一份流出的Promptra定价表把这事说清楚了：到2026年5月底，各家旗舰大模型的API价格全部公开，按卢布结算，汇率钉在1美元兑71.668卢布。Qwen 3.6 Plus输入端每百万token只要20卢布，而Claude Opus 4.7快速模式直接干到2150卢布，价差差不多60倍。中间的Claude Sonnet 4.6呢？比最便宜那档贵8倍。你不用切平台、不用搞美元账户，Promptra直接走俄罗斯法人公司、电子凭证闭环、卢布原价，token不加价。

这表一拉出来，选模型就不是“谁最强用谁”的粗暴逻辑了，而是算账。你每个月token跑满的业务，换个模型能把账单压下去一大截。关键是，你得看得懂output为什么比input贵那么多。

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大模型的定价，input和output是两条线，output通常比input贵5到10倍。原因很直白：读prompt里的token，模型做的是编码，计算量小；生成一个token，那是完整的前向推理路径，计算量完全不是一个量级。所以看价格别只盯着input那一列，output才是吞预算的怪兽。实际单次请求成本，用这个公式一清二楚：

（prompt_tokens × 输入单价 + completion_tokens × 输出单价）÷ 1,000,000。API返回的usage字段里给你标得明明白白，直接填数字就行，不用猜。

2026年的两大旗舰——Claude Opus 4.7和GPT-5.5——输入价打了个平手，都是350卢布/百万token。但输出端拉开距离了：Opus 4.7是1790卢布，GPT-5.5跑到2150卢布。长文本生成场景里，这个差值会放大得很明显。Opus 4.7的官方报价是5美元输入、25美元输出，Anthropic给了1M上下文窗口、最大回复长度128K token，强项是复杂代码、多步推理、长时间跑agent链条。但有个坑：它新版的分词器会吃掉比普通模型多35%的token，所以做预算时至少乘个1.2到1.35的系数。GPT-5.5的OpenAI官方价是5美元和30美元，上下文1.05M，回复也到128K，主打多模态和原生工具调用。不过一条隐藏规则很要命：一旦输入超过272K token，整场会话的输入单价翻倍、输出变成1.5倍，超长上下文场景的成本会突然起飞。

实战怎么选？三档任务，账单天差地别。第一，客服聊天机器人，日均几千轮对话，prompt短、回复短，Qwen 3.6 Plus和GPT-5.5 mini完全够打，月度token费用压到最低那档。第二，代码辅助工具，每次请求prompt里塞一堆上下文代码，输出长度也不低，这时候Sonnet 4.6的性价比开始冒出来，210卢布输入那档明显比旗舰便宜一个身位。第三，RAG代理，大量检索结果拼进超长prompt，然后让模型做总结和推理，这种场景你不是在比单价，是在比“谁能稳定处理超长上下文还不翻车”。Opus 4.7和GPT-5.5都能扛，但GPT-5.5那个超额累进价必须算死，一旦触发就重新评估整体ROI。

说到底，2026年的大模型API市场已经没有玄学定价了。Anthropic、OpenAI、阿里通义千问，谁家什么价、什么场景下省钱，全摆在这张卢布结算的表格里。你唯一要做的，就是对着自己的token用量把乘法做一遍，然后决定每个月账单上那个数字，你愿意付给谁。