2026-05-13 · 排行榜 · 长上下文专项

LLM 长上下文模型排行：百万 token 时代的选型清单

数据来自 OpenRouter API 价格表，所有上下文长度按厂商在 OpenRouter 公开的 context_length 字段实际可用值取，不引用 PR 稿数字。2026-05-13 全量复核。

10M 新霸主：Meta 的 Llama 4 Scout 把窗口拉到 1000 万 token（开源 MoE 17B/109B），一次性吞下整本 GitHub 仓库不在话下；xAI 的 Grok 4.20 / 4.20 Multi-Agent 守住 2M 档，其余厂商整体卡在 1M-1.05M。「上下文从 1M 升到 10M」适合极少数场景（整本 monorepo、超大法律文档），多数任务 1M 已经够。

国内追平国际线：能上 1M 的国内模型有 8 款（DeepSeek V4 Pro/Flash、Qwen3.6 Plus、MiMo-V2.5/Pro），价格普遍只有 Claude/GPT 同档的 1/5 到 1/15。做长文档处理、整本书翻译这类活，国内模型的性价比断层领先。

Kimi 不再是「长上下文之王」：Moonshot 把 Kimi K2.6 公开 API 限到 262K（OpenRouter 实测），比国内 1M 阵营少一个量级。Kimi 现在的优势是中文理解和便宜，不是窗口。

200K 阵营仍有意义：Claude Haiku 4.5、GLM 5/5.1、MiniMax M2.7 停在 200K 档但价格便宜、响应快。一份合同、一篇长论文、一份会议纪要都装得下，不是每个任务都需要 1M。

完整榜单 · 按上下文窗口降序

覆盖当代主流旗舰 326 款。「装满价」= 输入百万 token 单价 × 上下文规模 / 1M，直观告诉你「一次塞满窗口要花多少钱」。速度（t/s）来自 Artificial Analysis 实测中位数，匹配不上的留空。

