LLM Price Check
OpenL · 程式設計 · 其他
LLM Price Check 是免費的網頁工具，用一張可排序表格比較 OpenAI、Anthropic、Google 等大型語言模型的 API 價格，並內建詞元成本計算機。
關於 LLM Price Check
About
LLM Price Check 是什麼
LLM Price Check 是一份在瀏覽器裡就能查閱的大型語言模型價格表。所有資料集中在一張表：每百萬詞元的輸入與輸出價格、上下文長度、品質評分，以及各家供應商官方定價頁的連結。網站由 OpenL 維護，不必註冊就能直接看。
它解決的問題很直白。每個實驗室把價目放在不同頁面、不同格式，快取價與批次價還常塞在註腳裡。想比較三個模型，得開三個分頁自己按計算機。LLM Price Check 把這些數字並排放好，讓你按真正在意的欄位排序。
開始用之前，先知道兩個限制。資料不是即時更新的，供應商調價之後，表格可能還停在舊數字。品質評分取自 Artificial Analysis 的排行榜，不是這個網站自己測的，也不代表模型在你手上的任務裡表現如何。把表格當成篩選的起點，選定之後回到官方頁面確認價格。
怎麼開始
- 打開 llmpricecheck.com。比較表格直接載入，不用註冊，也不用安裝。
- 按輸入價格、輸出價格、上下文長度或品質排序，先找出符合預算與文字長度的模型。
- 清單太長時，用搜尋框依模型或供應商名稱過濾。
- 切換到 Pricing Calculator，填入詞元數量與呼叫次數，讀取每個模型的單次成本與總成本。
- 點頁面底部的 Source 連結，回到各供應商的官方價目頁，確認實際費率再決定。
產品資訊
快速了解 LLM Price Check 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 獨自開發 AI 功能的工程師：在寫第一行程式碼之前，就能估出聊天端點的帳單，不必在任何供應商開付費帳號。
- 正在編預算的新創創辦人：表格給出的詞元支出數字，可以直接放進募資簡報或成本模型。
- 預算固定的學生與研究者：把輸入價格欄位由低到高排序，便宜的開源模型馬上排在最前面。
任務
- 依預算篩選模型：先設定價格上限，再看剩下的模型品質與上下文夠不夠。
- 估算每月 API 花費：填進請求量與每次請求的平均詞元數，直接得到總額，不必自己換算每詞元單價。
- 評估換模型是否划算：把貴的模型與便宜的擺在一起，先看差多少錢，再去測輸出品質。
情境
- 原型示範之前：找出能讓成本壓在小預算內的模式，免得現場示範一小時就把額度燒光。
- 開會時回答客戶的成本問題：打開計算機，輸入對方預估的流量，當場給出兩三個候選模型的數字。
- 為每日大量批次任務挑供應商：在同一頁比較 OpenAI、Google 與開源模型託管服務的輸出費率。
主要功能
AI 模型定價比較表，可自行排序
目錄裡的模型全放在一張表內，欄位包含模型名稱、供應商、品質評分、上下文長度、每百萬詞元的輸入與輸出價格、知識截止時間與是否提供免費試用。點欄位標題即可重新排序，像「輸入低於一美元又有 128K 上下文的模型有哪些」這類問題，幾秒就有答案。
詞元成本計算機
計算機接收輸入詞元、輸出詞元與 API 呼叫次數，算出每個模型的單次成本與總額，等同於把整套 API 費用試算一次跑完。詞元可以自己填，也能切換成以字數或字元估算，適合從既有提示文件反推用量。
價格旁邊就是品質評分
每一列都附上取自 Artificial Analysis 排行榜的品質評分。光看價格很難做決定，同一行有大致的能力水準，就能看出哪些模型便宜是因為本身表現弱。
上下文長度與知識截止時間
表格列出每個模型一次能讀多少詞元，以及訓練資料大約截止在什麼時候。需要處理長篇合約或掌握近期事件的模型時，省下另外查資料的時間。
涵蓋大型實驗室以外的供應商
目錄不只 OpenAI、Anthropic 與 Google，還包括 Mistral、Cohere、Groq、Amazon Bedrock、Replicate、Deepinfra、Cloudflare 與 Perplexity。想比較託管 API 與第三方開源模型的人，會特別需要這一塊。
免註冊免費使用
沒有登入牆、沒有席次限制、也沒有付費方案。打開網頁讀完表格就能關掉。代價是沒有儲存空間，你的比較結果不會留到下一次。
優缺點
優點
- 整個目錄收在一張可排序的表格裡，跨實驗室比較輸入與輸出費率只要幾秒，不必來回切分頁。
- 計算機把每詞元單價換算成每月金額，正是預算討論真正需要的那個數字。
- 品質評分與價格放在同一列，能大致看出改用便宜模型要犧牲多少能力。
- 不用帳號，開會途中想查一個價格，不必先繞去註冊。
- 供應商涵蓋範圍遠超四大實驗室，也包含 Deepinfra、Replicate 這類開源模型託管商。
缺點
- 目錄更新落後於最新發布，新模型可能查不到，顯示的費率也可能過期，只依賴這張表做預算容易失準。
- 品質評分來自第三方排行榜，無法反映你自己的任務與資料。
- 沒有 API，價格不能自動匯入試算表或公司內部的成本模型。
- 不儲存比較結果，每次造訪都得重新建立候選清單。
常見問題
這是一套免費的 LLM API 價格比較工具。你可以把不同供應商的輸入與輸出費率、上下文長度與品質評分並排列出，再估算特定工作量要花多少錢。
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LLM Price Check 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。