OpenCrow 上全部 82 个文本对话模型的能力与定价, OpenAI 兼容协议, 一个 API Key 全部调用。
kimi-k2.8-preview) — $0.55/1M in · $2.2/1M out — Kimi K2.8 预览版 · 始终开启思考模式 (reasoning_content 计入 token 消耗) · 支持工具调用与隐式提示缓存gpt-6-astra) — $6.5/1M in · $32.5/1M out — OpenAI GPT-6 Astra，2026-09-04 发布的新一代旗舰模型gpt-6-sol) — $1.3/1M in · $6.5/1M out — OpenAI GPT-6 家族均衡款，性能与成本兼顾，适合日常推理、长文本与工具调用等通用场景。gpt-6-luna) — $0.065/1M in · $0.325/1M out — OpenAI GPT-6 家族轻量款，响应迅捷、成本最低，适合高并发与快速问答。claude-fable-5-1) — $10/1M in · $50/1M out — Anthropic Claude Fable 5.1 — Mythos-class 旗舰claude-opus-5) — $4.5/1M in · $22.5/1M out — Anthropic 旗舰 Claude Opus 5claude-opus-4-8) — $4.5/1M in · $22.5/1M out — Anthropic 最新旗舰, SWE-Bench/OSWorld/Agent 优于 4.7gpt-5.6-luna) — $0.13/1M in · $0.78/1M out — GPT-5.6 家族轻量款，响应迅捷、成本更低，适合高并发与快速问答。gpt-5.6-terra) — $1.3/1M in · $7.8/1M out — GPT-5.6 家族均衡款，性能与成本兼顾，适合日常主力任务的可靠之选。gpt-5.6-sol) — $2.6/1M in · $13/1M out — GPT-5.6 家族旗舰款，性能最强，擅长复杂推理、长文本与高质量创作，追求极致质量的首选。gpt-5.5) — $3.25/1M in · $19.5/1M out — flagship 2026-04, Tier 5+ quotadeepseek-v4.1-flash) — $0.135/1M in · $0.54/1M out — DeepSeek V4.1 Flash · 高并发低延迟轻量化 MoE · 支持隐式提示缓存与思考输出deepseek-v4-pro) — $0.783/1M in · $1.566/1M out — 旗舰级 MoE 大模型 (1.6T 总参 / 49B 激活), 原生百万级上下文, 顶尖推理 + 代码 + 长文本claude-fable-5) — $10/1M in · $50/1M out — Anthropic Claude Fable 5 — Mythos-class 旗舰deepseek-v4-pro-0813) — $0.594/1M in · $1.782/1M out — DeepSeek V4 Pro 0813 正式版，1M 上下文，384K 最大输出deepseek-v4-flash) — $0.063/1M in · $0.126/1M out — 高效轻量化 MoE (284B 总参 / 13B 激活), 百万上下文, 高并发低延迟, 适合 RAG / 内容创作deepseek-v4-flash-vision-exp) — $0.135/1M in · $0.54/1M out — DeepSeek V4 Flash 视觉实验版，支持图片输入，1M 上下文deepseek-v4-flash-0731) — $0.198/1M in · $0.594/1M out — DeepSeek V4 Flash 0731 版: 高效轻量化 MoE, 百万上下文, 高并发低延迟, 推理能力强claude-opus-4-6) — $4.5/1M in · $22.5/1M out — Opus 4.6 (4.5-4.7 之间)claude-opus-4-5) — $5/1M in · $25/1M out — Opus 4.5 (首个 $5/$25 档)claude-sonnet-4-6) — $2.7/1M in · $13.5/1M out — Anthropic 主力, 性能/成本平衡claude-opus-4-7) — $4.5/1M in · $22.5/1M out — Anthropic 旗舰, 复杂推理/代码/分析claude-sonnet-4-5-20250929) — $2.7/1M in · $13.5/1M out — Sonnet 4.5 dated snapshotclaude-haiku-4-5-20251001) — $0.9/1M in · $4.5/1M out — Haiku 4.5 — 最快最便宜的新一代grok-4.6) — $2/1M in · $6/1M out — xAI 最新旗舰模型，官方推荐用于代码及通用任务，500K 上下文grok-4.5) — $2/1M in · $6/1M out — xAI Grok 4.5，500K 上下文gemini-3.8-flash) — $0.5625/1M in · $2.8125/1M out — Google Gemini 3.8 Flash，当前最新的 Flash 档模型gemini-3.7-flash) — $0.5625/1M in · $2.8125/1M out — Google Gemini 3.7 Flash，速度与前沿智能兼顾，支持搜索接地gemini-3.6-flash) — $0.5625/1M in · $2.8125/1M out — Google 最智能的模型，专为速度而打造，兼具前沿智能与搜索接地能力gemini-3.1-pro-preview) — $1.5/1M in · $9/1M out — Gemini 3.1 Pro preview, 200K+ 上下文 + thinkinggemini-3.1-flash-lite-preview) — $0.1875/1M in · $1.125/1M out — Gemini 3.1 Flash Lite 极低成本档gemini-3-flash-preview) — $0.375/1M in · $2.25/1M out — Gemini 3 Flash preview, 常规快速档gemini-3.5-flash) — $1.125/1M in · $6.75/1M out — Gemini 3.5 Flash — 最强 Flash 档gemini-3.5-flash-lite) — $0.225/1M in · $1.875/1M out — Google 最具成本效益的正式版模型，针对高调用量智能体任务、翻译与简单数据处理优化gemini-2.5-flash) — $0.225/1M in · $1.875/1M out — 2.5 Flash — 快速性价比gemini-2.5-flash-lite) — $0.075/1M in · $0.3/1M out — 2.5 Flash Lite — 极低成本gpt-5.4) — $1.625/1M in · $9.75/1M out — 2026-03 GA, 1M contextdeepseek-v3.2) — $0.399/1M in · $1.197/1M out — 引入 DeepSeek Sparse Attention 的正式版, 首个将思考融入工具使用的模型, 同时支持思考模式与非思考模式。