。缓存单价贵3倍，不等于最终账单也贵3倍；只有把实际缓存命中率代进去，才能看到总成本差多少。

低价时段价格相同，适用时间未必相同

硅基流动 公布的 Model ID 是deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash，没有明确写成DeepSeek-V4-Flash-0731，因此这里只比较收费时间，不把它算作同一 Snapshot 的严格价差。

任务能够调度时，时间表本身就是成本变量。工作日晚间、凌晨和周末跑离线评测，跟工作日上午跑，价格可能差一半。

V4 Pro 也有类似的缓存差异

DeepSeek-V4-Pro-0813的公开价格如下：

腾讯云 TokenHub 的原厂直供与 DeepSeek 官方一致。阿里华北2（北京）和百度的输入、输出档位也相同，但缓存价格都是原厂的3倍；百度的空闲价格目前属于限时活动。

四、Kimi K3：公开价一致，重点看缓存

Kimi K3 在目前能够核实的平台上没有公开价差：

各价格一样，Kimi K3 真正值得计算的是缓存：普通输入每百万 Token 20元，缓存命中只要2元，相差10倍。对经常重复携带系统提示词、代码仓库、工具定义和历史对话的 Coding Agent 来说，缓存命中率比换一个同价平台更影响账单。

五、重度用户算套餐，不能只盯着 Token 单价

按量后付费最容易比较：输入多少、输出多少，乘一下单价就行。但2026年的云平台正在把更多优惠放进 Token Plan、Coding Plan 和 Agent Plan 等。用量较大的 Coding 或 Agent 团队如果只看“元/百万 Token”，可能会漏掉更合算的方案。

百度千帆 Token Plan 个人版目前公开的权益是：每日21:00至次日8:00，套餐内 Token 消耗2折起。权益页面明确包含 DeepSeek V4 Flash 0731、V4 Pro 等主力模型。新用户首购还有五折活动，不过这是限量优惠，不能当作长期价格。

这类套餐适合把自动评测、批量代码检查、数据清洗和 Agent 离线任务放到夜间运行。套餐标价之外，还得看额度能不能用完；买了一大包 Token，最后只用掉一半，有效单价自然会翻倍。

火山方舟则已将 DeepSeek V4 Pro 和 V4 Flash 放进 Coding Plan 与 Agent Plan。官方给出的说法是：同等预算下，通过 Agent Plan 使用 DeepSeek V4 系列，相比按量后付费 API，最高可以节省80%以上。

“最高”两个字不能漏。实际折扣取决于套餐档位、具体模型、调用时间和额度利用率，并不是每个用户都能稳定拿到2折。

截至本文查询时，我没有在火山公开页面里找到 Kimi K3、GLM-5.3 当前按量 API 的精确 Model ID 和可靠价格，因此不补数字，也不拿旧版本代替。

六、把真实用量代进去，账单差多少

百万 Token 的单价很低，单独看容易没有感觉。下面统一假设一个 Coding Agent 每月消耗：

• 1亿输入 Token；
• 1000万输出 Token；
• 80%的输入命中缓存。

先看同样用量放到几款模型里，大致会得到什么账单。GLM-5.3 和 Kimi K3 采用前文核实后的多平台公开同价，DeepSeek 采用官方价格，GLM-5.3-Flash 采用智谱官方价格：

同模型完成同一任务所需的 Token、重跑次数和人工返工都可能不同。这张表不是模型能力排名，只是把缓存、输出价格、分时价格和活动价一起放进账单，说明为什么不能只看普通输入单价。

DeepSeek 的时间差尤其直观。同一个DeepSeek-V4-Flash-0731、同样的用量，从高峰时段挪到空闲时段，月成本从158元降到79元。腾讯云 TokenHub 原厂直供的结果相同，实际能省多少取决于可调度到低价时段的任务比例。

再看缓存价差。按阿里云百炼华北2（北京）或百度千帆当前公开的0731 Snapshot 价格计算：

缓存单价是原厂的3倍，放进这组80%命中率的用量后，总账单约高10.1%，而不是高3倍。缓存 Token 占比越高，这项差异越明显。

七、单价没拉开，接入成本反而拉开了

价格表查到这里，并没有出现一个“所有模型都更便宜”的平台。只用一款模型时，原厂或现有云平台通常更直接；需要同时测试 GLM、DeepSeek 和 Kimi 时，团队还要处理多套 API Key、Base URL、调用配置和用量后台。

这时，统一入口才开始省事。非线智能提供 OpenAI Compatible API，目前已经可以调用本文讨论的几款模型：

GLM-5.3 和 Kimi K3 与前文核实的平台公开同价，GLM-5.3-Flash 当前同步了智谱官方的5折活动价，DeepSeek V4 则同原厂一样。非线智能的价值主要在于：可以先用同一个客户端，把候选模型放进真实业务里测试。

对于基础的 Chat Completions 请求，已有 OpenAI SDK 项目主要需要替换base_url、api_key和model：

from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.nonelinear.com/v1",
)


models = [
    "glm-5.3",
    "deepseek-v4-flash",
    "kimi-k3",
]


prompt = "把这里替换成你业务里的一道真实任务"


for model in models:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )


    print(f"\n===== {model} =====")
    print(response.choices[0].message.content)

基础请求可以共用一个客户端，工具调用、多模态和结构化输出仍要按模型分别验证。第一次测试也不必替换现有生产接口：单独创建一把测试 Key，设置预算和有效期，再拿真实 Bug、内部知识库问答或 Agent 工具调用任务跑一遍。

跑完先看四件事：任务有没有完成、用了多少钱、花了多久、是否需要重跑或人工修改。结果合适，再考虑把代码 Review、文档整理、数据分类或内部评测这类低风险任务接进来。