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Yi 的官方价表怎么对

零一万物 Yi 以官方价表为准，对上输入和输出再谈性价比。

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封面：Yi 的官方价表怎么对

Yi 的官方价表怎么对

对账单的核心在于“对齐口径”。Yi（零一万物）的计费逻辑遵循标准的 Token 计量方式，但在实际结算时，必须严格区分输入（Input）与输出（Output）的单价差异，并确认计价单位是 per million tokens 还是 per 1000 tokens。本文旨在通过拆解 Yi 的官方定价结构，帮助使用者将国产模型的账单与 OpenAI 体系的 $/M 计算逻辑进行横向对标，确保每一笔 API 调用都能准确归因。

先说结论

Yi 可以进入性价比评估表，前提是价目来自官方列出的实时价格，而非社区流传的过时介绍或第三方打包价。在对比时，必须同时查看输入和输出两列数据，缺一不可。与 Qwen（通义千问）等同尺寸模型相比，直接对比官方输出单价（Output Price per M tokens）是衡量成本效益的最直接方式。若仅看整体均价而忽略上下文长度带来的输入成本波动，极易导致预算偏差。

它强在哪

Yi 系列模型在国产大模型中具有较高的透明度，其计费结构清晰，便于与 OpenAI 的 GPT-4o 或 Claude 系列进行混合架构下的成本分摊。

1. 开源档与官方接口分开记账：Yi 的开源权重（如 Yi-34B-Chat）通常用于本地部署或私有云，这部分成本主要体现为 GPU 算力租赁费，而非 API Token 费。而通过零一万物官方 API 调用时，则严格按照 Token 数量计费。在账单分析中，切勿将本地推理的硬件成本与云端 API 的 Token 成本混淆。

2. 输入输出两列缺一不可：许多国产模型在长上下文场景下，输入 Token 的成本占比显著上升。Yi 的定价策略中，输入单价往往低于或等于输出单价，但在处理超长文档（如超过 32K 或 128K 上下文）时，需特别注意是否有阶梯定价或缓存优惠。

3. 同尺寸档的直接可比性：在与 Qwen-72B 或 GLM-4 等模型进行选型时，Yi 的官方输出单价提供了清晰的基准。例如，若 Yi-34B 的输出单价显著低于 Qwen-72B，但推理延迟较高，则需在“$/M”基础上引入“每请求耗时”进行综合考量。

适合什么时候用

当你的业务场景需要平衡中文理解能力与成本控制时，Yi 是一个值得纳入候选池的选项。特别是在以下场景：

  • 混合架构部署：同时使用 OpenAI 的 GPT-4o 处理复杂逻辑，利用 Yi 处理高并发的中文标准化任务（如客服问答、内容摘要）。此时，需分别计算两者的 API 支出，并汇总到总账单中。
  • 长文本处理优化：利用 Yi 对中文语料的长上下文支持，结合 Prompt 缓存价格 机制，对重复使用的系统提示词或知识库片段进行缓存，从而降低输入端的 Token 消耗。
  • 性价比敏感型应用：对于对延迟不极度敏感，但追求中等规模模型效果的应用，Yi 的官方价格表提供了比高端闭源模型更优的 $/M 比率。

和榜一起看

性能评估不应仅看价格。Yi 的基准测试分数可参考 天梯，而具体的节省程度需结合 性价比 工具进行动态计算。本文仅讨论 Yi 的能力边界与成本结构，具体选型请结合 官方接口价表 中的实时数据。

接着读

风险与边界

账单对不上的常见原因：

1. 单位混淆：部分第三方代理或旧版文档可能使用“每千 Token”报价，而官方 API 返回的是“每百万 Token”费用。务必在结算前统一单位，乘以 1000 或除以 1000 进行校准。

2. 上下文溢出：Yi 模型在超出最大上下文窗口时，可能会触发截断或错误，导致重试产生额外 Token 消耗。这种非预期支出往往隐藏在账单的“重试”或“错误”分类中。

3. 缓存失效：若未正确使用 API 分账 中的缓存参数，重复的长输入将被全额计费，而非享受缓存折扣。

4. 升级后必挂：模型版本迭代（如从 v1 升级到 v2）可能导致 Token 编码效率变化。若未更新 SDK 或计价逻辑，旧版账单可能与新版实际消耗严重不符。

非法律意见声明：本文内容基于公开信息整理，不构成任何投资建议或法律意见。API 价格可能随时间调整，请以零一万物官方当日挂牌页数据为准。

延伸阅读

English summary

To reconcile Yi's billing, always use the official price list and distinguish between input and output costs. Compare Yi's output price per million tokens with models like Qwen or OpenAI's GPT-4o to assess cost-effectiveness. Ensure your billing system accounts for context window limits and caching discounts to avoid unexpected charges. For accurate $/M calculations, refer to the official API pricing and use tools like GPT Token Unit Price for cross-model comparison. Always verify the latest pricing on the vendor's official page, as rates may change.

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