国内主流AI多模态模型价格全览：能力对比与选型指南
市场格局与核心概念
当前，中国人工智能领域的多模态模型市场呈现出百花齐放的竞争态势。多模态模型是指能够理解和处理文本、图像、音频、视频等多种类型信息的AI系统，其核心价值在于打通不同信息形态之间的壁垒，实现更接近人类认知的智能交互。从技术路径看，主要分为两大类：一类是大型科技公司基于自研底座构建的通用大模型，另一类是垂直领域厂商针对特定场景优化的行业模型。价格策略不仅反映了模型的算力消耗与研发成本，更是其市场定位与商业模式的直接体现。理解定价背后的逻辑，对于企业进行技术选型与成本控制至关重要。
主流模型价格对比详表
以下表格整理了截至当前国内主要多模态模型的公开定价信息（注：价格可能动态调整，请以官方最新公告为准）。
| 模型名称 (所属公司) | 主要模态支持 | 计价单位 | 输入价格 (约) | 输出价格 (约) | 关键计费说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| 文心大模型 4. (百度) | 文本、图像、音频、视频 | 每千tokens | .012元 | .048元 | 区分输入/输出token；图像、音频等按预处理后token数计费；有套餐包优惠。 |
| 通义千问 2.5 (阿里云) | 文本、图像、文档、音频 | 每千tokens | .02元 | .08元 | Qwen-VL视觉模型单独定价；支持文件上传解析，按页或token计费。 |
| 腾讯混元 (腾讯) | 文本、图像、多轮对话 | 每千tokens | .014元 | .056元 | 提供“标准版”与“高性能版”，价格不同；图像理解与生成能力集成。 |
| 智谱GLM-4 (智谱AI) | 文本、图像、代码、长文本 | 每千tokens | .10元 | .10元 | 输入输出同价；GLM-4V视觉模型具备强图文理解能力，价格与文本模型一致。 |
| Kimi Chat (月之暗面) | 文本、图像、长上下文 | 每千tokens | .03元 | .06元 | 以超长上下文（数百万tokens）为核心卖点，适合长文档、多文件分析。 |
| DeepSeek-V2 (深度求索) | 文本、图像、联网搜索 | 每千tokens | .14元 (混合专家) | .28元 (混合专家) | 采用MoE架构，性价比突出；纯文本版本价格更低；图像为免费基础功能。 |
| 商量SenseChat (商汤) | 文本、图像、3D内容生成 | 每千tokens | .12元 | .12元 | “日日新”大模型体系；输入输出同价；在视觉内容生成与3D方面有特色。 |
| 星火大模型 3.5 (科大讯飞) | 文本、图像、语音交互 | 每千tokens | .036元 | .144元 | 深度整合语音识别与合成，在语音多模态场景有天然优势；提供行业定制版。 |
| 零一万物Yi-VL (零一万物) | 文本、图像、代码 | 每千tokens | .06元 | .06元 | 输入输出同价；模型开源与API服务并行；在图表理解、OCR方面表现较好。 |
| 幻方DeepSeek (幻方) | 文本、图像、科学计算 | 每千tokens | .08元 | .24元 | 背靠强大算力，在数理逻辑与科学领域能力突出；价格区分输入输出。 |
价格解读与趋势观察： 从表中可以看出，定价模式主要分为“输入输出不同价”和“输入输出同价”两种。前者通常基于推理成本差异，后者简化了计费逻辑。每千tokens的价格范围跨度较大，从几分到几角不等，这直接与模型参数量、架构复杂度和算力需求相关。当前一个明显的趋势是，随着技术成熟和竞争加剧，头部厂商正通过推出更经济的版本或套餐包来降低使用门槛。此外，许多模型对基础的图像理解功能采取免费或极低收费策略，而将高级生成能力、专业领域分析作为增值服务。
核心能力维度深度剖析
价格仅是表面数字，模型的能力特质才是选型的根本依据。以下从多个关键维度对主流模型进行剖析。
