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来自50家提供商的实时数据——每日更新
ByteDance Seed 1.8, multimodal agent model (text, image & video in → text), strong tool use + reasoning, 256K context. Native via BytePlus (Ark).
66K 输出输入: $0.000438/1M输出: $0.0035/1M速度: ●●●○○
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ByteDance Seed 2.0 Code (preview), coding-specialized agent (text & image in → text), strong tool use + reasoning. Native via BytePlus (Ark).
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ByteDance Seed 2.0 Lite, efficient multimodal agent (text, image & video in → text), tool use + reasoning, 256K context. Native via BytePlus (Ark).
66K 输出输入: $0.000438/1M输出: $0.0035/1M速度: ●●●●○
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ByteDance Seed 2.0 Mini, fast lightweight multimodal agent (text, image & video in → text), tool use. Native via BytePlus (Ark).
33K 输出输入: $0.000175/1M输出: $0.000700/1M速度: ●●●●●
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ByteDance Seed 2.0 Pro, flagship multimodal agent (text, image & video in → text), strong tool use + reasoning, 256K context. Native via BytePlus (Ark).
66K 输出输入: $0.000875/1M输出: $0.0053/1M速度: ●●●○○
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ByteDance Seed 2.1 Turbo, fast multimodal reasoning agent (text & image in → text), strong tool use + thinking, 256K context. Native via BytePlus (Ark).
66K 输出输入: $0.000875/1M输出: $0.0044/1M速度: ●●●●●
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Specialized model for code generation, completion, and understanding.
8K 输出输入: $0.000525/1M输出: $0.0016/1M速度: ●●●●○
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DeepSeek V4 Flash, fast, cost-effective daily driver. 1M context, thinking + non-thinking modes.
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DeepSeek flagship V4. 512K context, advanced reasoning + tool use.
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Fable 5 by Anthropic.
128K 输出输入: $0.0175/1M输出: $0.0875/1M速度: ●●●○○
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Sakana's multi-agent conductor, orchestrates a pool of frontier models for complex reasoning. Billed per token, orchestration included.
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Fast and efficient model with adaptive thinking for complex tasks
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Cost-efficient high-throughput model for budget-conscious applications
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Enhanced thinking and reasoning for complex problems
66K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●○○
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Google's fastest frontier model. Beats 2.5 Pro at 1/4 the cost with 1M context
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Cost-efficient high-throughput model for budget-conscious applications.
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Google's most capable agentic model with 1M token context, 77.1% ARC-AGI-2 reasoning, and native tool use.
66K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0210/1M速度: ●●●○○
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Fast flagship with adaptive thinking for complex tasks.
66K 输出输入: $0.0026/1M输出: $0.0158/1M速度: ●●●●●
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Cost-efficient GA Flash model for high-throughput multimodal tasks.
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Google's latest GA Flash model for fast multimodal reasoning and agentic workloads.
66K 输出输入: $0.0026/1M输出: $0.0131/1M速度: ●●●●●
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新
Google's most capable Flash model for agentic workflows and multimodal reasoning.
66K 输出输入: $0.0026/1M输出: $0.0131/1M速度: ●●●●●
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Google's open-weight mixture-of-experts model, 26B total, 4B active parameters for fast inference
33K 输出输入: $0.000105/1M输出: $0.000577/1M速度: ●●●●●
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Google's open-weight dense model with 262K context and strong multilingual reasoning
33K 输出输入: $0.000245/1M输出: $0.000700/1M速度: ●●●●○
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Previous flagship with thinking mode. MoE architecture, 128K context.
8K 输出输入: $0.0010/1M输出: $0.0039/1M速度: ●●●●○
流式reasoning
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Lightweight model optimized for efficiency. 128K context.
8K 输出输入: $0.000350/1M输出: $0.0019/1M速度: ●●●●●
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Free tier model. Great for testing and light workloads.
4K 输出速度: ●●●●●
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Vision-language model for image understanding and analysis.
16K 输出输入: $0.0010/1M输出: $0.0032/1M速度: ●●●●○
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Flagship model with reasoning, coding, and agentic capabilities. 128K context.