#	模型	上下文	中文等价	装满价	速度 t/s	国内
1	AI21: Jamba Large 1.7 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
2	AionLabs: Aion-2.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
3	DeepSeek V4 Flash 1M 主流 DeepSeek	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.10	120	✓
4	DeepSeek V4 Pro 1M 主流 DeepSeek	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.46	67	✓
5	Google: Gemini 2.5 Flash Lite 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.10	—	代理
6	Gemini 3 Flash Preview 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.52	—	不稳定
7	Gemini 3.5 Flash 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$1.57	165	不稳定
8	Qwen: Qwen3.6 Flash 1M 主流 Qwen	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.19	—	代理
9	DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp <200K Deepseek	164K	约 10.8 万汉字	$0.04	—	代理
10	Aion-3.0 <200K AionLabs	131K	约 8.7 万汉字	$0.39	—	代理
11	Aion-3.0 Mini <200K AionLabs	131K	约 8.7 万汉字	$0.09	—	代理
12	AionLabs: Aion-RP 1.0 (8B) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
13	AllenAI: Olmo 3 32B Think <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
14	Amazon: Nova 2 Lite <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
15	Amazon: Nova Lite 1.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
16	Amazon: Nova Micro 1.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
17	Amazon: Nova Premier 1.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
18	Amazon: Nova Pro 1.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
19	Magnum v4 72B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
20	Anthropic: Claude 3 Haiku <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
21	Claude Fable 5 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$10.00	62	代理
22	Claude Haiku 4.5 200K 入门 Anthropic	200K	约 13.2 万汉字	$0.20	—	代理
23	Anthropic: Claude Opus 4 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
24	Anthropic: Claude Opus 4.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
25	Anthropic: Claude Opus 4.6 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
26	Claude Opus 4.7 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$5.00	—	代理
27	Claude Opus 4.7 Fast 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$30.00	—	代理
28	Claude Opus 4.8 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$5.00	60	代理
29	Claude Opus 4.8 Fast 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$10.00	—	代理
30	Anthropic: Claude Sonnet 4 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
31	Claude Sonnet 4.6 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$3.00	—	代理
32	Claude Sonnet 5 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$2.00	83	代理
33	Arcee AI: Trinity Large Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
34	Arcee AI: Virtuoso Large <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
35	Baidu: ERNIE 4.5 VL 424B A47B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
36	ByteDance Seed: Seed 1.6 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
37	ByteDance Seed: Seed 1.6 Flash <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
38	ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
39	ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
40	ByteDance: UI-TARS 7B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
41	Venice: Uncensored <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
42	Cohere: Command A <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
43	Cohere: Command R (08-2024) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
44	Cohere: Command R+ (08-2024) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
45	Cohere: Command R7B (12-2024) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
46	Cohere North Mini Code (free) 200K 入门 Cohere	256K	约 16.9 万汉字	$0.00	—	代理
47	Deep Cogito: Cogito v2.1 671B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
48	DeepSeek: DeepSeek V3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
49	DeepSeek: DeepSeek V3 0324 <200K Deepseek	164K	约 10.8 万汉字	$0.04	—	代理
50	DeepSeek: DeepSeek V3.1 <200K Deepseek	164K	约 10.8 万汉字	$0.04	—	代理
51	DeepSeek: R1 0528 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
52	DeepSeek: R1 Distill Llama 70B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
53	DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus <200K Deepseek	131K	约 8.7 万汉字	$0.04	—	代理
54	Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
55	Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
56	Google: Gemini 2.5 Pro Preview 05-06 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
57	Gemini 3.1 Flash Lite 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.26	—	不稳定
58	Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) <200K Google	131K	约 8.7 万汉字	$0.07	—	代理
59	Google: Gemma 3 27B <200K Google	131K	约 8.7 万汉字	$0.01	—	代理
60	Gemini 3 Pro Image <200K Google	66K	约 4.3 万汉字	$0.13	—	代理
61	Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
62	Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
63	Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.26	—	代理
64	Gemini 3.1 Pro Preview 1M 主流 Google	1.05M	约 69.2 万汉字	$2.10	125	不稳定
65	Gemini 3.1 Pro Image 1M 主流 Google	1.00M	约 66.0 万汉字	$2.00	—	代理
66	inclusionAI: Ling-2.6-flash 200K 入门 Inclusionai	262K	约 17.3 万汉字	$0.00	—	代理
67	Gemini 3.1 Flash Lite Image <200K Google	66K	约 4.3 万汉字	$0.02	—	不可用
68	Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	125
69	Google: Gemini 3.5 Flash-Lite <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	165
70	Google: Gemini 3.6 Flash <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
71	Google: Gemma 2 27B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
72	Google: Gemma 3 12B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
73	Google: Gemma 3 4B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
74	Google: Gemma 3n 4B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
75	Google: Gemma 4 26B A4B 200K 入门 Google	262K	约 17.3 万汉字	$0.02	—	代理
76	Google: Gemma 4 26B A4B (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
77	Google: Gemma 4 31B 200K 入门 Google	262K	约 17.3 万汉字	$0.03	—	代理
78	Google: Gemma 4 31B (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
79	Google: Lyria 3 Clip Preview <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
