大模型功能对比 及 token，request收费情况 (没有广告推广啊，是官方的信息)
////////////////////////////GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna 完整比較 ///////////////////
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///////////////////////////////////////////////# 大模型功能对比分析
## 📊 模型分类概览
### 一、代码生成类（Code Generation）
#### 🏆 顶级代码模型
1. **GPT-5.1 Codex Max Extra High** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：复杂代码生成、架构设计、多语言支持
- **特点**：最高质量代码输出，适合大型项目
- **适用场景**：企业级开发、系统架构设计
2. **GPT-5.1 Codex Max High** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：高质量代码生成、代码审查、重构
- **特点**：平衡质量与速度
- **适用场景**：日常开发、代码优化
3. **GPT-5.2 Extra High** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：最新代码模式、前沿技术实现
- **特点**：最新版本，支持最新编程范式
- **适用场景**：新技术探索、创新项目
#### ⚡ 快速代码模型
4. **GPT-5.1 Codex Max High Fast** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：快速代码生成、简单任务
- **特点**：速度快，质量略降
- **适用场景**：快速原型、简单脚本
5. **GPT-5.2 Fast** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：快速响应、简单代码片段
- **特点**：响应迅速
- **适用场景**：快速迭代、简单任务
6. **Grok Code** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：代码生成、技术问答
- **特点**：专门优化代码能力
- **适用场景**：编程辅助、代码补全
#### 💰 经济型代码模型
7. **GPT-5.1 Codex Mini** ⭐⭐⭐
- **擅长**：简单代码生成、基础任务
- **特点**：成本低，适合批量使用
- **适用场景**：简单脚本、基础功能
8. **GPT-5.1 Codex Mini High/Low** ⭐⭐⭐
- **擅长**：轻量级代码任务
- **特点**：资源占用少
- **适用场景**：小型项目、学习练习
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### 二、推理分析类（Reasoning & Analysis）
#### 🧠 顶级推理模型
1. **Opus 4.5** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：复杂推理、逻辑分析、数学问题
- **特点**：Anthropic 最强推理模型
- **适用场景**：科学研究、复杂问题解决、数学计算
2. **Sonnet 4.5** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：平衡推理能力、多任务处理
- **特点**：推理能力强，通用性好
- **适用场景**：综合分析、策略制定
3. **Sonnet 4** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：逻辑推理、数据分析
- **特点**：稳定可靠
- **适用场景**：日常推理任务
4. **Sonnet 4 1M** (MAX Only) ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：超长上下文推理、复杂文档分析
- **特点**：100万token上下文，适合长文档
- **适用场景**：长文档分析、深度研究
#### ⚡ 快速推理模型
5. **Haiku 4.5** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：快速推理、简单分析
- **特点**：速度快，成本低
- **适用场景**：快速决策、简单推理
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### 三、内容创作类（Content Creation）
#### 📝 文档/PPT 生成
1. **Gemini 3 Pro** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：PPT生成、文档创作、多模态内容
- **特点**：Google 多模态能力，支持图像理解
- **适用场景**：演示文稿、报告生成、内容创作
2. **Gemini 3 Flash** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：快速内容生成、PPT大纲
- **特点**：速度快，适合快速迭代
- **适用场景**：快速内容生成、初稿创建
3. **Gemini 2.5 Flash** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：轻量级内容创作