图文理解与交互能力 这是多模态模型的基础。文心大模型和通义千问在通用场景的图文问答、图表解析上表现稳健，得益于其庞大的训练数据和丰富的产品生态集成。智谱GLM-4V在细节描述和复杂推理上口碑较好，能精准回答图像中的文字、物体关系等问题。Kimi Chat凭借其“海量上下文”优势，在分析附带多张图片的长篇报告或研究文献时独具价值，可以关联前后文进行深度解读。零一万物Yi-VL则在文档图像、表格数据的结构化提取方面表现出较高精度。
内容生成与创作能力 在文生图、图生文、视觉创意生成方面，各厂商侧重不同。商汤的“商量”模型在艺术风格图像生成和3D内容生成上投入较多，适合营销设计场景。腾讯混元在生成符合中文审美的图片和短视频脚本方面较为出色，与其社交内容生态结合紧密。百度文心一格（基于文心大模型）在国风、写实等特定风格上积累了较多模型。需要注意的是，通用大模型的图像生成质量与专业文生图模型（如Stable Diffusion）相比仍有差距，但其优势在于与文本任务的流畅衔接和统一API调用。
音频与语音交互能力 科大讯飞的星火大模型将多模态能力与它的传统强项——语音技术深度融合，提供了从语音识别、语义理解到语音合成的端到端低延迟交互体验，非常适合智能硬件、车载系统、电话客服等场景。阿里云和百度的模型也支持音频文件上传和内容理解，但在实时语音交互的流畅度和方言支持上，讯飞仍具领先优势。
长上下文与复杂任务处理 Kimi Chat以其革命性的长上下文窗口（最高可达数百万tokens）定义了新赛道，能够一次性处理整本书、大型代码库或数百页的合同，进行摘要、问答和交叉引用。智谱GLM-4和DeepSeek-V2也支持数十万tokens的上下文，在代码生成与调试、学术论文分析等需要大量背景信息的任务中优势明显。这对于法律、金融、研究等领域的专业应用极具吸引力。
行业与领域专业化 部分模型通过行业数据微调，在特定领域展现出更强能力。例如，科大讯飞星火面向教育、医疗领域有定制版本；百度文心在政务、能源等行业有落地案例；阿里通义则在电商、零售场景提供了丰富的解决方案。这些行业模型虽然基础API价格可能相近，但在处理专业术语、理解业务流程和输出合规内容方面，效果往往更佳。
推理成本与性能平衡 模型的“性价比”是另一个关键能力。DeepSeek-V2采用的混合专家架构，在保持强大性能的同时，显著降低了推理时的算力消耗，这直接体现在其具有竞争力的定价上。这意味着在相同预算下，用户可以处理更多的请求。腾讯混元也提供了不同性能等级的版本，让用户可以根据实时性要求进行成本权衡。
关键选型因素与决策框架
面对众多选择，企业不应仅凭价格或单一能力点做决定，而应建立一个系统性的选型框架。
明确核心应用场景 这是决策的起点。需要清晰定义主要任务是什么：
- 以“读”为主：如文档智能审核、图片信息提取、海量资料分析。应优先考虑图文理解准确率高、长上下文能力强的模型，如Kimi Chat、智谱GLM-4V。
- 以“写”或“创”为主：如营销文案配图、社交媒体内容生成、产品设计辅助。应关注内容生成质量、风格多样性和创意性，如商汤商量、腾讯混元。
- 以“交互”为主：如智能客服、语音助手、实时翻译。需重点考察模型的响应速度、多轮对话稳定性以及语音模态的支持度，如科大讯飞星火、百度文心。
- 混合复杂任务：如金融研报自动生成（含图表分析）、智能编程助手（含代码和注释生成）。需要模型具备强大的综合推理和代码能力，如DeepSeek、通义千问。
评估技术性能指标 在场景初选后，应对候选模型进行实际测试，关注：
- 准确率与可靠性：在您的实际数据上测试，看关键信息的提取是否准确，生成内容是否符合事实和逻辑。
- 上下文长度与记忆：您的任务需要处理多长的文本或对话历史？模型是否能有效利用这些信息？
- 响应速度与延迟：对于交互式应用，延迟至关重要。测试不同模型在相同时段的API响应时间。
- 输出稳定性与可控性：通过系统提示词能否有效引导模型输出格式和风格？生成结果是否具有可预测性。
精算综合拥有成本 价格表上的单价只是成本的一部分，需综合考虑：
- 流量消耗：估算每月处理的token总量。长上下文模型单次调用消耗token多，但可能减少调用次数。