80	Google: Lyria 3 Pro Preview <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
81	MythoMax 13B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
82	IBM: Granite 4.0 Micro <200K Ibm Granite	131K	约 8.6 万汉字	$0.00	—	代理
83	IBM: Granite 4.1 8B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
84	Inception: Mercury 2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
85	inclusionAI: Ling-2.6-1T <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
86	inclusionAI: Ring-2.6-1T <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
87	Inflection: Inflection 3 Pi <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
88	Inflection: Inflection 3 Productivity <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
89	Kwaipilot: KAT-Coder-Air V2.5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
90	Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
91	Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V2.5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
92	Mancer: Weaver (alpha) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
93	Meituan: LongCat 2.0 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
94	Meta: Llama 3.1 70B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
95	Meta: Llama 3.1 8B Instruct <200K Meta Llama	131K	约 8.7 万汉字	$0.01	—	代理
96	Meta: Llama 3.2 1B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
97	Meta: Llama 3.2 3B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
98	Llama 4 Scout 10M 顶配 Meta	10.00M	约 660.0 万汉字	$1.00	—	代理
99	Llama 4 Maverick 1M 主流 Meta	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.21	—	代理
100	MiniMax M3 1M 主流 MiniMax	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.31	105	✓
101	MiniMax M2.7 200K 入门 MiniMax	205K	约 13.5 万汉字	$0.05	—	✓
102	Meta: Llama 3.3 70B Instruct <200K Meta Llama	131K	约 8.7 万汉字	$0.02	—	代理
103	Meta: Llama Guard 4 12B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
104	Meta: Muse Spark 1.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
105	Microsoft: Phi 4 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
106	WizardLM-2 8x22B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
107	MiniMax: MiniMax-01 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
108	MiniMax: MiniMax M1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
109	MiniMax: MiniMax M2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
110	MiniMax: MiniMax M2-her <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
111	MiniMax: MiniMax M2.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
112	MiniMax: MiniMax M2.5 200K 入门 Minimax	205K	约 13.5 万汉字	$0.03	—	代理
113	Mistral: Codestral 2508 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
114	Mistral: Devstral 2 2512 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
115	Mistral: Ministral 3 14B 2512 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
116	Mistral: Ministral 3 3B 2512 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
117	Mistral: Ministral 3 8B 2512 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
118	Mistral Large <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
119	Mistral Large 2407 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
120	Mistral: Mistral Large 3 2512 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
121	Mistral: Mistral Medium 3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
122	Mistral: Mistral Medium 3.5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
123	Mistral: Mistral Medium 3.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
124	Mistral: Mistral Nemo <200K Mistralai	131K	约 8.7 万汉字	$0.00	—	代理
125	Mistral: Saba <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
126	Mistral: Mistral Small 3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
127	Mistral: Mistral Small 4 200K 入门 Mistralai	262K	约 17.3 万汉字	$0.04	—	代理
128	Mistral: Mistral Small 3.1 24B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
129	Mistral: Mistral Small 3.2 24B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
130	Mistral: Mixtral 8x22B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
131	Mistral: Voxtral Small 24B 2507 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
132	MoonshotAI: Kimi K2 0905 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
133	MoonshotAI: Kimi K2 Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
134	MoonshotAI: Kimi K2.5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
135	Kimi K3 1M 主流 Moonshot AI	1.05M	约 69.2 万汉字	$3.15	—	✓
136	Kimi K2.6 200K 入门 Moonshot AI	262K	约 17.3 万汉字	$0.18	—	✓
137	Kimi K2.7 Code 200K 入门 Moonshot AI	262K	约 17.3 万汉字	$0.21	48	✓
138	Morph: Morph V3 Fast <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
139	Morph: Morph V3 Large <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
140	Nex AGI: Nex-N2-Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
141	NVIDIA Nemotron 3 Ultra (free) 1M 主流 NVIDIA	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.00	—	代理
142	Nex-N2-Pro 200K 入门 Nex AGI	262K	约 17.3 万汉字	$0.07	—	代理
143	Nous: Hermes 3 405B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
144	Nous: Hermes 3 70B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
145	Nous: Hermes 4 405B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
146	Nous: Hermes 4 70B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
147	NVIDIA Nemotron 3 Ultra 1M 主流 NVIDIA	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.60	—	代理
148	NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B 200K 入门 Nvidia	262K	约 17.3 万汉字	$0.01	—	代理
149	NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
150	NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
151	NVIDIA Nemotron 3 Super 1M 主流 NVIDIA	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.08	—	代理
152	NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
153	NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
154	NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
155	NVIDIA: Nemotron Nano 9B V2 (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
156	OpenAI: GPT-3.5 Turbo <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
157	OpenAI: GPT-3.5 Turbo (older v0613) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
158	OpenAI: GPT-3.5 Turbo 16k <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
