DeepSeek-V4-1-Flash-GLB via NextModel: 1M-token context; $0.3 / 1M tokens in / $1.20 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming.
这份候选名单适合什么用途: 中文 LLM API
中文产品流量和纯英文应用约束不一样。你往往要国内提供方、CNY 结算、长中文文档,以及真实工单上的质量,而不是演示效果。这份名单按来源、价格、上下文、能力整理中文友好模型,方便你用自己的样本测完再切生产流量。
来源依据: NextModel 目录分类、提供方公开定价,以及可用时的 OpenRouter 元数据。 · 更新日期 2026-07-01
步骤
如何使用这份名单(中文 LLM API)
- 对照任务选模型。 先看「中文 LLM API」短名单是否覆盖你的真实任务,不要只比标价。
- 用同一批提示词试跑。 挑 2–3 个候选,用业务提示词对比质量与输出长度。
- 估算月费。 用价格页或成本计算器,按预计 token 量估算月度花费。
- 定兜底与预算。 定主模型、兜底模型,设项目预算后再接生产流量。
匹配分
推荐候选 中文 LLM API
先从候选名单开始,再用真实提示词测试,并在接入生产路由前比较月度成本。
Doubao-Seed-2.1-lite via NextModel: 1M-token context; $0.12 / 1M tokens in / $0.4 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming.
DeepSeek-V4.1-Flash via NextModel: 1M-token context; $0.3 / 1M tokens in / $1.18 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming.
Deepseek-V4-Pro-0813 via NextModel: 1M-token context; $1.33 / 1M tokens in / $3.98 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
比较表
按价格、提供方、上下文、能力和来源比较这份候选名单。
缩小生产候选、建立兜底策略或比较模型经济性时用。
| Model | Provider | Input | Output | Context | Capabilities | Best for | Latency | Status | Source |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-1-Flash-GLBdeepseek/deepseek-v4-1-flash-glb | DeepSeek | $0.3 / 1M tokens | $1.20 / 1M tokens | 1M | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 1557-3097ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao-Seed-2.1-litedoubao-seed-2-1-lite | Volcengine | $0.12 / 1M tokens | $0.4 / 1M tokens | 1M | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 2010-3295ms | Catalog | Platform curated |
| DeepSeek-V4.1-Flashdeepseek/deepseek-v4-1-flash | DeepSeek | $0.3 / 1M tokens | $1.18 / 1M tokens | 1M | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 4553-6187ms | Catalog | Platform curated |
| Deepseek-V4-Pro-0813deepseek/deepseek-v4-pro-0813 | DeepSeek | $1.33 / 1M tokens | $3.98 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeLong context | Chinese Q&A, general chat | 2128-2773ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao Seed 2.0 Codedoubao-seed-2-0-code | Volcengine | Starting at $0.48 / 1M tokens | $2.36 / 1M tokens | 256k | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 2310-4636ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao Seed 2.0 Litedoubao-seed-2-0-lite | Volcengine | Starting at $0.09 / 1M tokens | $0.53 / 1M tokens | 256k | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 2373-3512ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao Seed 2.0 Minidoubao-seed-2-0-mini | Volcengine | Starting at $0.03 / 1M tokens | $0.3 / 1M tokens | 256k | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 1171-1844ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao Seed 2.0 Prodoubao-seed-2-0-pro | Volcengine | Starting at $0.48 / 1M tokens | $2.36 / 1M tokens | 256k | Streaming | Chinese Q&A, general chat | 2685-3465ms | Catalog | Platform curated |
常见问题
中文 LLM API 常见问题
我应该先测试哪个模型来支持中文场景?
高并发、低成本的中文任务可以先试 Doubao Seed 2.0 Mini;推理或长文档再拉 DeepSeek、Qwen、Kimi 用同一批提示对比。
一个网关可以同时覆盖国内和全球模型吗?
可以。NextModel 是一个 OpenAI 兼容入口,模型带来源标签。这是目录覆盖,不是特殊合作关系宣称。
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