比較 11 個用於語言、圖像、影片和音訊工作流程的 AI 多合一 API 平台。檢查當前的模態覆蓋範圍、計費單位、免費存取範圍及 API 格式。
AI 多合一 API 平台將跨語言與媒體任務的帳戶存取權限及計費進行了整合。這並不代表所有任務都使用同一個端點、請求主體或計費單位。本篇評比聚焦於 11 個涵蓋語言與媒體功能（包含支援的影片路徑）的平台。
單一憑證即可涵蓋多種模態，但請求方式、非同步任務處理及費率仍各不相同。
當前的模態可用性比過時的模型列表更重要。
免費的文字推論並不代表免費的圖像或影片生成。
OpenAI 已停用的 Sora 端點與 Stability 已停用的託管影片端點，不計入當前支援三種模態的選項中。
GPTProto 整合了支援的模型存取權與預付餘額，但不保證本市場評比中的每一個模型或端點皆可使用。
Use this pattern
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
base_url="https://gptproto.com/v1",
api_key=os.environ["GPTPROTO_API_KEY"],
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-terra",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Who are you?"
}
]
)
print(completion.choices[0].message.content)本比較審查了已記錄的語言、圖像和視頻路由；特定任務的請求格式和作業處理；計費單位和最低購買額；以及功能限制。官方文檔、定價頁面和生命週期通知均於 2026 年 11 月 6 日（UTC）進行了核對。列表順序為編輯選擇，並非對準確性、速度、可靠性或價值的衡量排名。模型和功能的可用性可能因路由而異。
| 平台 | 已記錄的任務範圍 | 計費結構 | 主要適用場景 |
|---|---|---|---|
| GPT Proto | 支援語言、圖像、視頻、音訊路由 | 預付費模型特定使用量；無需訂閱 | 支援語言和媒體模型的單一金鑰與餘額 |
| Google Gemini API | 原生語言、圖像、音訊及支援的視頻生成 | 模型/模態特定的 Token 費率 | 原生多模態工作流程 |
| Together AI | 語言、圖像、視頻、音訊及其他推理任務 | 模型特定的 Token/媒體費率；首次充值 15 美元，之後為 5 美元 | 開源模型推理與媒體 |
| Replicate | 語言和媒體模型；取決於端點 | 計算時間或輸出單位計費 | 社群模型與媒體實驗 |
| fal.ai | 圖像、視頻、音訊、3D 及選定的語言路由 | 模型特定的圖像、百萬像素、視頻或計算單位 | 媒體密集型開發者產品 |
| Crun AI | 語言、圖像、視頻和音訊目錄 | 點數；美元轉換取決於購買的方案 | 基於點數的媒體聚合 |
| OpenRouter | 語言加上選定的圖像、視頻和音訊路由 | 模型特定使用量加上點數購買手續費 | 添加支援媒體的 LLM 主導產品 |
| Eden AI | 透過支援的供應商提供語言、圖像、視頻和音訊 | 供應商使用量加上已發布的點數購買手續費 | 供應商無關的任務介面 |
| Novita AI | 語言、圖像、視頻、語音及其他模型任務 | 端點特定的 Token 和媒體費率 | 語言推理與生成式媒體並行 |
| AI/ML API | 語言、圖像、視頻、音訊和嵌入類別 | 模型和配置特定的目錄費率 | 廣泛的任務類別評估 |
| Runware | 圖像、視頻、音訊、文本及其他支援類別 | 模型/輸出費率或計算時間定價 | 具有模型特定控制的創意生成 |
GPT Proto 將支援的模型 API 與基於瀏覽器的圖像和視頻工具相結合。支援的語言和媒體路由共享一個帳戶和預付餘額；請求格式、模型可用性和計費單位仍為路由特定。路由格式和計費單位仍為模型特定：單一帳戶並不會使視頻作業變成同步聊天請求。目錄、當前模型頁面和選定的 API 範例定義了可用性，而非假設每個上游模型或功能都已公開。