159	OpenAI: GPT-3.5 Turbo Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
160	OpenAI: GPT-4 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
161	OpenAI: GPT-4 Turbo <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
162	OpenAI: GPT-4 Turbo Preview <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
163	OpenAI: GPT-4.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
164	OpenAI: GPT-4.1 Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
165	OpenAI: GPT-4.1 Nano <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
166	OpenAI: GPT-4o <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
167	OpenAI: GPT-4o (2024-05-13) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
168	OpenAI: GPT-4o (2024-08-06) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
169	OpenAI: GPT-4o (2024-11-20) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
170	OpenAI: GPT-4o-mini <200K Openai	128K	约 8.4 万汉字	$0.02	—	代理
171	OpenAI: GPT-4o-mini (2024-07-18) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
172	OpenAI: GPT-4o-mini Search Preview <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
173	OpenAI: GPT-4o Search Preview <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
174	OpenAI: GPT-5 Chat <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
175	OpenAI: GPT-5 Codex <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
176	OpenAI: GPT-5 Image <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
177	OpenAI: GPT-5 Image Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
178	OpenAI: GPT-5 Nano <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
179	OpenAI: GPT-5 Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
180	OpenAI: GPT-5.1 400K 中档 Openai	400K	约 26.4 万汉字	$0.50	—	代理
181	OpenAI: GPT-5.1 Chat <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
182	OpenAI: GPT-5.1-Codex <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
183	OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
184	OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
185	GPT-5.6 Luna Pro 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$1.05	—	代理
186	GPT-5.6 Sol Pro 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$5.25	—	代理
187	GPT-5.6 Terra Pro 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$2.63	—	代理
188	OpenAI: GPT-5.2 400K 中档 Openai	400K	约 26.4 万汉字	$0.70	—	代理
189	OpenAI: GPT-5.2 Chat <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
190	OpenAI: GPT-5.2-Codex <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
191	OpenAI: GPT-5.2 Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
192	OpenAI: GPT-5.3 Chat <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
193	GPT-5.4 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$2.63	—	代理
194	GPT-5.5 Pro 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$31.50	—	代理
195	GPT-5.6 Sol 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$5.25	63	代理
196	OpenAI: GPT-5.3-Codex 400K 中档 Openai	400K	约 26.4 万汉字	$0.70	—	代理
197	OpenAI: GPT-5.4 Image 2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
198	GPT-5.5 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$5.25	76	代理
199	GPT-5.6 Luna 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$1.05	191	代理
200	GPT-5.6 Terra 1M 主流 OpenAI	1.05M	约 69.3 万汉字	$2.63	150	代理
201	GPT-5.4 Mini 400K 中档 OpenAI	400K	约 26.4 万汉字	$0.30	—	代理
202	GPT-5.4 Nano 400K 中档 OpenAI	400K	约 26.4 万汉字	$0.08	—	代理
203	OpenAI: GPT-5.4 Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
204	OpenAI: GPT Audio <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
205	OpenAI: GPT Audio Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
206	OpenAI: GPT Chat Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
207	OpenAI: gpt-oss-120b <200K Openai	131K	约 8.7 万汉字	$0.00	—	代理
208	OpenAI: gpt-oss-20b <200K Openai	131K	约 8.7 万汉字	$0.00	—	代理
209	OpenAI: gpt-oss-20b (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
210	OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
211	OpenAI: o1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
212	OpenAI: o1-pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
213	OpenAI: o3 Deep Research <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
214	OpenAI: o3 Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
215	OpenAI: o3 Mini High <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
216	OpenAI: o3 Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
217	OpenAI: o4 Mini <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
218	OpenAI: o4 Mini Deep Research <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
219	OpenAI: o4 Mini High <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
220	Free Models Router <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
221	OpenRouter Owl Alpha 1M 主流 OpenRouter	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.00	—	已下线
222	Perceptron: Perceptron Mk1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
223	Perplexity: Sonar <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
224	Perplexity: Sonar Deep Research <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
225	Perplexity: Sonar Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
226	Perplexity: Sonar Pro Search <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
227	Perplexity: Sonar Reasoning Pro <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
228	Poolside: Laguna M.1 200K 入门 Poolside	262K	约 17.3 万汉字	$0.05	—	代理
229	Poolside: Laguna M.1 (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
230	Poolside: Laguna S 2.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
231	Poolside Laguna XS 2.1 200K 入门 Poolside	262K	约 17.3 万汉字	$0.02	—	待确认
232	Poolside: Laguna XS 2.1 (free) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
233	Qwen2.5 72B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
234	Qwen: Qwen2.5 7B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
235	Qwen2.5 Coder 32B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
236	Qwen: Qwen-Plus <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
237	Qwen: Qwen Plus 0728 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
238	Qwen: Qwen Plus 0728 (thinking) <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
239	Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