8K 输出输入: $0.0010/1M输出: $0.0039/1M速度: ●●●●○
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Vision-capable model for image understanding and analysis.
8K 输出输入: $0.000525/1M输出: $0.0016/1M速度: ●●●●○
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Free vision model. Great for testing image understanding.
4K 输出速度: ●●●●●
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Lightweight vision model. Fast and cost-effective for image tasks.
4K 输出输入: $0.000070/1M输出: $0.000700/1M速度: ●●●●●
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Latest flagship. 358B params, 204K context, 131K output. #1 on LiveCodeBench.
131K 输出输入: $0.0010/1M输出: $0.0039/1M速度: ●●●○○
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Lightweight, completely free GLM-4.7 variant with 200K context.
131K 输出速度: ●●●●●
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Lightweight, high-speed and affordable GLM-4.7 variant with 200K context.
131K 输出输入: $0.000122/1M输出: $0.000700/1M速度: ●●●●●
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Most capable Z.ai model. 744B params (40B active MoE), 28.5T training tokens. Built for complex systems engineering and agentic tasks.
131K 输出输入: $0.0018/1M输出: $0.0056/1M速度: ●●○○○
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Fast variant of GLM-5 with optimized speed and competitive quality.
输入: $0.0021/1M输出: $0.0070/1M
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Z.ai's current flagship for agentic and coding tasks.
131K 输出输入: $0.0024/1M输出: $0.0077/1M速度: ●●○○○
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Z.ai's latest flagship for agentic and coding tasks.
131K 输出输入: $0.0024/1M输出: $0.0077/1M速度: ●●○○○
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新
Z.ai's newest flagship for agentic and coding tasks. Always reasons; text-only input.
131K 输出输入: $0.0024/1M输出: $0.0077/1M速度: ●●○○○
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新
Z.ai's fast, low-cost GLM-5.3 variant: 1M context, tools, always reasons; text and image input.
131K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.000875/1M速度: ●●●●○
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Native multimodal coding model. 744B MoE (40B active), 203K context. Optimized for design-to-code, GUI automation, and vision-grounded agentic tasks.
131K 输出输入: $0.0021/1M输出: $0.0070/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-3.5 Turbo (chat completions endpoint).
输入: $0.000875/1M输出: $0.0026/1M
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OpenAI GPT-3.5 Turbo 16K (chat completions endpoint).
输入: $0.0053/1M输出: $0.0070/1M
tools
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OpenAI GPT-4 (chat completions endpoint).
输入: $0.0525/1M输出: $0.1050/1M
tools
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OpenAI GPT-4 Turbo (chat completions endpoint).
输入: $0.0175/1M输出: $0.0525/1M
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OpenAI GPT-4.1 (chat completions endpoint).
33K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0140/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-4.1 Mini (chat completions endpoint).
33K 输出输入: $0.000700/1M输出: $0.0028/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-4o (chat completions endpoint).
16K 输出输入: $0.0044/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-4o Mini (chat completions endpoint).
16K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-5 (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-5 Mini (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.000438/1M输出: $0.0035/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-5 Nano (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.000087/1M输出: $0.000700/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-5 Pro (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0262/1M输出: $0.2100/1M速度: ●●●○○
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OpenAI GPT-5 Search API (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-5.1 (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-5.2 (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0031/1M输出: $0.0245/1M速度: ●●●●○
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OpenAI GPT-5.2 Pro (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0367/1M输出: $0.2940/1M速度: ●●●○○
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OpenAI GPT-5.3 Codex (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0031/1M输出: $0.0245/1M速度: ●●●●○
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OpenAI mid-tier flagship (March 2026).
128K 输出输入: $0.0044/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●●○
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OpenAI fast/cheap chat model.
128K 输出输入: $0.0013/1M输出: $0.0079/1M速度: ●●●●●
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OpenAI cheapest tier, very fast.
128K 输出输入: $0.000350/1M输出: $0.0022/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-5.4 Pro (chat completions endpoint).