gpt-5.4-pro) — $19.5/1M in · $117/1M out — reasoning 旗舰gpt-5.4-mini) — $0.4875/1M in · $2.925/1M out — 价廉版主力gpt-5.4-nano) — $0.13/1M in · $0.8125/1M out — 极低价 (取代 gpt-3.5/4o-mini 角色)qwen3.7-max) — $1.75/1M in · $5.25/1M out — Qwen3.7 系列规模最大的旗舰模型, 面向智能体场景, 在编程 / 长周期任务 / 推理上有强势表现. 1M context.qwen3.8-max) — $1.4/1M in · $4.2/1M out — Qwen3.8 系列旗舰模型, 面向智能体场景, 推理/编程/长周期任务能力强, 支持视觉理解. 1M context.qwen-max) — $1.12/1M in · $4.48/1M out — 通义千问商业最强版, 综合能力旗舰. 适合复杂推理 / 多轮对话 / 高质量写作.qwen3.5-flash) — $0.07/1M in · $0.28/1M out — 通义千问 3.5 快速版, 低价高速, 含显式 cache.qwen3.5-27b) — $0.21/1M in · $1.68/1M out — 通义千问 3.5 开源 27B dense 模型, 中型规模性能均衡.qwen3.5-35b-a3b) — $0.175/1M in · $1.4/1M out — 通义千问 3.5 开源 35B-A3B 稀疏 (MoE) 模型, 激活参数 3B 推理快.qwen3.5-122b-a10b) — $0.28/1M in · $2.24/1M out — 通义千问 3.5 开源 122B-A10B 稀疏 (MoE) 模型, 激活参数 10B.qwen3.5-397b-a17b) — $0.42/1M in · $2.52/1M out — 通义千问 3.5 开源 397B-A17B 超大稀疏 (MoE), 激活 17B, 开源旗舰级.qwen3.6-27b) — $0.42/1M in · $2.52/1M out — 通义千问 3.6 开源 27B dense 模型, 中型规模.qwen3.6-35b-a3b) — $0.1736/1M in · $1.0395/1M out — 通义千问 3.6 开源 35B-A3B 稀疏 (MoE), 激活 3B 推理快.qwen3.5-plus) — $0.28/1M in · $1.68/1M out — 通义千问 3.5 商业增强版, 中端旗舰, 含显式 cache.qwen-flash) — $0.035/1M in · $0.28/1M out — 通义千问商业最快+最便宜, 适合简单问答 / 高并发场景.qwen3-max) — $0.84/1M in · $4.2/1M out — 通义千问 3 代旗舰, 长上下文能力增强, 含隐式+显式 cache.qwen3-max-preview) — $0.84/1M in · $4.2/1M out — 通义千问 3 代旗舰预览版, 公开测试通道, 适合开发者评估.qwen3.6-plus) — $0.35/1M in · $2.1/1M out — 通义千问 3.6 商业增强预览版, 比 plus 升级, 含显式 cache.qwen3.6-flash) — $0.175/1M in · $1.05/1M out — 通义千问 3.6 快速预览, 低价高速, 含显式 cache.qwen3.6-max-preview) — $0.91/1M in · $5.46/1M out — 通义千问 3.6 旗舰预览版, 性能升级, 含显式 cache.grok-4.3) — $1.25/1M in · $2.5/1M out — grok-4.20-0309-reasoning) — $1.25/1M in · 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超长上下文，原生多模态能力glm-5-turbo) — $0.54/1M in · $1.8/1M out — 面向 OpenClaw 龙虾场景深度优化的基座模型glm-5v-turbo) — $0.54/1M in · $1.8/1M out — 智谱首个多模态 Coding 基座模型kimi-k2.6) — $0.4719/1M in · $1.9613/1M out — 实现SOTA的代码、长程任务执行和 Agent 集群能力kimi-k2.7-code-highspeed) — $1.045/1M in · $4.4/1M out — 与 Kimi K2.7 Code 相同, 输出速度约 5-6 倍 (常规编程场景约 180 Token/s)glm-5.3-flashx) — $0.1665/1M in · $0.5625/1M out — GLM-5.3-FlashX 智谱多模态理解模型，1M上下文，推理速度达 200 tokens/s，提供更快、更流畅的模型体验。hy4-preview) — $0.3753/1M in · $1.12545/1M out — 混元Hy4 preview总参数770B、激活参数49B，重点面向Agent、Coding与生产力场景优化，强化复杂任务中的理解、规划、工具调用与持续执行能力。dola-seed-2-1-turbo) — $0.5/1M in · $2.5/1M out — BytePlus Ark · ByteDance Seed 2.1 Turbo (视觉多模态)dola-seed-2-0-pro) — $0.5/1M in · $3/1M out — BytePlus Ark · ByteDance Seed 2.0 Pro (视觉多模态, 分档计价 128K/256K)glm-5.3) — $0.63/1M in · $1.98/1M out — 智谱最新旗舰模型，1M 上下文，擅长 coding 与 agent 任务，支持思考长度控制glm-5.3-flash) — $0.0675/1M in · $0.225/1M out — 智谱 GLM-5.3 Flash 版，1M 上下文，速度更快成本更低claude-sonnet-5) — $1.8/1M in · $9/1M out — Anthropic 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