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: 编码模型
补全 20 行函数的模型和读半个 monorepo 再调工具的模型,根本不是同一类产品。输出贵,工具调用会以无聊的方式失败,长上下文也烧钱。用这页先定主编码模型和更便宜的兜底,再定预算,别让 Agent 无人看管时跑飞。
来源依据: NextModel 用例分类以及可用时的 OpenRouter 支持参数元数据。 · 更新日期 2026-07-01
步骤
如何使用这份名单(编码模型)
- 对照任务选模型。 先看「编码模型」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 编码模型
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.
Whisper Large V3 Turbo via NextModel: context unpublished; $0 / 1M tokens in / $0 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming.
Gemini 4 Argon via NextModel: 1M-token context; $2 / 1M tokens in / $10 / 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 |
| Whisper Large V3 Turboopenai/whisper-large-v3-turbo | OpenAI | $0 / 1M tokens | $0 / 1M tokens | — | Streaming | General chat via OpenAI, API workloads | 0-0ms | Catalog | Platform curated |
| Gemini 4 Argongoogle/gemini-4-argon | $2 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 2974-10589ms | Catalog | Platform curated | |
| Claude Haiku 5.5anthropic/claude-haiku-5.5 | Anthropic | Starting at $0.1 / 1M tokens | $0.5 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1321-2017ms | Catalog | Platform curated |
| Doubao Seedance 2.5doubao/doubao-seedance-2-5-260628 | Doubao | $0.225 / s | — | — | StreamingVision | image understanding, multimodal chat | 0-0ms | Catalog | Platform curated |
| Dreamina-Seedance 2.0 Fastdreamina/dreamina-seedance-2-0-fast-260128 | Dreamina | $0.122 / s | — | — | StreamingVision | image understanding, multimodal chat | 0-0ms | Catalog | Platform curated |
| Dreamina Seedance 2.5dreamina/dreamina-seedance-2-5-260628 | Dreamina | $0.234 / s | — | — | StreamingVision | image understanding, multimodal chat | 0-0ms | Catalog | Platform curated |
常见问题
编码模型 常见问题
什么样的模型适合编码 Agent?
工具调用稳、结构化输出靠谱、上下文够你塞的那截仓库、指令跟得住。单看 token 价没有意义。
团队应该如何控制编码 Agent 的成本?
按项目设预算,盯输出 token,简单任务走便宜模型,质量不过再升级。
指南