现在好用的 AI 大模型，到底有哪些？怎么收费？一文整理清楚

这两年大模型最大的变化不是“谁最强”。而是已经没有一个模型能把所有事都做成第一。你写代码可能会先想到 Claude。你做日常办公和综合问答很多人会选 ChatGPT。你要多模态、生态和搜索联动Gemini 变得越来越强。你要低成本大规模调用DeepSeek 和 Kimi 的性价比很有竞争力。你想试试更强的长上下文和 agent 能力Grok 也在快速追。所以今天这篇不聊“神话”只聊三件事第一现在主流、而且确实好用的大模型有哪些第二它们分别适合什么场景第三普通用户和开发者分别要花多少钱。先说结论如果你是普通用户够用的选择其实就 3 类ChatGPT综合能力最稳适合“默认主力”。Claude代码、长文档、写作整理依然非常强。Kimi / DeepSeek中文场景、性价比、长文本和国内可用性优势很明显。如果你是开发者选型逻辑更简单要最稳的通用能力OpenAI GPT-5.4 / GPT-5.4 mini要代码和 agentClaude Sonnet 4.6要便宜DeepSeek-V3.2要长上下文和 Google 生态Gemini 3.1 Pro Preview要高速、多工具、多代理探索Grok 4.20 / xAI 工具体系一、现在“好用”的大模型主要就这几家1. ChatGPT / OpenAI最像“全能型选手”OpenAI 现在的产品层次已经很清楚了。在 API 侧官方目前重点给出的是GPT-5.4、GPT-5.4 mini、GPT-5.4 nano其中 GPT-5.4 被定义为“面向专业工作的最强模型”mini 更偏向编码、计算机使用和子代理nano 则主打高吞吐、低成本。在 ChatGPT 订阅侧OpenAI 官方写得也很直接ChatGPT 有Free、Go、Plus、Business、Enterprise等层级付费套餐按月/按用户收费Business 和 Enterprise 面向团队与企业个人套餐价格会根据地区展示。OpenAI 还明确写到免费版对所有人开放Go 也已经在全球更多国家推出。一句话评价就是你不知道先选谁先用 ChatGPT大概率不会错。它的优点不是某一项绝对碾压而是综合能力、产品完成度、生态、插件/工具链、语音/图像/搜索/数据分析整合得最成熟。2. Claude / Anthropic写代码、读文档还是第一梯队Anthropic 这条线最大的优势一直很稳定代码、长文档理解、严谨写作、agent 化执行。从官方页面看Anthropic 现在重点模型包括Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6、Haiku 4.5。其中Sonnet 4.6更像主力工作模型能力和成本平衡最好。Opus 4.6更贵但定位是更强的 frontier intelligence。Haiku 4.5更便宜、更快适合轻量任务和高并发。如果你的工作是大量改代码看 PR读技术文档整理复杂材料让模型一步步拆任务那 Claude 依然是非常稳的选择。3. Gemini / Google多模态和生态协同越来越值得重视很多人以前对 Gemini 的印象是“能用但不一定是首选。”但现在这个印象得改。Google 官方当前 API 定价页给出的重点模型之一是Gemini 3.1 Pro Preview而且 Google 把它定义成面向多模态理解、agent 能力和编码的先进模型。免费层、付费层、企业层也区分得很明确。Gemini 这一家的真正优势不只是模型本身而是和 Google Search 的联动和 Google AI Studio / Vertex AI 的衔接和 Google 生态的天然整合能力所以如果你本来就重度使用 Google 体系Gemini 的顺手程度会很高。4. DeepSeekAPI 性价比直到今天仍然非常能打如果只看“花多少钱拿到多大能力”DeepSeek 还是绕不过去。官方文档显示当前deepseek-chat和deepseek-reasoner对应的是DeepSeek-V3.2128K 上下文价格非常激进缓存命中输入 0.2 元 / 1M tokens缓存未命中输入 2 元 / 1M tokens输出 3 元 / 1M tokens。这个价格放在今天看依旧很能打。所以 DeepSeek 的定位很清楚不是最全能但很适合“预算敏感、调用量大、中文任务多”的团队。尤其是客服、知识库问答、批量摘要、结构化抽取、内容加工这类场景DeepSeek 的投入产出比很高。5. Kimi / Moonshot国内开发者值得重点看Kimi 这半年最大的变化是它不再只是“长文本产品”。官方文档现在主推kimi-k2.5支持256K 上下文、多模态理解和 Tool Calling同时还有 K2 系列和更早的 Moonshot-v1 系列。定价上kimi-k2.5现在是输入缓存命中0.70 / 1M tokens输入缓存未命中4.00 / 1M tokens输出21.00 / 1M tokens这意味着什么意味着 Kimi 现在已经从“适合看长文件”升级成了“能做 agent、能做视觉、能做代码、还能兼顾中文体验”的综合型国内选手。对很多国内团队来说它会是一个很务实的选择。6. Grok / xAI适合想玩 agent 和超长上下文的人xAI 这条线现在的关键词不只是 Grok而是工具调用体系。官方文档显示Grok 4.20是当前旗舰模型之一支持推理给出2,000,000 context window同时xAI 对 Web Search、X Search、Code Execution、File Search 等工具也有单独计费。比如Web Search$5 / 1k callsX Search$5 / 1k callsCode Execution$5 / 1k calls这说明 xAI 在往一个很明确的方向走不是单纯卖一个聊天模型而是在卖“模型 工具 agent”这一整套能力。