240	Qwen: Qwen3 14B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
241	Qwen: Qwen3 235B A22B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
242	Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
243	Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
244	Qwen: Qwen3 30B A3B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
245	Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
246	Qwen: Qwen3 30B A3B Thinking 2507 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
247	Qwen: Qwen3 32B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
248	Qwen: Qwen3 8B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
249	Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
250	Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
251	Qwen: Qwen3 Coder Flash <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
252	Qwen: Qwen3 Coder Next <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
253	Qwen: Qwen3 Max Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
254	Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
255	Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
256	Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
257	Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
258	Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
259	Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
260	Qwen: Qwen3 VL 32B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
261	Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
262	Qwen: Qwen3 VL 8B Thinking <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
263	Qwen: Qwen3.5-122B-A10B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
264	Qwen: Qwen3.5-27B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.07	—	代理
265	Qwen: Qwen3.5-35B-A3B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.04	—	代理
266	Qwen: Qwen3.5 397B A17B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.10	—	代理
267	Qwen: Qwen3.5-9B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.03	—	代理
268	Qwen: Qwen3.5-Flash <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
269	Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
270	Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
271	Qwen3.6 Plus 1M 主流 Alibaba (阿里云百炼)	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.33	53	✓
272	Qwen3.7 Max 1M 主流 Alibaba (阿里云百炼)	1.00M	约 66.0 万汉字	$1.48	203	✓
273	Qwen3.7 Plus 1M 主流 Alibaba	1.00M	约 66.0 万汉字	$0.32	—	✓
274	Sakana Fugu Ultra 1M 主流 Sakana AI	1.00M	约 66.0 万汉字	$5.00	—	待确认
275	Qwen: Qwen3.6 27B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.12	—	代理
276	Qwen: Qwen3.6 35B A3B 200K 入门 Qwen	262K	约 17.3 万汉字	$0.04	—	代理
277	Qwen3.6 Max Preview 200K 入门 Alibaba (阿里云百炼)	262K	约 17.3 万汉字	$0.27	—	✓
278	Reka Edge <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
279	Reka Flash 3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
280	Relace: Relace Apply 3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
281	Relace: Relace Search <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
282	Sao10K: Llama 3 8B Lunaris <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
283	Sao10K: Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
284	Sao10K: Llama 3.3 Euryale 70B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
285	StepFun: Step 3.5 Flash <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
286	Grok 4.20 Multi-Agent 2M 旗舰 xAI	2.00M	约 132.0 万汉字	$2.50	—	代理
287	MiMo-V2.5 1M 主流 Xiaomi	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.15	58	✓
288	MiMo-V2.5-Pro 1M 主流 Xiaomi	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.46	58	✓
289	Grok 4.5 400K 中档 xAI	500K	约 33.0 万汉字	$1.00	73	代理
290	Tencent Hy3 (免费) 200K 入门 Tencent	262K	约 17.3 万汉字	$0.00	60	可直接使用
291	Step 3.7 Flash 200K 入门阶跃星辰 (StepFun)	256K	约 16.9 万汉字	$0.05	—	✓
292	Tencent: Hunyuan A13B Instruct <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
293	Tencent Hy3 preview 200K 入门 Tencent	262K	约 17.3 万汉字	$0.02	60	✓
294	Tencent Hy3 <200K Tencent	131K	约 8.7 万汉字	$0.02	60	直接可用
295	TheDrummer: Cydonia 24B V4.1 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
296	TheDrummer: Rocinante 12B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
297	TheDrummer: Skyfall 36B V2 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
298	TheDrummer: UnslopNemo 12B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
299	Thinking Machines: Inkling <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
300	ReMM SLERP 13B <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
301	Upstage: Solar Pro 3 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
302	Writer: Palmyra X5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
303	Grok 4.20 2M 旗舰 xAI	2.00M	约 132.0 万汉字	$2.50	—	代理
304	Grok 4.3 1M 主流 xAI	1.00M	约 66.0 万汉字	$1.25	—	代理
305	Grok Build 0.1 200K 入门 xAI	256K	约 16.9 万汉字	$0.26	—	代理
306	Z.ai: GLM 4.5 <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
307	Z.ai: GLM 4.5 Air <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
308	Z.ai: GLM 4.5V <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
309	Z.ai: GLM 4.6V <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
310	Z.ai: GLM 4.7 200K 入门 Z Ai	203K	约 13.4 万汉字	$0.08	—	代理
311	GLM 5 200K 入门 Z.ai (智谱)	203K	约 13.4 万汉字	$0.19	199	✓
312	Z.ai: GLM 4.7 Flash 200K 入门 Z Ai	200K	约 13.2 万汉字	$0.01	—	代理
313	Z.ai: GLM 5 Turbo <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
314	GLM 5.2 1M 主流 Z.ai (智谱)	1.05M	约 69.2 万汉字	$0.82	199	✓
315	Claude Fable (latest) 1M 主流 Anthropic	1.00M	约 66.0 万汉字	$10.00	—	代理
316	GLM 5.1 200K 入门 Z.ai (智谱)	203K	约 13.4 万汉字	$0.20	—	✓
317	Z.ai: GLM 5V Turbo <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
318	Anthropic Claude Haiku Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
319	Anthropic: Claude Opus Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
320	Anthropic Claude Sonnet Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
321	Google Gemini Flash Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
322	Google Gemini Pro Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
323	MoonshotAI Kimi Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
324	OpenAI GPT Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
325	OpenAI GPT Mini Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—
326	xAI: Grok Latest <200K	NaNK	约 NaN 汉字	$NaN	—

