DeepSeek-V4.1-Flash via NextModel: 1M-token context; $0.3 / 1M tokens in / $1.18 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming.
这份候选名单适合什么用途: LLM API 提供方
选 LLM API 提供方首先是运维决策,其次才是价格决策。撑得起生产的提供方有四个共同点:目录够宽、可以跨模型路由;单价按模型按 key 可审计;一个 OpenAI 兼容端点,换提供方只改 base_url;费用管控能在财务找上门之前拦住失控任务。用这页的表对照评估任何提供方(包括 NextModel):模型广度、上下文、来源、单价。兼容性看 /best/openai-compatible-gateway,要离开聚合市场的看 /best/openrouter-alternatives,决定前再核一遍 /pricing。
来源依据: NextModel 精选目录、提供方公开定价,以及可用时的 OpenRouter 元数据。 · 更新日期 2026-08-28
步骤
如何使用这份名单(LLM API 提供方)
- 对照任务选模型。 先看「LLM API 提供方」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。
目录活跃度
推荐候选 LLM API 提供方
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。
Claude Haiku 4.5 via NextModel: 200k-token context; $1 / 1M tokens in / $5 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
Claude Haiku 5.5 via NextModel: 1M-token context; Starting at $0.1 / 1M tokens in / $0.5 / 1M tokens out per 1M tokens. Capabilities: streaming, tool, json.
DeepSeek-V4-Pro via NextModel: 1M-token context; $1.65 / 1M tokens in / $3.31 / 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-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 |
| Claude Haiku 4.5anthropic/claude-haiku-4.5 | Anthropic | $1 / 1M tokens | $5 / 1M tokens | 200k | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1327-2183ms | 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 |
| DeepSeek-V4-Prodeepseek/deepseek-v4-pro | DeepSeek | $1.65 / 1M tokens | $3.31 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeLong context | Chinese Q&A, general chat | 2503-4012ms | Catalog | Platform curated |
| Gemini 3.1 Flash-Litegoogle/gemini-3.1-flash-lite | $0.25 / 1M tokens | $1.50 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 936-1952ms | Catalog | Platform curated | |
| Gemini 3.5 Flash-Litegoogle/gemini-3.5-flash-lite | $0.3 / 1M tokens | $2.50 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 5379-9492ms | Catalog | Platform curated | |
| GPT-4.1 Nanoopenai/gpt-4.1-nano | OpenAI | $0.1 / 1M tokens | $0.4 / 1M tokens | 1M | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 844-2401ms | Catalog | Platform curated |
| GPT-4oopenai/gpt-4o | OpenAI | $2.50 / 1M tokens | $10 / 1M tokens | 128k | StreamingTool callingJSON modeVision | image understanding, multimodal chat | 1065-2456ms | Catalog | Platform curated |
常见问题
LLM API 提供方 常见问题
什么样的 LLM API 提供方算生产可用?
目录广度、按模型的价格透明度、一个 OpenAI 兼容端点、key 级预算、可对账的用量报表。缺两条以上的提供方,问题会在事故里暴露,不会在选型时暴露。
直连模型厂商还是走网关类提供方?
深度只用一家时直连合理;一旦要跨厂商路由、要预算和 BYOK,网关把切换成本压到改 base_url 的量级。
怎么诚实地对比提供方定价?
按自己的真实用量结构比每百万 token 的输入输出单价,再算上缓存和路由的节省。这页的表列单价;/tools/llm-cost-calculator 可以折算月费。
NextModel 声称与模型厂商有官方合作吗?
没有。页面只描述模型来源与目录数据;合作声明只在单独核实后才出现。
指南