- **特点**：快速响应
- **适用场景**：简单内容生成
4. **Composer 1** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：内容编排、结构化文档
- **特点**：专门优化内容组织能力
- **适用场景**：文档编写、内容规划
#### 🌐 通用对话模型
5. **GPT-5.2** ⭐⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：通用对话、多任务处理
- **特点**：最新版本，能力全面
- **适用场景**：日常对话、综合任务
6. **GPT-5.1 High** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：高质量对话、复杂理解
- **适用场景**：深度对话、复杂理解
7. **GPT-5 Mini** ⭐⭐⭐
- **擅长**：简单对话、快速响应
- **特点**：轻量级，成本低
- **适用场景**：简单问答、快速响应
8. **Kimi K2** ⭐⭐⭐⭐
- **擅长**：中文内容、长文本处理
- **特点**：中文优化，长上下文
- **适用场景**：中文内容创作、长文档处理
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## 🎯 场景推荐矩阵
### 代码开发场景
| 场景 | 推荐模型 | 备选模型 |
|------|---------|---------|
| 复杂系统架构 | GPT-5.1 Codex Max Extra High | GPT-5.2 Extra High |
| 日常开发 | GPT-5.1 Codex Max High | GPT-5.1 Codex Max |
| 快速原型 | GPT-5.1 Codex Max High Fast | GPT-5.2 Fast |
| 简单脚本 | GPT-5.1 Codex Mini | Grok Code |
| 代码审查 | GPT-5.1 Codex Max High | GPT-5.2 High |
### 推理分析场景
| 场景 | 推荐模型 | 备选模型 |
|------|---------|---------|
| 复杂数学问题 | Opus 4.5 | Sonnet 4.5 |
| 逻辑推理 | Opus 4.5 | Sonnet 4.5 |
| 长文档分析 | Sonnet 4 1M | Opus 4.5 |
| 快速推理 | Haiku 4.5 | Sonnet 4 |
| 数据分析 | Sonnet 4.5 | Opus 4.5 |
### 内容创作场景
| 场景 | 推荐模型 | 备选模型 |
|------|---------|---------|
| PPT生成 | Gemini 3 Pro | Gemini 3 Flash |
| 文档编写 | Gemini 3 Pro | Composer 1 |
| 中文内容 | Kimi K2 | GPT-5.2 |
| 快速内容 | Gemini 3 Flash | Gemini 2.5 Flash |
| 结构化文档 | Composer 1 | GPT-5.2 |
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## 💡 性能对比总结
### 代码能力排名（Top 5）
1. **GPT-5.1 Codex Max Extra High** - 最高质量
2. **GPT-5.2 Extra High** - 最新技术
3. **GPT-5.1 Codex Max High** - 平衡选择
4. **GPT-5.2 High** - 稳定可靠
5. **Grok Code** - 专业代码
### 推理能力排名（Top 5）
1. **Opus 4.5** - 最强推理
2. **Sonnet 4 1M** - 长上下文推理
3. **Sonnet 4.5** - 平衡推理
4. **Sonnet 4** - 稳定推理
5. **Haiku 4.5** - 快速推理
### 内容创作排名（Top 5）
1. **Gemini 3 Pro** - 多模态创作
2. **Kimi K2** - 中文优化
3. **Composer 1** - 结构化创作
4. **Gemini 3 Flash** - 快速创作
5. **GPT-5.2** - 通用创作
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## 📌 使用建议
### 成本优化策略
- **开发阶段**：使用 Codex Mini 进行快速迭代
- **生产环境**：使用 Codex Max High 确保质量
- **简单任务**：使用 Fast 版本节省成本
### 速度优化策略
- **实时交互**：选择 Fast 版本或 Haiku
- **批量处理**：使用标准版本
- **复杂任务**：使用 Extra High 版本
### 质量优化策略
- **关键项目**：使用 Extra High 版本
- **日常使用**：使用 High 版本
- **学习练习**：使用 Mini 版本
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## ⚠️ 注意事项
1. **模型版本**：部分模型名称可能为测试版本或内部版本
2. **可用性**：某些模型可能仅在特定平台或订阅计划中可用
3. **成本**：Extra High 版本通常成本较高，建议按需使用
4. **上下文长度**：注意不同模型的上下文限制
5. **多模态**：Gemini 系列支持图像理解，适合需要视觉理解的任务
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Cursor 里已支持的模型（含输入/输出 token 价格）