- 套餐与承诺：大部分厂商提供预付费套餐包，折扣力度大。根据用量预测选择合适的套餐能大幅降低成本。
- 集成与运维成本：模型的易用性、API的稳定性、SDK和文档的完善程度，会影响开发团队的集成时间和后期维护成本。
- 合规与数据安全：对于金融、医疗等敏感行业，需确认模型是否提供私有化部署、数据是否加密传输、是否通过相关安全认证。私有化部署前期投入高，但长期数据安全可控。
考察生态与可持续性
- 厂商支持与服务：是否有专业的技术支持团队？问题响应是否及时？更新迭代的频率和路线图是否清晰？
- 工具链与生态：是否提供便捷的调试工具、监控面板、微调平台？是否与您已有的云服务、开发工具链良好集成？
- 技术发展路线：关注厂商的研发投入和开源态度。一个活跃的开源社区或持续迭代的闭源模型，通常意味着更长的技术生命周期和更快的漏洞修复。
典型应用场景推荐方案
结合上述框架，以下为几种常见场景提供选型思路参考：
企业知识库与智能问答
- 需求特点：需要消化大量内部文档（Word、PDF、PPT、图片表格），并准确回答员工或客户问题。
- 推荐模型：Kimi Chat 或 智谱GLM-4。理由在于其卓越的长文档处理能力和图文理解精度，能有效从海量资料中定位并综合信息。若知识库以结构化文本为主，DeepSeek-V2 因其高性价比也是优秀选择。
- 成本提示：关注文档解析和嵌入的成本，以及长问答对话产生的输出token费用。
电商与营销内容生成
- 需求特点：需要批量生成产品描述、营销文案，并配以吸引人的广告图或短视频脚本。
- 推荐模型：腾讯混元 或 商汤商量。腾讯混元深谙中文互联网内容风格，生成文案更“接地气”；商汤在创意图像生成方面更具特色。也可组合使用，用一个模型生成文案，另一个专攻配图。
- 成本提示：文生图类任务通常比纯文本任务消耗更多算力，需单独评估图像生成的费用。
教育辅助与在线学习
- 需求特点：需要讲解题目（含几何图形、图表）、进行多语言口语练习、批改作文。
- 推荐模型：科大讯飞星火。其语音交互能力与教育领域的深度结合是最大优势，能实现逼真的口语对话和发音评测。对于纯图文题目解析，通义千问 或 文心大模型 也是可靠选项。
- 成本提示：实时语音交互涉及音频流处理，需确认其计费模式（按时长或按处理量）。
软件开发与IT运维
- 需求特点：需要理解代码库、生成和调试代码、将自然语言需求转化为技术文档或SQL查询。
- 推荐模型：DeepSeek-V2 或 智谱GLM-4。两者在代码能力和逻辑推理方面都备受开发者社区认可，且支持长上下文，便于分析大型项目。
- 成本提示：此类任务调用频繁，选择高性价比模型至关重要。同时关注模型对最新编程语言和框架的支持度。
未来展望与策略建议
多模态AI市场仍处于快速演进期。从技术看，模型正从“感知多模态”向“认知多模态”迈进，即不仅能识别内容，更能进行深层次的理解、推理和规划。从商业看，价格战将持续，但竞争焦点将更多转向垂直场景的深度优化、端侧部署的可行性以及生成内容的安全可控性。
对于采用者而言，建议采取以下策略：
- 采取多云多模型策略：不要将所有需求绑定在单一供应商。根据不同的子任务选择最合适的模型，可以最大化效果并降低供应商锁定风险。
- 建立成本监控与优化机制：实时监控API调用量和费用，设置预算警报。定期审查使用模式，清理无效调用，优化提示词以减少不必要的token消耗。
- 关注开源模型：国内如零一万物、智谱AI等也发布了强大的开源多模态模型。对于有较强技术团队和数据安全要求高的场景，基于开源模型进行私有化定制是一条值得探索的路径，长期成本可能更低。
- 保持技术敏锐度：市场变化迅速，新的模型和定价策略不断推出。定期复盘现有技术栈的效果与成本，保持灵活性，以便在出现更优选择时能够快速迁移。
最终，选择国内主流的AI多模态模型，是一个在功能、性能、成本、安全与服务之间寻找最佳平衡点的过程。没有“唯一最优解”，只有“最适合解”。企业应基于自身清晰的业务目标、严谨的测试验证和动态的成本评估，做出明智的技术决策，从而让AI多模态能力真正成为驱动业务创新与效率提升的核心引擎。