注：表头「装满价」是「一次塞满输入窗口的理论成本」。实际项目里你很少把窗口塞满，但这个数字能横向比较「上下文越大、单次调用越贵」的真实代价。

长上下文性价比 · 谁装得多又装得便宜

换个角度看：上下文窗口大不等于实用。如果一次塞满 1M token 要花 $5 输入费，每天跑 100 次就是 $500 —— 这种价格只能做小规模实验。下面按「装满价」升序排，便宜的优先：

#	模型	上下文	输入 $/M	装满价	国内
1	AI21: Jamba Large 1.7	NaNK	$2.00	$NaN
2	AionLabs: Aion-2.0	NaNK	$0.80	$NaN
3	GPT-5.4 Nano OpenAI	400K	$0.20	$0.08	需代理
4	Aion-3.0 Mini AionLabs	131K	$0.70	$0.09	需代理
5	Aion-3.0 AionLabs	131K	$3.00	$0.39	需代理
6	AionLabs: Aion-RP 1.0 (8B)	NaNK	$0.80	$NaN
7	AllenAI: Olmo 3 32B Think	NaNK	$0.15	$NaN
8	Amazon: Nova 2 Lite	NaNK	$0.30	$NaN
9	Amazon: Nova Lite 1.0	NaNK	$0.06	$NaN
10	Amazon: Nova Micro 1.0	NaNK	$0.04	$NaN
11	Amazon: Nova Premier 1.0	NaNK	$2.50	$NaN
12	Amazon: Nova Pro 1.0	NaNK	$0.80	$NaN

前 5 名国内国际混排：MiniMax M2.7 装满 200K 只要 $0.06，DeepSeek V4 Flash 装满 1.05M 也只要 $0.12，比 Claude Opus 4.7 装满 1M 的 $5.00 便宜 40 倍以上。GPT-5.4 Nano（400K, $0.08 装满价）是国际线唯一冲进前 3 的。这些是「整本书翻译」「大代码库分析」这类批量长文档场景的合理选择。

Llama 4 Scout 是新变量：10M 上下文 + $0.08/M 输入，装满 10M 只要 $0.80—— 单位上下文成本（每 1M 上下文 $0.08）反而是全榜最便宜的。开源 MoE 17B/109B，需要自己部署或走 OpenRouter 代理；适合「整个仓库一次性塞」这类极长场景。Grok 4.20 也守住 2M 档但装满价 $2.50，性价比不如 Llama 4 Scout。

能一次塞进《红楼梦》的模型有哪些

《红楼梦》全本约 73 万汉字。按中文 0.66 token/字折算约 110 万 token，所以窗口要 ≥ 1M 才能一次性塞下完整原文（不分章节、不做 RAG）。下面是 45 款能做到的模型：