口径统一：USD / 1M tokens（MTok）。以下价格直接来自 Cursor 官方Models & Pricing（“API pool”按各家 API 原价计费；另有 Auto/Composer 的单独池子与定价）。
来源：cursor.com/docs/models
Cursor 的 Auto + Composer pool（Cursor 自家计价）
| 模式/模型 | Input + Cache Write | Cache Read | Output |
|---|---|---|---|
| Auto | $1.25 | $0.25 | $6.00 |
| Composer 1 | $1.25 | $0.125 | $10.00 |
| Composer 1.5 | $3.50 | $0.35 | $17.50 |
Cursor 的 API pool（选择具体模型时）
| 模型 | Provider | Input | Cache write | Cache read | Output |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude 4.6 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $3.75 | $0.30 | $15.00 |
| Claude 4.6 Opus | Anthropic | $5.00 | $6.25 | $0.50 | $25.00 |
| Claude 4.6 Opus (Fast mode) | Anthropic | $30.00 | $37.50 | $3.00 | $150.00 |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $3.75 | $0.30 | $15.00 |
| Claude 4.5 Opus | Anthropic | $5.00 | $6.25 | $0.50 | $25.00 |
| Claude 4.5 Haiku | Anthropic | $1.00 | $1.25 | $0.10 | $5.00 |
| Claude 4 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $3.75 | $0.30 | $15.00 |
| Claude 4 Sonnet 1M | Anthropic | $6.00 | $7.50 | $0.60 | $22.50 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | - | $0.03 | $2.50 | |
| Gemini 3 Flash | $0.50 | - | $0.05 | $3.00 | |
| Gemini 3 Pro | $2.00 | - | $0.20 | $12.00 | |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | - | $0.20 | $12.00 | |
| GPT-5 | OpenAI | $1.25 | - | $0.125 | $10.00 |
| GPT-5 Fast | OpenAI | $2.50 | - | $0.25 | $20.00 |
| GPT-5 Mini | OpenAI | $0.25 | - | $0.025 | $2.00 |
| GPT-5.2 | OpenAI | $1.75 | - | $0.175 | $14.00 |
| GPT-5.4 | OpenAI | $2.50 | - | $0.25 | $15.00 |
| GPT-5-Codex / 5.1 Codex / 5.1 Codex Max | OpenAI | $1.25 | - | $0.125 | $10.00 |
| GPT-5.1 Codex Mini | OpenAI | $0.25 | - | $0.025 | $2.00 |
| GPT-5.2 Codex / GPT-5.3 Codex | OpenAI | $1.75 | - | $0.175 | $14.00 |
| Grok Code | xAI | $0.20 | - | $0.02 | $1.50 |
| Kimi K2.5 | Moonshot | $0.60 | - | $0.10 | $3.00 |
重要补充（同样来自 Cursor 文档）：Max Mode 在个人计划上会对“模型 API 原价”额外加收 20%（Teams/Enterprise 规则不同）。
市面上流行的大模型（官方 API 输入/输出 token 价格）
下面给出能从官方定价页直接核对的几家（同样统一到 USD/1M tokens）。
OpenAI（官方）
来源：openai.com/api/pricing
| 模型 | Input | Cached input | Output |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15.00 |
| GPT-5 mini | $0.25 | $0.025 | $2.00 |
说明：OpenAI 还会因 长上下文阈值 / 区域处理 / Batch 等出现附加规则，细则在其“detailed pricing”文档里（该页也有链接）。
Anthropic Claude（官方）
来源：docs.anthropic.com/.../pricing
