云雾 API 供应商与模型清单（references）
快照抓取于 2026-07-20，数据源：模型广场页面 https://yunwu.ai/pricing + 接口
GET /v1/models。 价格会变、模型会上下架，以控制台实时为准；本文件是留档参考，程序里别硬编码价格。 全量原始数据见同目录models-raw.json（接口返回，402 个模型，含 id/类型/描述/tags）。
#怎么刷新这份清单
# 拉全量模型（接口是通的，402 个；owned_by 字段多为 custom 不可靠，供应商以下表为准）
curl -s "https://yunwu.ai/v1/models" -H "Authorization: Bearer $YUNWU_API_KEY" -o models-raw.json
# 看总数 / 按类型
python3 -c "import json;d=json.load(open('models-raw.json'))['data'];print(len(d))"价格接口不返回，需到 https://yunwu.ai/pricing 页面看（登录后，左侧按供应商/类型/令牌分组筛选）。
#一、供应商全景（共 22 家 / 422 条计费项）
以模型广场左侧「供应商」分组为准（比接口 owned_by 准）：
| 供应商 | 数量 | 主力模型（举例） |
|---|---|---|
| OpenAI | 101 | gpt-5.6 系列(luna/sol/terra)、gpt-image-2、o 系列、dall-e |
| Bailian (阿里云百炼) | 85 | qwen3.7-max/plus、qwen-image、wan 万相、happyhorse |
| 26 | gemini-3.5-flash、gemini-3.1-pro/flash、nano-banana 系列图像、veo | |
| DeepSeek | 21 | deepseek-v4-flash / v4-pro、v3.2、r1 系列（详见第四节） |
| Doubao (豆包) | 22 | doubao-seed-2-1-pro、seed-evolving、seedream 图像 |
| ChatGLM (智谱) | 16 | glm-5.2、glm-4.6/4.5 系列 |
| Kling (可灵) | 16 | kling-3.0-turbo 视频、对口型、音频 |
| xAI | 16 | grok-4.5、grok-4.3、grok-build、grok-imagine 视频 |
| Minimax | 14 | MiniMax-M 系列、hailuo 视频、speech 语音 |
| Midjourney | 14 | mj_imagine / mj_blend / niji 等绘画接口 |
| Anthropic | 14 | claude-sonnet-5、claude-opus-4-8、claude-fable-5、haiku-4-5 |
| Ollama | 13 | 开源模型本地格式代理 |
| Vidu | 12 | viduq2/q3 视频、vidu-tts |
| Moonshot | 12 | kimi-k2.7-code、k2.5/k2.6 |
| PixVerse | 10 | 视频模板 / 对口型 / mask 编辑 |
| Wenxin (文心) | 9 | ERNIE-4.0/3.5/Speed 系列 |
| OpenAI Plus | 8 | OpenAI 高可用/特殊通道 |
| SiliconFlow (硅基流动) | 4 | bge 重排、embedding |
| Spark (讯飞星火) | 4 | SparkDesk v1.1~v3.5 |
| XiaomiMiMo | 3 | mimo-v2-pro / v2.5 |
| Suno | 2 | suno 音乐生成 |
| —（其他/自定义） | 若干 | llama、happyhorse、embedding 等 |
类型分布：文本 285 · 音视频 78 · 图像 40（按次计费）· 检索/embedding 11 · chat 3。
#二、令牌分组倍率（影响实际扣费，重要）
同一把 key 下不同「令牌分组」倍率不同，实际扣费 = 标价 × 倍率：
| 分组 | 倍率 | 说明 |
|---|---|---|
| default | ×1 | 默认，走这个即可 |
| 企业级高可用大模型 | ×1 | 稳定通道 |
| Codex 专属 | ×0.8 | 更便宜 |
| MJ 慢速 | ×0.6 | Midjourney 慢速档 |
| 限时体验 | ×1.4 | |
| 纯AZ | ×1.5 | |
| Claude Code 专属 | ×2.4 | 走 Claude Code 通道更贵 |
| 官转 | ×3 | 官方直转 |
| 官转 OpenAI / Vertex claude / az claude | ×6 | 最贵，官方源头通道 |
默认用 default（×1）。除非要官方源头稳定性，别用 ×3/×6 分组。
#三、计费单位说明
- 文本模型：
输入价格 / 补全价格 / 缓存命中价格，单位 /M = 每百万 token，数字是站内额度单位（⚡）。 - 图像/视频：多为按次计费（每张/每秒/按尺寸），标「模型价格」。
- 缓存命中价极低（如 deepseek 0.02/M），长上下文重复调用能省很多。
#四、DeepSeek 全量定价（你主用，21 款，2026-07-20 快照）
| 模型 | 输入/M | 补全/M | 缓存/M | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-v4-flash | 1.0 | 2.0 | 0.02 | 默认首选，快而省，结构化稳；聊天解读就用它 |
| deepseek-v4-pro | 3.0 | 6.0 | 0.0252 | 旗舰推理模型（先思考后答），慢且贵，长文一次喂易超时 |
| deepseek-v4-flash-202605 | 1.0 | 2.0 | 0.02 | flash 带日期版 |
