模型
qwen-turbo/text-to-text 模型是由阿里云开发的最先进大型语言模型。它属于知名的 Qwen 系列，经过专门优化，具备高速和低延迟性能。作为 turbo 版本，它在智能水平与成本效益之间实现了完美平衡，非常适合实时应用。该模型擅长多语言理解，尤其是英语和中文，并支持复杂推理与创意写作。与规模更大的同系列模型相比，qwen-turbo/text-to-text 在保持高逻辑准确性的同时，能够提供更快的响应时间。它专为需要可扩展文本处理能力的开发者打造，可在 GPT Proto 平台上使用。
Seed 1.6 Flash API 提供低於一秒的延遲與極高吞吐量，適用於即時應用程式。此 Doubao 版本支援 128k 上下文視窗與原生函式呼叫，為全球規模部署帶來更優異的成本效能比。
Gemini 2 Flash 是 Google 針對速度最佳化的多模態模型。具備 1 百萬個 token 的上下文視窗，以及原生即時音訊／視訊處理能力，專為代理式工作流程和即時對話應用程式中的亞秒級延遲而設計。
doubao seed 1.6 flash API 提供高效能的雙語 AI，支援 128k 上下文視窗。經 ByteDance 優化，具備低延遲與高成本效益，尤其擅長中英文任務，以及企業工作流程中的複雜函式呼叫。
Doubao 1.5 AI 是字節跳動的旗艦推理模型。它提供媲美 GPT-4o 的效能，具備卓越的中英文雙語邏輯能力，針對工具使用和複雜代理進行最佳化，成本僅為西方模型的一小部分。
透過 deepseek-v3.2/text-to-text 體驗推理能力的下一個進化階段，現已完整整合至 GPT Proto 生態系統。此模型代表混合專家（MoE）架構的一大躍進，為複雜問題解決與創意整合提供無可比擬的效率。無論您是要自動化繁複的軟體開發流程，還是生成細緻入微的在地化內容，deepseek-v3.2/text-to-text 都能提供精準度與深度。透過在 GPT Proto 上運用 deepseek-v3.2/text-to-text，使用者可取得兼顧低延遲與成本效益的高韌性基礎架構，同時不犧牲智慧能力。立即探索 deepseek-v3.2/text-to-text 如何重新定義您的企業 AI 策略。
GPT 5 Nano API 是 OpenAI 速度最快的多模態模型，提供 128k 上下文與原生音訊處理能力。非常適合高流量協調作業與即時支援，以每百萬個輸入 token 僅 0.05 美元的價格，提供卓越的推理能力。
GPT 4.1 nano API 提供亞秒級延遲與高吞吐量效能。此 GPT 模型針對結構化輸出與視覺任務進行最佳化，在不犧牲技術可靠性的情況下，為較大型的 LLM 提供具成本效益的替代方案。
Grok-4-1-fast-non-reasoning 是一款快速且高效的 AI 語言模型，主要針對高速內容生成與自動化而設計。作為 Grok 系列的一員，此模型著重於吞吐量與可靠性，而非複雜推理，因此非常適合大規模工作流程、批次處理，以及需要快速回應的情境。與基礎版 Grok 模型相比，grok-4-1-fast-non-reasoning 以更深層的推理能力換取最佳化的速度，支援範本化文案撰寫、簡單摘要與自動訊息傳送等任務。對於要求最高效率與可擴展效能的開發人員和企業而言，這款模型非常理想。
grok 4.1 代表即時智慧的巔峰，專為以無與倫比的速度處理複雜推理任務而設計。透過 GPTProto 平台將 grok 4.1 整合至您的工作流程，您可以解鎖自然語言理解與資料綜合的進階能力。grok 4.1 模型在需要即時資料更新與深度情境理解的環境中表現卓越。無論您是建構複雜的代理程式，還是最佳化企業搜尋，grok 4.1 都能提供現代 AI 應用所需的可靠性與效能。GPTProto 確保 grok 4.1 具備高可用性與彈性的定價結構，讓 grok 4.1 成為開發者的理想選擇。
AI Grok 3 Mini 是 xAI 推出的高效率推理模型。它擅長處理程式設計任務，並透過 X 整合即時擷取資訊，為 GPTProto.com 上的開發者提供低延遲效能。
在 GPTProto 上存取 GPT-6 Luna，適用於高流量對話、分類與結構化擷取。透過可調整的推理能力與 1.05M token 的上下文視窗執行聚焦任務。查看即時費率，並使用你的 GPTProto API 金鑰測試模型。
gpt 4o mini API 是 OpenAI 推出的高效能小型模型。它提供 128k 上下文、原生視覺支援，以及適合大量任務的低延遲。非常適合注重成本、需要 GPT-4 等級智慧但希望以低廉價格使用的開發者。
OpenAI 的 gpt 4o mini API 能為高流量任務提供卓越的智慧。此 mini 模型具備 128k 上下文視窗與多模態支援，在維持超低延遲與成本的同時，於推理和結構化資料擷取方面表現出色。
Access Z.ai’s first natively multimodal GLM-5 model through GPTProto. Send text, images, videos, or files, retain up to 1M tokens of context, and use one API key and shared balance across 200+ supported models.