Google 將多模態理解與媒體生成區分開來。Google 現已將 gemini-omni-1.2-flash 列為正式發布的影片生成與編輯模型。標準影片輸出採用 Token 計費；其 720p 的範例約為每輸出秒 0.07 美元，輸入費用另計。Google 表示，自 2026 年 12 月 3 日起，對舊版 gemini-omni-1.1-flash 的請求將自動導向至 1.2 Flash。部分模型提供免費存取權，但文中提到的視覺/影片生成配置均為付費項目。Google AI Studio 的測試並不代表所有模態皆有通用的免費生產配額。（來源：Google Gemini API 定價）。
Together 的無伺服器（Serverless）目錄將多種任務類型整合在同一個供應商帳戶下。語言、圖像與影片請求使用特定於任務的方法；與 OpenAI 相容的聊天客戶端並非所有端點的完整介面。目前的計費政策要求首次購買至少 15 美元的點數，後續購買至少 5 美元；該平台不提供通用的免費試用。請參閱 Together AI 計費要求。無伺服器、專屬部署與自訂模型亦有不同的營運與商業條款。（來源：Together AI 無伺服器推論概述）。Together AI 替代方案比較 一文區分了託管推論與專屬 GPU 容量及微調服務。
Replicate 的 Predictions API 標準化了跨多種模型的作業處理，但輸入欄位與計費方式仍因模型而異。其列出的 FLUX.1 schnell 範例為每輸出 0.003 美元；這並非所有圖像模型的統一價格。專屬部署可能會產生閒置與設定費用。部分模型提供有限的免費測試，而非通用的循環配額。長時間執行的預測需要狀態處理，而非僅使用聊天客戶端。（來源：Replicate 推論定價）。
fal.ai 對媒體的專注使其適用於以圖像與影片創作為主的工作應用。部分語言路由擴展了適用範圍，但模型與端點支援應獨立確認。佇列、串流與同步 API 並非可互換的。目前的 FLUX 或 Wan 費率僅為特定模型範例，而非全平台的統一價格。沙盒優惠與促銷存取權不應被視為無限制的免費生產推論。（來源：fal.ai 模型平台）。若需了解其他媒體導向供應商，請比較 fal.ai 替代方案。
Crun 公布了每個模型消耗的點數以及各方案的每美元點數。例如，每輸出三個點數僅在每美元兌換 200 點數的情況下等於 0.015 美元。不同的購買方案會改變該結果。輸入時長與設定可能會增加費用。通用的點數錢包可以簡化預算編列，但進行比較時需要精確的兌換率與路由，而非脫離方案本身的促銷美元數字。（來源：Crun AI 點數定價）。
OpenRouter 現已記錄選定的媒體生成路徑，因此將其視為純文字平台是不準確的。其模型目錄、供應商控制項和請求流程會因模態而異。免費語言模型並不會讓付費的圖像或影片路徑變為免費。標準版與商業版的點數購買費用與推論單元費用是分開計算的。託管路徑的輸入格式與輸出處理方式，比單一不變的請求封裝承諾更為重要。（來源：OpenRouter 模型目錄）。
Eden AI 提供跨支援供應商與模態的任務抽象化服務。模型可用性與功能對等性取決於所選的路徑。其公開的 5.5% 平台費用適用於點數購買；不應將其與每次推論請求的保證固定附加費混為一談。廣泛的工具數量並不等於獨立推論供應商的數量。試用優惠與附加元件需遵守各自的條款。（來源：Eden AI 定價與平台費用）。Eden AI 替代方案指南 將統一模型存取與更廣泛的基於任務的 AI 服務平台進行了比較。
Novita 將語言與媒體路徑結合，並提供模型專屬的介面與價格。其影片目錄包含不同的系列、解析度、時長與音訊選項，因此沒有單一的每秒輸出價格能代表整個平台。選定的免費 LLM 列表並不代表提供免費的圖像或影片配額。請比較應用程式所需的模型，而非參考來自較便宜且不相關任務的起始價格。（來源：Novita AI 推論定價）。
AI/ML API 透過通用帳戶提供廣泛的模型目錄。在有記錄的情況下適用 OpenAI 相容介面，而影片作業與模型專屬功能可能需要不同的架構。其文件顯示免費層級已暫停，因此不應將免費測試環境標籤視為一般的 API 額度。目錄的廣度並不能證明無使用限制或通用功能對等性的說法。（來源：AI/ML API 模型定價）。
