AI语言大模型API价格对比表：通义千问-Max、字节豆包、Kimi

于 2025-05-14 07:00:00 发布
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分类专栏： API新理念 API实战指南 API技术 文章标签： 人工智能 语言模型
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本文对国内大模型moonshot-v1-32k、通义千问-Max和Doubao 1.5 pro进行了全面对比，涵盖产品优势、模型信息、价格及技术参数等28项关键信息，数据均源自官网，旨在为用户提供精准详实的决策依据。
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moonshot-v1-32k

Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千亿参数的语言模型，支持32K上下文窗口，特别适合长文本的理解和内容生成场景。它具备优秀的语义理解、指令遵循和文本生成能力，能够根据用户输入生成相应的文本输出，广泛应用于内容创作、代码生成、文本摘要等领域。

通义千问-Max

通义千问-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通义千问旗舰版模型，于2025年1月29日正式发布。该模型预训练数据超过20万亿tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。

Doubao 1.5 pro 256k

Doubao 1.5 pro 256k 是字节跳动推出的豆包大模型的升级版本，基于稀疏 MoE 架构，性能杠杆达 7 倍，仅用稠密模型七分之一的参数量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，输出长度最大支持 12k tokens，在推理和创作任务中表现出色。该模型在多模态任务上也有显著提升，视觉推理和文档识别能力增强，可处理复杂场景下的图像和文档，为用户提供更自然、更丰富的交互体验。此外，Doubao 1.5 pro 256k 在知识、代码、推理、中文等多个测评基准上表现优于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。

AI大模型多维度对比分析

1.基础参数对比

API模型名称输入方式输出方式上下文长度(Token)上下文理解文档理解是否支持流式输出是否支持联网搜索是否开源多模态支持
moonshot-v1-32k文本/代码片段文本8k单轮对话优先⚪✅❌❌⚪
通义千问-Max文本/图片/视频链接文本32k支持跨模态关联推理⚪✅是⚪❌
Doubao 1.5 pro 256k文本文本256k❌⚪✅⚪❌⚪

各AI大模型侧重不同，moonshot-v1-32k适合文本代码处理、单轮对话；通义千问-Max支持跨模态关联推理，适合文档理解与搜索；Doubao 1.5 pro 256k则在文本处理上具有更长上下文长度优势。综合考虑模型特性和需求场景选择合适的模型。

2.API模型价格对比

API模型名称免费试用额度输入价格（缓存命中）输入价格（缓存未命中）输出价格
moonshot-v1-32k赠送100万tokens
有效期：180天￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens)￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens)￥0.02/1千tokens (￥20.00/1M Tokens)
通义千问-Max赠送100万Token额度
有效期：百炼开通后180天内￥0.0024/1千tokens (￥2.40/1M Tokens)￥0.0024/1千tokens (￥2.40/1M Tokens)￥0.0096/1千tokens (￥9.60/1M Tokens)
Doubao 1.5 pro 256k50万tokens￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens)￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens)￥0.009/1千tokens (￥9.00/1M Tokens)

在AI大模型对比中，moonshot-v1-32k、通义千问-Max和Doubao 1.5 pro 256k均提供免费试用额度，价格相对接近。其中，通义千问-Max的输入价格最低，性价比较高。moonshot-v1-32k和Doubao 1.5 pro 256k的输出价格较高。建议根据输入需求、价格敏感度和预算，合理选择模型，以获得最佳性能和成本效益。

3.核心性能指标对比

API模型名称API可用性（近90天）并发数限制生成速度（字/秒）训练数据量（参数）
moonshot-v1-32k⚪⚪约1000字/秒5.7万亿Token数据
通义千问-Max⚪1,200 Tokens/分钟约1200字/秒超过20万亿Token数据
Doubao 1.5 pro 256k0.9996个人版：30,000 Tokens/分钟~60,000 Tokens/分钟⚪4050亿Token数据

各AI大模型在可用性、并发限制和生成速度方面表现不同。moonshot-v1-32k以高速度和丰富训练数据为优势，适合需要快速响应和大数据训练的应用场景；通义千问-Max以其卓越的并发和生成速度，适合高频、高负载的查询处理；Doubao 1.5 pro 256k则以高可用性和适中的并发限制，适合稳定性要求高的应用。

总结

上面重点对比了moonshot-v1-32k、通义千问-Max以及doubao 1.5 pro，从API价格对比，通义千问-Max的输入价格最低，性价比较高。若要查看其他2025国内AI大模型对比情况包括百川智能，讯飞星火大模型，阶跃星辰，百度千帆，智谱AI，Deepseek，通义千问，KimiGPT，腾讯混元，字节豆包等主流供应商。请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告

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2025年国内数学AI大模型API排名：混元大模型、DeepSeek、通义千问
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