128K 输出输入: $0.0525/1M输出: $0.3150/1M速度: ●●●○○
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OpenAI flagship chat model (April 2026 release).
128K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0525/1M速度: ●●●●○
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OpenAI premium tier with deep reasoning. April 2026.
128K 输出输入: $0.0525/1M输出: $0.3150/1M速度: ●●●○○
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OpenAI GPT-5.6 Luna — high-volume streaming tasks, fast + economical 5.6 tier.
128K 输出输入: $0.0018/1M输出: $0.0105/1M速度: ●●●●●
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OpenAI GPT-5.6 Sol — frontier logic + deep reasoning, the flagship 5.6 tier.
128K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0525/1M速度: ●●○○○
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OpenAI GPT-5.6 Terra — balanced business logic, mid 5.6 tier.
128K 输出输入: $0.0044/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●○○
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Non-reasoning variant of Grok 4.20. Fastest 4.20 path for chat and high-throughput tasks.
8K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0044/1M速度: ●●●●●
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在 Zubnet 上试用 →
Reasoning-mode variant of Grok 4.20. Slower but stronger on multi-step problems.
8K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0044/1M速度: ●●○○○
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xAI's flagship general-purpose model. 1M context, balanced reasoning and chat.
8K 输出输入: $0.0022/1M输出: $0.0044/1M速度: ●●●○○
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xAI's newest flagship, launched July 2026. 500K context, strongest reasoning + coding, trained alongside Cursor.
8K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0105/1M速度: ●●●○○
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新
xAI's newest flagship. 500K context, accepts text and images, strongest reasoning + coding.
8K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0105/1M速度: ●●●○○
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Compact model tuned for code generation and structured output. 256K context.
8K 输出输入: $0.0018/1M输出: $0.0035/1M速度: ●●●●○
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Claude's fastest and most intelligent Haiku model
64K 输出输入: $0.0018/1M输出: $0.0088/1M速度: ●●●●●
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Latest Kimi K2 reasoning model. Replaces K2 thinking variants (k2-thinking and k2-thinking-turbo) being retired 2026-05-25.
131K 输出输入: $0.0017/1M输出: $0.0070/1M速度: ●●●○○
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Coding-specialized Kimi K2 model (k2.7). 256K context, agentic tool use and function calling, tuned for software engineering.
131K 输出输入: $0.0017/1M输出: $0.0070/1M速度: ●●●○○
工具流式chatreasoningfunction_callingagentic
在 Zubnet 上试用 →
High-speed variant of Kimi K2.7 Code for low-latency agentic software engineering.
131K 输出输入: $0.0017/1M输出: $0.0070/1M速度: ●●●●●
工具流式chatreasoningfunction_callingagentic
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Moonshot's open-weight 2.8T-parameter multimodal reasoning model with a 1M-token context window.
131K 输出输入: $0.0053/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●○○
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Agentic capabilities with advanced reasoning and thinking process visibility
输入: $0.000525/1M输出: $0.0021/1M
工具流式
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Optimized for high concurrency and commercial use with advanced reasoning
输入: $0.000525/1M输出: $0.0021/1M
工具流式
在 Zubnet 上试用 →
Frontier reasoning model with SOTA coding, agentic tool use, and complex real-world task performance
输入: $0.000525/1M输出: $0.0021/1M
工具流式
在 Zubnet 上试用 →
Fast variant of M2.5 optimized for speed at ~100 tokens per second
输入: $0.0010/1M输出: $0.0042/1M
工具流式
在 Zubnet 上试用 →
Autonomous real-world productivity with agentic collaboration, live debugging, and professional document generation
输入: $0.000525/1M输出: $0.0021/1M
工具流式
在 Zubnet 上试用 →
新
Fast variant of M2.7 for latency-sensitive work. 200K context, text only.
128K 输出输入: $0.0010/1M输出: $0.0042/1M速度: ●●●●●
工具流式tools
在 Zubnet 上试用 →
MiniMax flagship LLM, 1M context.
