使用场景指南
最适合聊天机器人与客户支持的 LLM API
对话流量通常并发量大且输出较多，因此输出价格比平时更重要。以下是按输出价格从低到高排列的经济档位模型。
客服聊天机器人通常是高并发场景,回复相对简短、格式也比较固定,这让输出价格——每生成一条回复要付多少钱——成为需要重点关注的指标。这份榜单筛选我们的经济型模型,按输出价格从低到高排序。
ℹ️该列表的筛选方式： 筛选经济档位模型，按输出价格升序排列。
| 模型 | 服务商 | 输入 /百万 | 输出 /百万 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Meta (via Together AI) | $0.18 | $0.59 | 100万 tokens | |
| Mistral | $0.15 | $0.60 | 未公开 | |
| Meta (via Together AI) | $0.27 | $0.85 | 约105万 tokens | |
| OpenAI | $0.20 | $1.20 | 约105万 tokens | |
| DeepSeek | $0.30 | $1.20 | 100万 tokens | |
| $0.25 | $1.50 | 未公开 | ||
| Mistral | $0.50 | $1.50 | 未公开 | |
| Alibaba | $0.40 | $1.60 | 100万 tokens | |
| xAI | $1.00 | $2.00 | 25.6万 tokens | |
| Amazon | $0.30 | $2.50 | 100万 tokens | |
| Anthropic | $1.00 | $5.00 | 20万 tokens |
我们不针对特定任务的质量做基准测试 — 此列表仅基于核实价格和公开上下文窗口构建。用它按成本筛选候选模型，再自行评估输出质量。
常见问题
客服对话的提示词一般长度适中,但机器人的回复才是在成千上万次对话中反复出现的部分——生成这些回复的成本通常是总账单里更重要的杠杆。
对于很大一部分客服量——查订单状态、常见问题、简单排障——很多团队认为够用。对于复杂或敏感的对话,升级到更强的模型(或转人工)是更常见的做法。
那就不能只看价格,还要留意上下文窗口这一列——即使回复很短,每次都塞进一份很长的知识库,输入端的成本也会累积起来。如果这是你的主要限制,我们的长上下文榜单是更合适的起点。