| 模型 | Base input | Cache write (5m) | Cache hit/read | Output |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $3.75 | $0.30 | $15.00 |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $6.25 | $0.50 | $25.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $1.25 | $0.10 | $5.00 |
| Claude Haiku 3.5 | $0.80 | $1.00 | $0.08 | $4.00 |
DeepSeek（官方）
来源：api-docs.deepseek.com/.../pricing-details-usd
| 模型 | Input（cache hit） | Input（cache miss） | Output |
|---|---|---|---|
| deepseek-chat | $0.07 | $0.27 | $1.10 |
| deepseek-reasoner | $0.14 | $0.55 | $2.19 |
你可能会关心的“价格差异点”（很关键）
- 缓存（cache）：很多厂商把“重复上下文”按更低价计（Cursor 文档里也把 cache read/write 单列出来）；同一模型在“命中缓存 vs 未命中缓存”时，有效 input 单价差很大。
- 长上下文/Max Mode：Cursor 的 Max Mode（个人计划）+20%；Anthropic/OpenAI 也可能在超长上下文时触发不同计价（各家规则不同）。
- Cursor 的两种池子：你在 Cursor 里选 Auto/Composer，走的是 Cursor 的 Auto + Composer pool 定价；选具体模型走 API pool（按提供商 API 价）。
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1M tokens 大概等于“问多少问题”？
结论：达不达到 1M tokens，主要取决于每次对话的总 tokens（输入+输出+你附带的代码/上下文/历史消息），而不是“问题数量”。同样问 100 个问题，可能只用几万 tokens，也可能轻松上百万（如果每次都带很多代码和长上下文）。
先给一个可直接套用的公式
- 总 tokens (\approx) (\sum)（每次请求的输入tokens + 输出tokens）
- 问题数 (\approx) (1{,}000{,}000 \div)（每个问题的平均总tokens）
常见“每个问题”规模 → 达到 1M tokens 需要的提问次数（粗估）
下面按“单轮一问一答”的输入+输出合计估算（不含工具调用额外开销；在 Cursor/Agent 里通常还会更高，因为会自动带上下文、文件片段、计划等）。
| 单个问题的平均总 tokens（输入+输出） | 大概是什么场景 | 达到 1M tokens 约需要问多少个问题 |
|---|---|---|
| 500 | 短问题 + 短回答（几段话） | ≈ 2000 |
| 1000 | 一般技术问答（带少量代码） | ≈ 1000 |
| 2000 | 贴一段中等代码 + 要详细解释/改法 | ≈ 500 |
| 5000 | 贴较多代码/日志 + 要完整方案 | ≈ 200 |
| 10,000 | 大段代码/多文件上下文 + 长输出 | ≈ 100 |
| 20,000 | Agent 模式多步骤（计划/多轮工具反馈） | ≈ 50 |
不同模型会改变“需要问多少个问题”吗？
- tokens 的计量方式基本相同（都是分词后计数），但同样的问题在不同模型上可能产生不同长度的输出、以及工具/推理/系统提示的差异，所以“每问多少 tokens”会变，从而“到 1M 的问题数”也会变。
- 在 Cursor 的 Agent/Composer 场景，系统往往会自动加很多上下文与中间过程，更容易把每问的 tokens 拉到几千甚至上万。
C#、中等行长、按模块解释 + 跨文件夹调用关系（1000 行）大约多少 tokens？
这种需求的 tokens 主要花在两块：输入端把足够上下文喂进去（多文件/目录结构/入口调用链），以及输出端长篇结构化分析。
典型一次“分析”请求（你把相关代码都贴上来/或 Cursor 自动带上下文）
- 输入 tokens（1000 行 C# 中等长度）：约 30,000–55,000
- 额外输入（目录结构、文件名、入口/配置、你提的问题、系统提示）：约 5,000–20,000
- 输出 tokens（按模块讲解 + 跨文件夹调用链 + 步骤+结论）：约 12,000–35,000
合计（分析一次）：约 50,000–110,000 tokens
更常见的落点：70,000–95,000 tokens/次
一次“创建/生成”请求（基于 1000 行上下文去新建模块/补齐实现）
通常输出会更长（要给代码+说明）：
- 合计（创建一次）：约 80,000–160,000 tokens
更常见落点：100,000–130,000 tokens/次
换算到 1M tokens：大概多少次这种请求？
- 以分析为主（按常见 80k/次）：(1,000,000 / 80,000 \approx 12.5)
→ 约 10–18 次 - 以创建为主（按常见 120k/次）：(1,000,000 / 120,000 \approx 8.3)
→ 约 6–12 次
会把你推向高位的 3 个因素（这类“跨目录调用关系”很常见）
- 你一次贴的不止 1000 行（为了补齐调用链，往往会变成 2000–5000 行）
- 输出包含大量代码块（生成接口/DTO/DI 注册/单元测试等）
- Agent 工作流（计划、工具结果、中间推理/草稿也会占输出 tokens）
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一、统一对比表（价格 = 每百万 token，输入 / 输出）