输入: $0.000525/1M输出: $0.0021/1M
工具流式
在 Zubnet 上试用 →
Efficient reasoning model for everyday logic tasks.
40K 输出输入: $0.000875/1M输出: $0.0026/1M速度: ●●●●○
流式chatreasoning
在 Zubnet 上试用 →
High-performance edge model with vision. Best Ministral for complex tasks.
8K 输出输入: $0.000350/1M输出: $0.000350/1M速度: ●●●●○
工具流式chattoolsimage
在 Zubnet 上试用 →
Ultra-lightweight edge model with vision. 3B params, runs on phones/laptops.
8K 输出输入: $0.000175/1M输出: $0.000175/1M速度: ●●●●●
工具流式chattoolsimage
在 Zubnet 上试用 →
Compact edge model with vision. 8B params for local deployment.
8K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.000262/1M速度: ●●●●●
工具流式chattoolsimage
在 Zubnet 上试用 →
Open-weight flagship. 675B MoE (41B active), multimodal with vision. Apache 2.0 licensed.
8K 输出输入: $0.000875/1M输出: $0.0026/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Premier frontier-class multimodal model. Great balance between Large and Small.
8K 输出输入: $0.0026/1M输出: $0.0131/1M速度: ●●●●○
工具流式chattoolsreasoning
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Fast and efficient model for simple tasks. Great balance of performance and cost.
8K 输出输入: $0.000175/1M输出: $0.000525/1M速度: ●●●●●
工具流式chattools
在 Zubnet 上试用 →
Mistral's model optimized for command-line and terminal-based coding workflows.
33K 输出输入: $0.000175/1M输出: $0.000525/1M速度: ●●●●○
工具流式tools
在 Zubnet 上试用 →
OpenAI o3 (chat completions endpoint).
100K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0140/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoningimage
在 Zubnet 上试用 →
Premium model combining maximum intelligence with practical performance
64K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0437/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoningimage
在 Zubnet 上试用 →
Most capable Claude model with enhanced reasoning and coding
64K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0437/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Highly capable Claude Opus for complex reasoning and coding (1M context)
128K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0437/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Anthropic's most capable model for complex reasoning and agentic coding (1M context)
128K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0437/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Anthropic's flagship Opus — deep reasoning, agentic coding and long-horizon work (1M context)
128K 输出输入: $0.0088/1M输出: $0.0437/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Large-context generalist with 128K window. Excellent for complex generation and analysis. Augure sovereign Canadian AI.
33K 输出输入: $0.0013/1M输出: $0.0038/1M速度: ●●●●○
工具流式chattools
在 Zubnet 上试用 →
Premium multimodal model with vision and tool use, strong bilingual EN/FR. Augure sovereign Canadian AI.
33K 输出输入: $0.0032/1M输出: $0.0101/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Ultra-fast model with 1M context. Best latency and cost efficiency for simple tasks.
8K 输出输入: $0.000039/1M输出: $0.000378/1M速度: ●●●●●
工具流式toolsreasoning
在 Zubnet 上试用 →
Balanced flagship model with 1M context. Best performance/cost ratio for most tasks.
8K 输出输入: $0.000700/1M输出: $0.0021/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoning
在 Zubnet 上试用 →
Cost-effective coding model optimized for speed. Fast code generation and completion at lower cost.
8K 输出输入: $0.000252/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●●
工具流式tools
在 Zubnet 上试用 →
Advanced vision-language model with 262K context. Excels at visual coding, spatial perception, and multimodal reasoning.
8K 输出输入: $0.000250/1M输出: $0.0025/1M速度: ●●●○○
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在 Zubnet 上试用 →
Flagship 1T+ parameter model. State-of-the-art reasoning, coding, and agent capabilities.
33K 输出输入: $0.000051/1M输出: $0.000502/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoning
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Alibaba Qwen3.5 Omni Flash, fast multimodal (text & image input, text output). Singapore deployment; native voice/audio coming.
8K 输出输入: $0.000700/1M输出: $0.0039/1M速度: ●●●●○
流式image
在 Zubnet 上试用 →
Alibaba Qwen3.5 Omni, multimodal (text & image input, text output). Singapore deployment; native voice/audio coming.