Runware 記錄了多種任務類別並支援模型專屬的生成控制項。其宣稱的大量模型數量包含更廣泛的目錄與部署範圍，而非完全相同的生產端點集合。目前的定價為符合資格的企業電子郵件註冊提供 2 美元的試用點數。媒體比較需要匹配解析度、推論步驟、時長、輸入處理與計費方式，而非單純比較誰是「最便宜的平台」。（來源：Runware 模型 API 參考）。
OpenAI 的棄用通知 指出 Sora Videos API 和 Sora 2 模型已於 2026 年 9 月 24 日移除。其語言、圖像和音訊 API 仍然是獨立的產品，但已停用的影片端點無法構成目前「LLM 加圖像加影片」的完整覆蓋範圍。 Stability 的影片通知 指出託管的 Stable Video Diffusion 端點已於 2025 年 7 月 24 日棄用。已發布的權重和第三方託管屬於不同的存取路徑。因此，不應將 Stability 的圖像及其他 API 誤標為目前完整的 LLM/圖像/影片解決方案。
文字模型通常按輸入和輸出 Token 計費。圖像生成可能按輸出數量、百萬像素 (megapixels)、Token 或運算量計費。影片則可能使用輸出秒數、作業數、Token 以及額外的輸入處理來計費。若未考慮持續時間，將「每部影片 0.10 美元」與「每秒 0.10 美元」進行比較是無效的。 請比較相同的模型、解析度、持續時間、聲音設定、生成步驟和輸入類型。並納入平台費用、閒置容量、重試機制和最低購買要求。額度獎勵或促銷模型費率並非整個目錄的長期折扣。這份 平價 AI 影片 API 比較 將影片專屬定價與應用需求與文字 Token 費率分開檢視。
部分 Gemini 模型提供免費存取，但目前的影片生成屬於付費層級服務。OpenRouter 的免費方案適用於符合條件的免費模型。Together 要求首次購買至少 15 美元，之後每次至少 5 美元。Replicate 提供有限的特定模型測試。Runware 廣告宣稱的 2 美元額度需要符合資格的企業電子郵件。AI/ML API 的免費層級文件 顯示其免費層級已暫停。GPT Proto 的長期免費 API 配額並非由儲值獎勵或臨時媒體促銷活動所決定。
典型的多模態工作流程會使用語言模型起草簡介、生成圖像、啟動影片作業，並擷取完成的資產。這些步驟可以共用帳戶憑證，同時保持不同的負載和結果格式。請儲存作業識別碼，並處理非同步生成的輪詢或回呼。 與 OpenAI 相容的 Chat Completions 簡化了支援的語言呼叫。這並不代表圖像編輯、參考圖像、影片上傳、音訊生成或工具呼叫使用相同的架構。請檢查每個任務的介面，而不是僅憑模型字串的變更就預期能順利遷移。
對於以 LLM 為主的產品，請在將媒體視為附加功能之前，先比較支援的推理和工具工作流程。對於圖像密集型產品，請測試參考輸入、編輯控制、輸出大小和商業條款。影片密集型產品則需要支援持續時間、解析度、聲音、作業取消和可預測的狀態處理。 一份有用的候選名單應包含涵蓋實際所需路徑的平台。它不需要每個候選者都具備相同的品牌名稱，也不要求每個模型都具備所有模態。
GPT Proto 的 當前模型目錄 包含支援的語言、圖像、影片和音訊路由。團隊可以在一個帳戶和餘額下組合這些路由，同時保留每個模型的文檔化整合方式。 GPT Proto 通過一個帳戶、一個 API 金鑰和一個共享的預付餘額提供對支援模型的存取。目前沒有強制性的每月訂閱要求，且在當前的定價條款下，未使用的點數不會過期。定價頁面目前的點數充值起價為 15 美元；這增加的是使用餘額，而非購買無限量的推論服務。特定模型的費率、快取費用、媒體單元和促銷活動均保持獨立。查看當前的 GPT Proto 定價。 可用性和功能支援因路由而異。模型發布商原生 API 中的功能並不保證在每個 GPT Proto 端點上都自動可用。應用程式仍需負責檢索、工具執行、權限、輸出驗證和錯誤處理。GPT Proto 的平台與相容性詳情。 如需進行以圖像為重點的比較，請參閱 圖像生成 API.