如果你是开发者尤其是想做自动检索、自动执行、多工具串联这家值得关注。二、最关键的问题它们怎么收费这里我把收费方式分成两类讲。第一类普通用户订阅制这个最好理解就是你每个月交一个会员费。ChatGPTOpenAI 官方明确写了ChatGPT 有Free、Go、Plus、Business、Enterprise等档位其中 Business 是每用户每月收费Enterprise 需要联系销售个人档价格以 ChatGPT 页面和地区展示为准。官方 FAQ 也明确说免费版对所有人开放Go、Plus、Business、Enterprise 都是按用户/月计费。ClaudeAnthropic 官方站点目前明确展示了Max plan、Team plan、Enterprise plan等产品线不同计划的核心区别是可用额度、协作能力和企业能力。Anthropic 此前也明确发布过 Max 计划主打更高使用上限。GrokxAI 官方首页显示Grok 提供SuperGrok订阅并新推出了SuperGrok Heavy主打更高限额和更强访问能力。Kimi / DeepSeek这两家更常见的付费方式还是围绕 API 和增值能力而不是像 ChatGPT 那样把个人订阅体系做得最强势、最全球化。Kimi 官网强调的是产品体验和开放平台DeepSeek 公开文档重点也是 API 计费。所以普通用户的付费逻辑很简单想要最稳买 ChatGPT想要代码和长文档买 Claude想先用国内产品、追求中文和性价比先看 Kimi / DeepSeek想尝鲜 agent 和超长上下文可以试 Grok第二类开发者按量计费这个就是 API 模式。你不用买“会员”你是按 tokens、调用次数、工具使用量付费。我把几家最值得看的价格直接列出来。OpenAI APIGPT-5.4输入$2.50 / 1M输出$15.00 / 1MGPT-5.4 mini输入$0.75 / 1M输出$4.50 / 1MGPT-5.4 nano输入$0.20 / 1M输出$1.25 / 1MClaude APIClaude Sonnet 4.6输入$3 / 1M输出$15 / 1MClaude Opus 4.6输入$5 / 1M输出$25 / 1MClaude Haiku 4.5输入$1 / 1M输出$5 / 1MGemini APIGemini 3.1 Pro Preview标准输入$2 / 1M200k prompts输出$12 / 1M超过 200k prompt token 时输入$4 / 1M输出$18 / 1M。Google Search grounding 超出免费额度后$14 / 1,000 search queries。DeepSeek APIDeepSeek-V3.2 / deepseek-chat / deepseek-reasoner缓存命中输入0.2 元 / 1M缓存未命中输入2 元 / 1M输出3 元 / 1M。Kimi APIkimi-k2.5缓存命中输入0.70 元 / 1M缓存未命中输入4 元 / 1M输出21 元 / 1M。xAI API / 工具xAI 当前公开页重点强调的是模型 工具计费工具调用例如Web Search$5 / 1k callsX Search$5 / 1k callsCode Execution$5 / 1k calls。三、别只看价格关键是“你拿它干什么”很多人一看到大模型价格表第一反应是“DeepSeek 这么便宜那是不是就该无脑选它”不是。因为大模型不是买白菜。最贵的不一定最适合你最便宜的也不一定总成本最低。举个简单例子一个模型单价便宜但它经常答偏、返工率高、工具调用差那你的人力成本和流程成本最后可能更高。反过来一个模型贵一点但它能一次做对、还能自动调用工具、把复杂流程跑通最后总成本反而更低。这也是为什么 OpenAI、Anthropic、Google 这些厂商不只在卷 token 价格更在卷“可落地能力”。所以真正实用的选型方式不是问“谁最强”而是问“我最常见的那 3 个任务谁做得最好”四、如果你现在要选我给你一个最省事的建议1. 你是普通上班族直接从这三个里选ChatGPT当主力助手Claude处理代码、长文档、复杂写作Kimi中文长文本、国内使用体验、日常办公补位2. 你是内容创作者优先顺序我会这么排想要综合稳定ChatGPT想要更强的长文整理和风格改写Claude想要中文语境更接地气Kimi / DeepSeek3. 你是开发者要全能OpenAI GPT-5.4 / mini要代码和 agentClaude Sonnet 4.6要低成本DeepSeek要 Google 生态Gemini要工具化和超长上下文Grok4. 你是公司负责人不要只看模型分数。重点看四件事数据能不能控团队能不能协作成本能不能预测业务流程能不能真的接进去这也是为什么 OpenAI、Google、Anthropic 都在把企业版、安全、管理员控制台、批量计费、合规能力单独拎出来卖。五、最后一句判断2026 年的大模型市场已经不是“谁会替代谁”的问题了。更现实的答案是你大概率会同时用 2 到 4 个模型。一个做主力问答一个做代码一个做低成本批处理再加一个做搜索、图像或 agent。未来的竞争不只是模型参数有多大。而是谁更像一个真正能干活的数字员工。谁的价格不只是便宜而是便宜到能让你真的大规模用起来。这才是今天看大模型最值得关注的事。END写在最后最近私信问我面试题的小伙伴实在太多了一个个回有点回不过来。我花了两个周末把星球里大家公认最容易挂的AI/Go/Java 面试坑点整理成了一份PDF 文档。里面不光有题还有解题思路和避坑指南。想要的同学直接关注并私信我【面试】我统一发给大家。