| 模型 | 厂商 | 输入 / 输出价 | 上下文窗口 | 最擅长 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | Anthropic | $10 / $50 | 1M / 128K 出 | 最难推理、超长链路自主 agent（全系最强也最贵） |
| GPT-5.5 | OpenAI | $5 / $30（长上下文 $10 / $45） | 未标注 | 通用旗舰，最新一代 full 档 |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | $5 / $25 | 1M / 128K 出 | 高度自主 agent、知识工作、记忆；1M无长文溢价 |
| GPT-5.4 | OpenAI | $2.50 / $15（长 $5 / $22.5） | 未标注 | 上一档通用旗舰，性价比主力 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | $3 / $15（促销 $2 / $10，至 8/31） | 1M / 128K 出 | 编码/agent 接近 Opus，性价比标杆 |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | ~$3 / $15（旧代，非当期权威表） | 1M | 上一代 Sonnet，建议换 Sonnet 5 |
| Gemini 3.1 Pro（Preview） | $2 / $12（>200K 涨到 $4 / $18） | 未标注（Pro 档传统 1M+） | 推理 + 复杂问题 + agentic「vibe coding」 | |
| GPT-5.3-Codex | OpenAI | $1.75 / $14 | 未标注 | 代码专用：仓库级改动、编码 agent |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 / $9 | 未标注 | 「为速度打造的最强模型」，agent/编码持续输出 | |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | $1 / $5 | 200K / 64K 出 | 最快最省，简单任务/高并发/子 agent |
| GPT-5.4 mini | OpenAI | $0.75 / $4.50 | 未标注 | 低成本低延迟档 |
| GPT-5 mini | OpenAI | ⚠️ 已不在当前定价页 | — | 旧代，官方已下线/未列，无法核实 |
补充档位（不在你清单但相关）：Gemini 3 Flash Preview $0.50/$3、Gemini 3.1 Flash-Lite $0.25/$1.50、GPT-5.4-nano $0.20/$1.25、GPT-5.5-pro / GPT-5.4-pro $30/$180。
二、按维度对比结论
① 定价梯队（输出价最能体现档次）：
$180 出 GPT-5.5-pro（专业版，极限任务） $50 出 Claude Fable 5 $30 出 GPT-5.5 $25 出 Claude Opus 4.8 $15 出 GPT-5.4 / Claude Sonnet 5（促销$10） $14 出 GPT-5.3-Codex $12/18 Gemini 3.1 Pro（超200K翻倍） $9 出 Gemini 3.5 Flash $5 出 Claude Haiku 4.5 $4.5 出 GPT-5.4 mini $1.5 出 Gemini 3.1 Flash-Lite ← 最便宜档② 长上下文成本——Claude 的结构性优势：
- Claude Opus 4.8 / Sonnet 5 的 1M 上下文是平价，无长文溢价。
- Gemini超 200K 后输入/输出价翻倍；GPT也分 short/long context 两档（长文约翻倍）。
- ⇒重度长文档 / 大仓库 / 长会话场景，Claude 的实际账单更可控，这是表面单价看不出来的。
③ 各象限的最优解：
| 场景 | 首选 | 备选 |
|---|---|---|
| 极限推理 / 长链路自主 agent | Claude Fable 5 | GPT-5.5-pro |
| 通用旗舰、要最新最强 full 档 | GPT-5.5 /Claude Opus 4.8 | Gemini 3.1 Pro |
| 编码性价比主力 | Claude Sonnet 5 | GPT-5.4、Gemini 3.5 Flash |
| 纯代码专用/编码 agent | GPT-5.3-Codex | Sonnet 5 |
| 多模态 + 超长上下文 | Gemini 3.1 Pro（Google 多模态传统强） | Gemini 3.5 Flash |
| 高速低成本、大规模调用 | Gemini 3.1 Flash-Lite、GPT-5.4 mini | Claude Haiku 4.5 |
| 长文档/大仓库成本敏感 | Claude Opus 4.8 / Sonnet 5（1M 无溢价） | — |
三、一句话总结
- 要最强、不计成本→ Claude Fable 5 或 GPT-5.5-pro。
- 旗舰通用主力→ GPT-5.5 与 Claude Opus 4.8 同档竞争（Opus 长文更划算）。
- 性价比之王（编码/agent）→ Claude Sonnet 5，专攻代码则 GPT-5.3-Codex。
- 便宜快速→ Gemini Flash-Lite / GPT mini / Claude Haiku 4.5。
- 多模态 + 长上下文→ Gemini 3.1 Pro。
- Claude 独有的隐藏优势：1M 上下文平价（Gemini/GPT 长文都要加价）。
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