透過 GPTProto 取用 Anthropic 的 Claude Haiku 5.5，適用於大量分類、擷取、路由、支援及子代理工作。只要一組金鑰與可用模型共用的餘額，即可開始測試。
DeepSeek V3 API 以 6710 億個參數提供頂尖水準的智慧。此 MoE 模型針對程式設計與數學進行最佳化，提供 128k 上下文視窗，並透過 GPTProto.com 以大幅降低的成本實現 GPT-4o 等級的效能。
qwen-plus/text-to-text 是由阿里雲開發的複雜大型語言模型，隸屬於知名的 Qwen 系列。作為中高階模型，它在推理能力與運算效率之間取得了最佳平衡。qwen-plus/text-to-text 專為複雜的文字生成與理解而設計，在多語言處理方面表現卓越，尤其適用於中文和英文情境。它憑藉強大的邏輯推理能力、數學專長與程式碼生成能力脫穎而出。無論是用於自動化內容創作，還是複雜的資料分析，qwen-plus/text-to-text 都能為追求企業級效能、同時又不希望承受大型旗艦模型延遲的開發者，提供可靠且可擴展的解決方案。
Gemini 3.5 Flash is a high-throughput multimodal model from Google, featuring a 1M token context window and native audio/video reasoning. Built for speed and efficiency, it delivers elite performance for long-document QA and real-time analysis.
gemini-3.1-flash-lite-preview 代表生成式 AI 的典範轉移，提供經過速度與效率最佳化、達 100 萬 token 的廣闊上下文視窗。不同於受限於狹窄記憶體的傳統模型，gemini-3.1-flash-lite-preview 允許開發者在單一提示中上傳完整的程式碼庫、數小時的影片或大量文件庫。此模型可透過 GPT Proto 平台使用，針對許多使用情境消除 RAG（檢索增強生成）的複雜性，實現高保真度的上下文學習。透過在 GPT Proto 上運用 gemini-3.1-flash-lite-preview，企業能在罕見語言翻譯與複雜的代理式工作流程等專業任務中，達到近似人類的準確度。
沒有符合這些篩選的模型。
| 輸出 | 穩定度 | 操作 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
 Qwen Turbo比官方價低 30% | — | |||||
 Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)比官方價低 15% | — | |||||
 Gemini 2.0 Flash比官方價低 40% | — | |||||
Doubao Seed 1.6 (Build 250615)比官方價低 15% | — | |||||
Doubao 1.5 Pro 32K (Build 250115)比官方價低 15% | — | |||||
 DeepSeek v3.2比官方價低 40% | 163.84K | |||||
 GPT 5 Nano比官方價低 30% | 400K | |||||
GPT 4.1 Nano比官方價低 30% | 1.05M | |||||
 Grok 4.1 Fast Non Reasoning比官方價低 40% | — | |||||
Grok 4.1 Fast Reasoning比官方價低 40% | — | |||||
Grok 3 Mini比官方價低 40% | — | |||||
GPT 6 Luna比官方價低 20% | 1.05M | |||||
GPT 4o Mini (Build 2024-07-18)比官方價低 30% | 128K | |||||
GPT 4o Mini比官方價低 30% | 128K | |||||
 GLM 5.3 Flash比官方價低 15% | 1.05M | |||||
 Claude Haiku 5.5比官方價低 10% | 1M | |||||
DeepSeek v3比官方價低 40% | — | |||||
Qwen Plus比官方價低 30% | 1M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite比官方價低 40% | 1.05M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite Preview比官方價低 40% | 1.05M |
Affordable LLM Models on GPTProto
Compare text models by output price, starting at $0.14 per 1M output tokens. Sort by estimated monthly cost to see which model fits your budget.
