大模型性价比榜

用盲评 Elo 得分除以 API 价格,算每美元能买到多少能力
价格同步于 2026-10-21 21:50
套餐横评 模型价格 性价比榜 Token指数 成本计算器

截至 ,在 37 个「既在盲评榜上有得分、又能查到公开 API 报价」的大模型中, 文本对话维度性价比最高的是 minimax-m3(MiniMax):Elo 1441, 加权单价 $0.52 / 百万 token,折合 每美元 2744.8 分。 紧随其后的是 qwen3.7-plus(每美元 2600.0 分)。

计算口径:每美元 Elo = Elo 得分 ÷ 加权单价,加权单价按典型 3:1 的输入/输出用量计算 (输入价 × 0.75 + 输出价 × 0.25,单位美元/百万 token)。Elo 来自真实用户盲评对战, 价格来自各厂商公开 API 定价页。两个数都不高的模型不会因为便宜就排前面。

文本对话 编程 视觉理解
大模型性价比排行 · 文本对话维度 · 共 37 个模型 · 数据截至 2026-10-21
排名 模型 厂商 Elo 输入价 $/1M 输出价 $/1M 加权单价 每美元 Elo
1 minimax-m3 MiniMax 1441 0.30 1.20 0.52 2744.8
2 qwen3.7-plus Qwen 1456 0.32 1.28 0.56 2600.0
3 glm-4.7 Zhipu AI (GLM) 1441 0.39 1.75 0.73 1974.0
4 qwen3.6-plus Alibaba Cloud · Qwen 1443 0.33 1.95 0.74 1963.3
5 moonshotai/Kimi-K2.5 SiliconFlow 1450 0.23 3.00 0.92 1571.8
6 ernie-5.1 Baidu Qianfan 1467 0.56 2.50 1.04 1403.8
7 gemini-3-flash-preview Google 1473 0.50 3.00 1.12 1309.3
8 mimo-v2.5-pro Xiaomi 1466 1.00 3.00 1.50 977.3
9 glm-5.1 Zhipu AI (GLM) 1465 0.95 3.15 1.50 976.7
10 glm-5 Zhipu AI (GLM) 1457 0.95 3.15 1.50 971.3
11 mimo-v2-pro Xiaomi 1448 1.00 3.00 1.50 965.3
12 grok-4.20-multi-agent-0309 xAI 1471 1.25 2.50 1.56 941.4
13 grok-4.3 xAI 1442 1.25 2.50 1.56 922.9
14 gpt-5.4-mini OpenAI 1447 0.75 4.50 1.69 857.5
15 kimi-k2.6 Moonshot / Kimi 1461 0.95 4.00 1.71 853.1
16 deepseek-v4-pro DeepSeek 1465 1.74 3.48 2.18 673.6
17 grok-4.20 xAI 1475 2.00 6.00 3.00 491.7
18 grok-4.20-multi-agent xAI 1475 2.00 6.00 3.00 491.7
19 grok-4.5 xAI 1465 2.00 6.00 3.00 488.3
20 gpt-5.1 OpenAI 1456 1.25 10.00 3.44 423.6
21 gemini-2.5-pro Google 1445 1.25 10.00 3.44 420.4
22 qwen3.7-max Qwen 1475 2.50 7.50 3.75 393.3
23 claude-sonnet-5 Anthropic 1461 2.00 10.00 4.00 365.3
24 gemini-3.1-pro-preview Google 1487 2.00 12.00 4.50 330.4
25 gpt-5.2-chat OpenAI 1476 1.75 14.00 4.81 306.7
26 gpt-5.2 OpenAI 1475 1.75 14.00 4.81 306.5
27 gpt-5.3-chat OpenAI 1450 1.75 14.00 4.81 301.3
28 gpt-5.4 OpenAI 1475 2.50 15.00 5.62 262.2
29 claude-sonnet-4.6 Anthropic 1472 3.00 15.00 6.00 245.3
30 claude-sonnet-4.5 Anthropic 1456 3.00 15.00 6.00 242.7
31 claude-opus-4.6 Anthropic 1503 5.00 25.00 10.00 150.3
32 claude-opus-4.7 Anthropic 1501 5.00 25.00 10.00 150.1
33 claude-opus-4.8 Anthropic 1481 5.00 25.00 10.00 148.1
34 claude-opus-4.5 Anthropic 1474 5.00 25.00 10.00 147.4
35 gpt-5.5 OpenAI 1481 5.00 30.00 11.25 131.6
36 claude-opus-4.1 Anthropic 1450 15.00 75.00 30.00 48.3
37 gpt-4.5-preview OpenAI 1445 75.00 150.00 93.75 15.4

这个榜怎么读

每美元 Elo 回答的是「花同样的钱,能买到多强的模型」,而不是「谁最便宜」。 一个 Elo 1400、单价 $0.3 的模型(每美元约 2700 分)在多数场景下, 比 Elo 1500、单价 $5 的模型(每美元约 300 分)更值得先用。 但要注意三点: (1)Elo 差 50 分以内,实际体验差异往往小于价格差异; (2)本榜只算 token 价格,不含缓存折扣、批量折扣、免费额度与限流; (3)输出价通常远高于输入价,长输出场景(如写文章、生成代码)应按实际输出占比重新估算。 建议先按本榜筛出 3–5 个候选,再用自己的真实任务跑一遍再决定。

数据从哪来

Elo 得分来自 大模型排行榜(真实用户盲评对战,每 4 小时同步); API 价格来自 模型价格页(各厂商公开定价,每日同步); 订阅套餐的实际额度对比见 套餐横评。 两套数据通过模型标识匹配,只保留「两边都存在」的模型,因此本榜模型数少于价格表全量。 价格会随厂商调价变化,引用时请连同本页顶部的同步时间一起标注。

常见问题

每美元 Elo 是怎么算的?
每美元 Elo = 该模型在盲评榜上的 Elo 得分 ÷ 加权单价(美元/百万 token)。加权单价按典型 3:1 的输入输出用量计算:输入价×0.75 + 输出价×0.25。数值越高,代表同样的钱能买到更强的能力。
这个榜和单纯比价格有什么不同?
单纯比价格会得出「越便宜越好」的错误结论,因为弱模型再便宜也没有使用价值。本榜把能力(Elo)和价格放在同一口径下相除,回答的是「每一美元能买到多少能力」,而不是「谁最便宜」。
为什么只有几十个模型,而不是全部?
需要同时满足两个条件:该模型在盲评榜上有 Elo 得分,且在公开渠道能查到 API 报价。开放权重模型多数没有官方 API 定价,因此不进入本榜。这个筛选本身就代表了「可直接调用且有第三方评测」的主流商用模型。
Elo 得分能代表实际效果吗?
Elo 来自真实用户在不知道模型身份的前提下对两组回答二选一,反映的是相对偏好而非绝对能力。它不衡量事实准确性、安全性和长上下文表现,也不代表你的具体业务场景。建议把它当作初筛指标,最终仍要按自己的任务实测。