| deepseek-v4-pro-202606 | 3.0 | 6.0 | 0.0252 | pro 带日期版 |
| deepseek-v3.2 | 2.0 | 3.0 | — | 首个「思考融入工具」模型 |
| deepseek-v3.2-exp | 2.0 | 3.0 | 0.2 | 稀疏注意力实验版 |
| deepseek-v3.1 / v3-1 | 2.4 | 7.2 | — | 混合推理（思考/非思考） |
| deepseek-v3-1-think-250821 | 4.0 | 12.0 | — | terminus 思考版 |
| deepseek-chat | 2.0 | 3.0 | 0.5 | 官方别名，现指向 V3.2 |
| deepseek-v3 / v3-0324 / v3-250324 | 2.0 | 8.0 | — | V3 旧版 |
| deepseek-r1 / r1-0528 / reasoner / r1-250xxx | 2.4 | 9.6 | 0.6 | R1 深度思考系列 |
| MAI-DS-R1 | 0.7884 | 3.154 | — | 微软后训练的 R1 |
#五、各家旗舰文本模型定价样例（2026-07-20）
| 模型 | 供应商 | 输入/M | 补全/M | 缓存/M |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol（≈gpt-5.6） | OpenAI | 4.0 | 24.0 | 0.4 |
| gpt-5.6-terra | OpenAI | 2.0 | 12.0 | 0.2 |
| gpt-5.6-luna（低成本） | OpenAI | 0.8 | 4.8 | 0.08 |
| gpt-chat-latest | OpenAI | 5.0 | 30.0 | — |
| claude-sonnet-5 | Anthropic | 2.0 | 10.0 | 0.2 |
| claude-opus-4-8 | Anthropic | 5.0 | 25.0 | 0.5 |
| claude-fable-5 | Anthropic | 10.0 | 50.0 | 1.0 |
| gemini-3.5-flash | 1.5 | 9.0 | 0.15 | |
| gemini-3.1-flash-lite（最省） | 0.25 | 1.5 | 0.025 | |
| grok-4.5 | xAI | 2.0 | 6.0 | 0.5 |
| grok-4.3 | xAI | 1.25 | 2.5 | — |
| qwen3.7-max | 阿里百炼 | 7.2 | 21.6 | — |
| glm-5.2 | 智谱 | 8.0 | 28.0 | 2.0 |
| kimi-k2.7-code | Moonshot | 6.5 | 27.0 | 1.3 |
| doubao-seed-2-1-pro | 豆包 | 9.0 | 45.0 | — |
#六、按品牌的完整模型 id 清单（接口归类，402 个）
按模型名前缀归类，便于
model字段直接填。完整明细见models-raw.json。
- OpenAI/GPT（约 118）：gpt-3.5/4/4o/4.1/5/5.6 全系、o1/o3/o4、dall-e-3、gpt-image-2、sora、whisper、text-embedding-3、codex…
- Claude（12）：claude-fable-5、claude-sonnet-5、claude-haiku-4-5、claude-opus-4-{1,5,6,7,8}、claude-3-5/3-7 旧版…
- Gemini/Google（26，页面口径）：gemini-3.5-flash、gemini-3.1-pro/flash/flash-lite、nano-banana(图像)、veo、gemma…
- DeepSeek（24）：见第四节。
- 通义千问 Qwen（约 77）：qwen3.7-max/plus、qwen-flash、qwen-image、qwq/qvq、wan 万相、Qwen3-Reranker…
- 智谱 GLM（17）：glm-5.2、glm-4.6/4.5/4.5-air、glm-4-flash/long/air、cogview/cogvideo…
- Kimi/Moonshot（7）：kimi-k2.7-code、k2.5、k2.6、k2、k2-instruct…
- 豆包 Doubao（22，页面口径）：doubao-seed-2-1-pro、seed-evolving、seedream 3/4/5 图像…
- xAI/Grok（11）：grok-4.5、grok-4.3、grok-4-fast、grok-3、grok-build、grok-imagine 视频…
- MiniMax（19）：MiniMax-M2/M2.5/M3、hailuo 视频、speech-2.x 语音、music…
- 可灵 Kling（16） / MidJourney（16） / Vidu（11） / PixVerse（11）：图像/视频/对口型/音频类。
- 文心 ERNIE（8） / 讯飞 Spark（4） / 小米 MiMo（3） / Llama（13） / Suno（8） / 硅基 bge 重排·embedding（若干）。
#七、给「聊天记录解读 / 长文本任务」的选型结论
- 默认
deepseek-v4-flash：非推理、快、便宜（1/2 每百万 token），5 万字一次吃下，不用分段。 deepseek-v4-pro谨慎用：是推理模型，先吐 reasoning 再出正文，长文一次喂会被中转网关超时掐断（需 map-reduce 分段）。只在确需强推理时用。- 要更便宜可选
gemini-3.1-flash-lite（0.25/1.5）或gpt-5.6-luna（0.8/4.8）。 - 结构化 json_schema：flash / v4-pro 稳定；千问 max、Kimi k2.x 不遵循，避开。
来源：配置信息/云雾API-中转/供应商与模型清单.md（整理于 2026-08-18）