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摘要：本文基于一手实测数据和社区反馈，对GPT-5.5、Claude Opus 4.8、DeepSeek V4、智谱GLM-5.2、MiniMax M3、Kimi K2.7 Code、通义千问、豆包、Gemini九款模型进行横向对比，涵盖API价格、编程能力、使用体验和适用场景，帮助你找到最适合自己的方案。如果你平时经常整理会议录音、课程视频等音视频材料，Ai好记可以帮你把音视频转成图文笔记和思维导图，与AI模型配合使用能进一步打通从信息整理到自动化开发的工作流。

目录

• 1 价格对比：每百万token的真实成本
• 2 各模型能力与使用体验详解
• 3 代码能力排行榜解读
• 4 选购指南与避坑建议

1 价格对比：每百万token的真实成本

各厂商的计价口径不同，有的按请求计费、有的按token计费、有的通过积分计价。最直接的对比方式是把所有方案换算成每百万token的人民币成本。

各模型价格一览表

关于价格数据的几点说明：

GPT-5.5的官方API定价为输入$5/百万token、输出$30/百万token。但如果通过Pro 2x等企业级套餐折算，成本可降至约0.16元/百万token。个人用户通过中转站也能获得类似价格。

DeepSeek V4 Pro平时输出价格为6元/百万token，Flash版更低。实测中5月份用70元跑了3亿token，日常开发一天1亿token是比较合理的用量。

智谱GLM-5.2的469元套餐对应30亿token，折算约0.16元/百万token。需要注意使用GLM-5.2时峰值消耗为3倍，非峰值为2倍。

2 各模型能力与使用体验详解

2.1 GPT-5.5：最全能的“水桶模型”

GPT-5.5是目前最均衡的选择。能力强、覆盖面广，除了前端代码略显生硬外，其他方面都非常可靠。

适用场景：日常开发、通用任务、追求能力与价格的平衡
优势：综合能力最强梯队、定价在海外模型中最低、国内使用渠道多
短板：前端代码风格偏生硬

2.2 Claude Opus 4.8：复杂工程的首选

Claude Opus 4.8在复杂编程任务中表现优于GPT-5.5。前端代码比GPT更好看。官方API定价为输入$5/百万token、输出$25/百万token。

适用场景：复杂工程项目、架构设计、项目整体迁移
优势：复杂任务处理能力强、前端代码质量高
短板：国内使用有难度、封号政策严格、价格偏高

2.3 DeepSeek V4：极致性价比之选

DeepSeek V4在API层面是独一档的便宜。实测70元可用3亿token，日常开发一天1亿token完全够用。在中文理解、roleplay能力方面表现突出，道德感相对较弱，适合一些其他模型限制较多的场景。

适用场景：日常开发、轻量任务、API调用、RPG/角色扮演
优势：价格极低、通人性、中文理解好
短板：复杂任务能力与顶级模型有差距

2.4 智谱GLM-5.2：国产编程最强

GLM-5.2在国内编程领域断档领先。使用体验介于GPT-5.5和GPT-5.4之间，接近Claude Opus 4.6到4.7水平。前端能力甚至可能超过Opus 4.8。支持100万token上下文，在Code Arena全球盲测中拿下可用模型第一。

适用场景：国内编程开发、复杂项目维护
优势：编程能力强、1M上下文、价格实惠
短板：469元套餐难抢、峰值消耗3倍

2.5 MiniMax M3：Agent与轻量任务专用

MiniMax M3是Agent场景的好选择。上下文提升后能力上了一个台阶，coding plan一直是国内最便宜的一档。Starter套餐49元/月含6亿token。输出速度快，适合任务分发和轻量维护。

适用场景：Agent开发、生活助理、项目助理、轻量任务
优势：便宜、输出快、套餐灵活
短板：复杂架构任务能力偏弱

2.6 Kimi K2.7 Code：曾经的代表作

Kimi K2.6曾为国模代表，K2.7 Code在编程方向有所提升，Token消耗较前代直降30%。但各方面都还差一点，性价比不够突出，长上下文尚未适配。

适用场景：搜索信息（Web Search做得好）
优势：网页版搜索能力强
短板：性价比一般、特色不突出

2.7 通义千问：开源小模型优秀

通义千问的开源小模型口碑很好，几张民用显卡即可搭建接近GPT-4水平的模型。迭代速度快，但在性价比上不够突出。

适用场景：私有化部署、开源方案
优势：开源生态好、迭代快
短板：性价比一般

2.8 豆包2.1 Pro：人机交互方向

豆包2.1 Pro有未开放模型的潜力，但当前主打人机交互、心理疏导和日常使用。API输入6元/百万token、输出30元/百万token。

适用场景：人机交互、日常对话
优势：交互体验好
短板：编程能力一般

2.9 Gemini：量大管饱未来可期

Gemini全模态能力强，对学生优惠多。但目前存在降质问题，期待后续表现。

适用场景：全模态任务、新手入门
优势：免费/低成本、全模态
短板：降质问题

3 代码能力排行榜解读

从代码能力总榜来看，50分以上的模型可用性都比较强。以智谱GLM-5.2和Gemini 3.1 Pro作为分界线：

• 第一梯队：GPT-5.5、Claude Opus 4.8（能力接近，GPT更全能，Claude复杂任务更强）
• 第二梯队：智谱GLM-5.2（介于GPT-5.5和GPT-5.4之间）
• 第三梯队：DeepSeek V4、Kimi K2.7 Code、通义千问
• 轻量梯队：MiniMax M3、豆包

在使用体验上，GPT-5.5和Claude Opus 4.8的差距没有想象中那么大。对于日常维护类工作，两者基本相当。

API速度方面，Opus 4.8和DeepSeek V4实测速度相差约50倍，这直接影响到日均成本——从20元可能变成1000元。

4 选购指南与避坑建议

4.1 不同需求的最优解

4.2 关于中转站的使用建议

如果使用中转站调用API，价格区间建议关注：

• 低于0.1元/百万token：公开互联网平台上的服务跑路风险较大
• 0.1-0.5元/百万token：相对合理的价格区间，包含订阅和服务器成本
• 高于0.5元/百万token：可能存在溢价，需评估是否值得

个人搭建小站成本约0.2元/百万token。

4.3 月度成本参考

对于程序员而言，一个月用10M输出token（约合11亿总token）是比较正常的用量。按此计算：

• DeepSeek V4 Pro：约66元/月
• DeepSeek V4 Flash：约22元/月
• 智谱GLM-5.2套餐：约469元/30亿token
• MiniMax M3套餐：49元/6亿token起

实际成本会因缓存命中率、任务复杂度等因素有所浮动。建议先从按量付费开始，找到适合自己的用量区间后再考虑套餐。

4.4 核心选型逻辑

1. 日常开发、求稳求全→ GPT-5.5
2. 追求极致性价比→ DeepSeek V4
3. 复杂工程、不差钱→ Claude Opus 4.8
4. 国内编程、追求效果→ 智谱GLM-5.2（如果能抢到）
5. Agent/轻量任务→ MiniMax M3
6. 搜索信息→ Kimi
7. 全模态/免费体验→ Gemini

参考资料

• 本文基于B站视频@於一天《到底买啥？6月AI模型与coding plan大横评！包含9款国内外模型及其具体性价比,20分钟找到属于你自己的最佳方案》基本观点，由音视频转录工具Ai好记进行解析后，依据其生成的精华速览、思维导图、模版总结进行撰写。如果你也经常通过视频学习知识，推荐用这个工具帮忙捋清思路，夯实细节，省时又省心！