8K 输出输入: $0.0024/1M输出: $0.0145/1M速度: ●●●○○
流式image
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397B MoE model with 17B active parameters, 1M token context, multimodal (text/image/video)
8K 输出输入: $0.000201/1M输出: $0.0012/1M速度: ●●●○○
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Flagship 1T+ parameter model. State-of-the-art reasoning, coding, and agent capabilities.
33K 输出输入: $0.000289/1M输出: $0.0017/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoning
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Qwen3.6 Plus, next-gen frontier LLM (Agentic Coding, vision/OCR, fine-grained localization). Replaces Qwen3.5 Plus.
8K 输出输入: $0.000483/1M输出: $0.0029/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoningimagevideo
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Alibaba's Agent Frontier flagship.
33K 输出输入: $0.0029/1M输出: $0.0087/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoning
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Multimodal frontier (vision/video); cheaper than Max.
8K 输出输入: $0.000483/1M输出: $0.0019/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoningimagevideo
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新
Alibaba's 2.4T-parameter multimodal MoE flagship. 1M context, accepts text and images.
33K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0105/1M速度: ●●●○○
工具流式toolsreasoningimage
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Premium model for complex, multi-step work. Augure sovereign Canadian AI.
33K 输出输入: $0.0044/1M输出: $0.0139/1M速度: ●●○○○
工具流式chattools
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Sarvam's 24B multilingual LLM, fluent in all 22 official Indian languages + English. OpenAI-compatible API. Free tier with no per-token charges. Supports wiki grounding, reasoning effort control, and tool calls.
输入: $0.000081/1M输出: $0.000325/1M
工具toolsreasoning
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Upstage lightweight model for fast, cost-effective inference.
4K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●●
流式chat
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Upstage previous-generation pro model with 64K context.
8K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●○
工具流式chattools
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Upstage nightly build of Solar Pro 2 with latest improvements.
8K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●○
工具流式chattools
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Upstage flagship 100B MoE model with reasoning capabilities and strong multilingual performance.
8K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●○
工具流式chatreasoningtools
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Perplexity's lightweight search-augmented model, real-time web search with citations, fast responses, 128K context.
16K 输出输入: $0.0018/1M输出: $0.0018/1M速度: ●●●●●
流式search
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Perplexity's most thorough research model, multi-step deep web investigation with comprehensive citations and reasoning.
33K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0140/1M速度: ●○○○○
流式searchreasoning
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Perplexity's advanced search model, deeper web research, multi-step reasoning with citations, 200K context.
16K 输出输入: $0.0053/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●○○
工具流式toolssearch
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Perplexity's reasoning model, extended thinking with real-time web search, ideal for complex research and analysis.
16K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0140/1M速度: ●●○○○
工具流式toolssearchreasoning
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Claude's best model for complex agents and coding
64K 输出输入: $0.0053/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoningimage
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Best Claude Sonnet for complex agents and coding (1M context)
64K 输出输入: $0.0053/1M输出: $0.0262/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoningimage
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Anthropic's most capable Sonnet — closes the gap with Opus for complex agents and coding (1M context)
64K 输出输入: $0.0035/1M输出: $0.0175/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoningimage
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StepFun's latest reasoning model, 196B MoE (11B active), 256K context, open-source Apache 2.0. Fast agentic intelligence with strong code and math.
16K 输出输入: $0.000175/1M输出: $0.000525/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoning
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StepFun's multimodal flagship reasoning model.
16K 输出输入: $0.000350/1M输出: $0.0020/1M速度: ●●●●○
工具流式toolsreasoning
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Upstage advanced synthetic reasoning model with 64K context.
8K 输出输入: $0.000262/1M输出: $0.0010/1M速度: ●●●●○
流式chat
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Fast bilingual workhorse with 128K context for general inference, document processing, and EN/FR tasks. Augure sovereign Canadian AI.
33K 输出输入: $0.000630/1M输出: $0.0019/1M速度: ●●●●●
工具流式chattools
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