对比主流LLM API价格
各维度得分依据公开资料与字段推算,加权后即综合评分,仅供参考。
LLM Pricing Table 是一个面向开发者和 AI 应用团队的模型价格对比站，主打“Compare Up To Date AI Model Costs”。它聚合 OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI、Cohere、DeepSeek、Groq、Mistral、X.AI 等供应商，按模型列出输入价、输出价、上下文长度、能力标签和状态。页面还说明数据可通过 Web table、JSON、CSV、XML 获取，适合做内部表格或脚本分析。
它的价值不在于调用模型，而在于把分散的 LLM 计费信息结构化。表格覆盖文本、语音、图像、视频、嵌入、TTS、转写、推理、JSON、工具调用、微调等能力标签，并标注 active、deprecated、legacy 等状态。典型场景包括模型选型、成本预估、上下文窗口比较，以及采购前的初步筛选。对于经常在 GPT、Gemini、Claude、Mistral、Groq 或 DeepSeek 之间切换的团队，这类汇总能显著减少查价时间。
抓取文本未显示 LLM Pricing Table 自身收费或订阅模式，网站看起来可直接访问价格表。其展示的是第三方模型价格，单位包括 /KTok、/MTok、/second、/image、/character，并包含缓存读取价、批处理折扣等信息。集成方面，JSON、CSV、XML 是亮点，可接入成本看板或自动化评估流程；但未看到正式 API、SDK、鉴权、SLA 或更新校验机制说明。
优点是覆盖面广、字段直观、使用门槛低，并开放 GitHub 仓库用于报告价格差异和建议新增供应商。局限也很明显：它只提供价格和基础规格，不评价模型质量、延迟、限速、区域可用性或稳定性；抓取文本中还出现同类模型单位不一致、N/A、$0.00 或 “-” 等情况，最终预算应回到厂商官方页面复核。中文支持方面未见明确说明，界面内容主要为英文。
它适合 AI 应用开发者、技术负责人、采购和 FinOps 人员，用于快速建立模型成本对比视图。中国访问情况从正文无法判断，记为未知；支付也不是该站的核心问题，因为实际购买发生在各模型厂商处。国内替代或补充方案可考虑各厂商官方价格页、OpenRouter 价格页、Artificial Analysis、LiteLLM model cost map，或直接比较国内大模型平台的价格表。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 llmpricingtable.com 官网实际信息为准。
快速比较OpenAI、Claude等模型成本。
评分明细(分布与用户短评)接入中。当前展示 TG4G 综合评分,数据源自公开测评与用户反馈。