LLM API Cost Calculator
Enter your monthly token usage to compare what each model would cost. If you only know your per-request usage, multiply the average input and output by the number of requests you expect each month.
影片與代理工作負載消耗點數更快——推薦會在你切換情境或使用量等級時自動調整。
What Is a Cheap LLM API?
A cheap LLM API keeps the cost of your requests low enough to run your workload at scale. Look at input and output prices together, then check whether repeated prompt text qualifies for a lower cache-read rate. Qwen Turbo has the lowest output price in the table. Estimated monthly costs also include input charges. At 10M input and 2M output tokens with no cached input, Qwen Turbo costs about $0.63 per month.
Why Choose GPTProto for a Low-Cost LLM API?
See What You Save on the Same Model
Compare the same model and usage at GPTProto and at the provider’s standard paid rate. If you already know which model works for you, compare the two rates before deciding where to run it.
Use One Key and One Balance
Try a lower-cost model for routine calls and keep a stronger model for work that needs it. Use one GPTProto API key and a shared prepaid balance across supported models. For an existing OpenAI-compatible chat integration, start with the base URL, key, and model ID shown on the model page.
4 Ways to Reduce Your LLM API Costs
1. Use a budget model for repeatable tasks
Try a low-cost model for extraction, routing, or short replies. Send harder cases to a stronger model when your evaluation shows it makes a difference.
2. Send less text per request
Keep the instructions and retrieved context the model needs to answer. Summarize older chat turns where you can and ask for concise output where a short answer works.
3. Measure cache hits on repeated prompts
Reuse stable instructions when the model supports prompt caching. Check your billed cache reads and any write or storage fees before using the cache rate in a budget forecast.
4. Track cost per successful task
Divide the total cost of a test run by the number of tasks that passed your checks. Include retries and any billable reasoning tokens. This gives you a better basis for choosing a model than input price alone.
Frequently Asked Questions
01What is the cheapest LLM API on GPTProto in 2026?
Qwen Turbo has the lowest standard output price among the text models compared on this page at $0.14 per million output tokens. Doubao Seed 1.6 Flash comes next at $0.1821 per million output tokens.
02How much does one LLM API call cost?
A call with 1,000 input and 200 output tokens costs about $0.00016 on GPT-6 Luna at the listed GPTProto rates. For a monthly estimate, multiply each per-call token count by the number of calls you expect and enter the totals above.
03Is GPTProto cheaper than buying directly from the model provider?
It depends on the model and rate. For example, GPT-6 Luna’s standard input and output rates are 20% lower on GPTProto than OpenAI’s standard rates in this comparison. Check the exact model and tier, especially if you already use a provider’s batch or promotional pricing.
04What is the most cost-effective LLM for coding?
Start with a model that completes your typical edit and passes your tests. Compare the cost of accepted patches across models using the same tasks. Include retries, repository context, and any reasoning tokens in the total.
05Do I need to buy a separate API key for every model?
You can use one GPTProto API key and one prepaid balance across supported models. Create a key, choose a model, and follow the API example on its model page. Usage is billed at the selected model’s rate.
06Can I estimate costs before topping up?
Yes. Use the calculator before you add funds. Top-ups start at $15. That amount adds credit to your balance, and usage draws from it at your model’s rate. Unused credit carries forward. View top-up options
07How much can cached input save?
Savings depend on the model’s cache-read rate and how many input tokens are billed at that rate. Use a measured cache hit rate from a test run to estimate your savings. Include any separate cache-write or storage charges in your budget.
Make Your First API Call
Pick a model and create your GPTProto API key. Add credit from $15 and run the quickstart on the model page. You can use the same balance to test other supported models. Unused credit stays in your account.