OpenAI 於 2026 年 10 月 26 日發布的 GPT-6.1 Terra ( gpt-6.1-terra )，官方定價為每百萬輸入 Token 1.00 美元，每百萬輸出 Token 5.00 美元。這正好是 Anthropic 於 2026 年 9 月 28 日推出的 Claude Sonnet 5.5 ( claude-sonnet-5-5 ) 官方費率（輸入 2.00 美元，輸出 10.00 美元）的一半。在 GPTProto 上，差距進一步擴大至 56%： GPTProto 上的 GPT-6.1 Terra 計費為輸入 0.80 美元、輸出 4.00 美元（比 OpenAI 官方定價低 20%），而 GPTProto 上的 Claude Sonnet 5.5 計費為輸入 1.80 美元、輸出 9.00 美元（比 Anthropic 官方定價低 10%）。 每 Token 費率降低 56% 是否意味著您可以將後端全面替換為 claude-sonnet-5-5 或 gpt-6.1-terra ？如果您的工作負載依賴複雜的多檔案重構，答案是否定的。在 Terminal-Bench 4.0 測試中， Anthropic 公布的 Claude Sonnet 5.5 分數 為 70.6%，而 OpenAI 公布的 GPT-6.1 Terra 最大效能分數 為 50.3%。OpenAI 自己的發布公告明確指出， GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 對於最複雜的程式設計任務仍然是更好的選擇。Terra 在視覺推理、瀏覽器與桌面電腦操作，以及範圍明確的日常工程任務中表現遠超其價格區間——前提是您的 Prompt 必須保持在 OpenAI 的 272,000 Token 計費門檻之內。
Tiffany Layne | 2026-11-06
GPT-6.2 Astra 目前尚未有發布日期。截至 2026 年 11 月 4 日，官方尚未發布模型卡、定價，也沒有可透過 API 呼叫的模型字串。尷尬的是，有些開發者已經在使用它了——他們的請求會導向一個官方並不存在的模型，而他們的介面上卻沒有任何相關提示。 目前唯一的公開蹤跡是一個字串。自 10 月 31 日起， gpt-6.2-astra 開始出現在部分 Codex 使用者的使用儀表板中，並作為獨立項目計費，且緊鄰著在選擇器中仍顯示為 GPT-6 Astra 的模型。介面顯示與後端記錄之間的這種落差，就是目前為止的全部真相。 獲取最新的 OpenAI API 我閱讀了十幾篇中文報導、四篇 X 上的第一手貼文，並親自查閱了 OpenAI 的模型目錄、API 更新日誌以及定價頁面。問題不在於資訊稀缺，而在於已確認的事實與自信的猜測往往被混雜在同一個段落中，且沒有任何標記。本文旨在重新釐清這些界線。 現在你可以做的一件事是：檢查你的帳戶是否已經被導向至此模型。這只需約三十秒，方法在第四節中，這是目前唯一每個人都能親自驗證的部分。
Michael Johnson | 2026-11-04
工具調用（Tool calling）讓語言模型能夠以結構化參數請求外部函數。應用程式會執行該函數並返回結果；模型本身並不會獲得操作系統的獨立權限。 最好的模型是那些能以可接受的總成本可靠地完成預期工作流程的模型。 為您的團隊獲取一個金鑰 重點摘要 本比較涵蓋了九款模型，參考了其文檔中的工具支援、API 條件及公開定價；排序基於編輯觀點，而非精確的準確度排名。 正確的工具選擇、有效的參數、並行調用、多步驟恢復以及適當的拒絕調用是不同的需求。 GLM-4.7-Flash 提供有文檔記錄的免費額度；MiniMax M3 是一種低價付費選項，但並非整體最便宜的入門選擇。 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 和 Fable 5.1 不支援強制工具使用。 GPT-6 Sol 的 Chat Completions 工具調用需要設定 reasoning_effort=none；必須檢查 API 介面的相容性。
Michael Johnson | 2026-10-30
最適合 RAG 的大型語言模型（LLM）是能夠根據檢索到的證據進行回答、正確引用來源，並在證據不足時拒絕回答的生成器。 模型的通用基準測試分數或宣稱的上下文長度並不能保證這些行為。本指南比較了九款生成器；嵌入模型（embedding models）作為檢索組件將另行討論。 為您的團隊取得專屬金鑰 重點摘要 請使用相同的檢索段落與問題來比較生成器；否則檢索差異會扭曲結果。 忠實度、引用支援、回答相關性以及適當的拒絕回答機制，衡量的是不同的失敗模式。 目前的 API 可用性至關重要：Gemini 3 Pro Preview 並非有效的官方新部署目標。 推理軌跡與長上下文並不能保證回答的忠實度。 總回答成本包含檢索輸入、生成的推理/輸出、重試、檢索以及重排序（reranking）。
Michael Johnson | 2026-10-29