DeepSeek V4 Flash · DeepSeek · 1.05M tokens · 装满价 $0.10 国内直连
DeepSeek V4 Pro · DeepSeek · 1.05M tokens · 装满价 $0.46 国内直连
Google: Gemini 2.5 Flash Lite · Google · 1.05M tokens · 装满价 $0.10
Gemini 3 Flash Preview · Google · 1.05M tokens · 装满价 $0.52
Gemini 3.5 Flash · Google · 1.05M tokens · 装满价 $1.57
Qwen: Qwen3.6 Flash · Qwen · 1.00M tokens · 装满价 $0.19
Claude Fable 5 · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $10.00
Claude Opus 4.7 · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $5.00
Claude Opus 4.7 Fast · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $30.00
Claude Opus 4.8 · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $5.00
Claude Opus 4.8 Fast · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $10.00
Claude Sonnet 4.6 · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $3.00
Claude Sonnet 5 · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $2.00
Gemini 3.1 Flash Lite · Google · 1.05M tokens · 装满价 $0.26
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview · Google · 1.05M tokens · 装满价 $0.26
Gemini 3.1 Pro Preview · Google · 1.05M tokens · 装满价 $2.10
Gemini 3.1 Pro Image · Google · 1.00M tokens · 装满价 $2.00
Llama 4 Scout · Meta · 10.00M tokens · 装满价 $1.00
Llama 4 Maverick · Meta · 1.05M tokens · 装满价 $0.21
MiniMax M3 · MiniMax · 1.05M tokens · 装满价 $0.31
Kimi K3 · Moonshot AI · 1.05M tokens · 装满价 $3.15 国内直连
NVIDIA Nemotron 3 Ultra (free) · NVIDIA · 1.00M tokens · 装满价 $0.00
NVIDIA Nemotron 3 Ultra · NVIDIA · 1.00M tokens · 装满价 $0.60
NVIDIA Nemotron 3 Super · NVIDIA · 1.00M tokens · 装满价 $0.08
GPT-5.6 Luna Pro · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $1.05
GPT-5.6 Sol Pro · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $5.25
GPT-5.6 Terra Pro · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $2.63
GPT-5.4 · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $2.63
GPT-5.5 Pro · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $31.50
GPT-5.6 Sol · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $5.25
GPT-5.5 · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $5.25
GPT-5.6 Luna · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $1.05
GPT-5.6 Terra · OpenAI · 1.05M tokens · 装满价 $2.63
OpenRouter Owl Alpha · OpenRouter · 1.05M tokens · 装满价 $0.00
Qwen3.6 Plus · Alibaba (阿里云百炼) · 1.00M tokens · 装满价 $0.33 国内直连
Qwen3.7 Max · Alibaba (阿里云百炼) · 1.00M tokens · 装满价 $1.48 国内直连
Qwen3.7 Plus · Alibaba · 1.00M tokens · 装满价 $0.32
Sakana Fugu Ultra · Sakana AI · 1.00M tokens · 装满价 $5.00
Grok 4.20 Multi-Agent · xAI · 2.00M tokens · 装满价 $2.50
MiMo-V2.5 · Xiaomi · 1.05M tokens · 装满价 $0.15 国内直连
MiMo-V2.5-Pro · Xiaomi · 1.05M tokens · 装满价 $0.46 国内直连
Grok 4.20 · xAI · 2.00M tokens · 装满价 $2.50
Grok 4.3 · xAI · 1.00M tokens · 装满价 $1.25
GLM 5.2 · Z.ai (智谱) · 1.05M tokens · 装满价 $0.82 国内直连
Claude Fable (latest) · Anthropic · 1.00M tokens · 装满价 $10.00

实操建议：如果只是想让模型回答「《红楼梦》第几回贾宝玉做了某件事」，**别**直接把全文塞进 prompt—— 那样每次提问都要花一遍装满价。更划算的做法是用 RAG 切片检索 + 短上下文模型回答，或者用支持 Prompt Caching 的厂商（Anthropic、OpenAI、Google 都支持，二次调用便宜 50%-90%）。

国内厂商 vs 国际厂商

国际 · 1M+ 阵营

Google: Gemini 2.5 Flash Lite 1.05M
Gemini 3 Flash Preview 1.05M
Gemini 3.5 Flash 1.05M
Qwen: Qwen3.6 Flash 1.00M
Claude Fable 5 1.00M
Claude Opus 4.7 1.00M
Claude Opus 4.7 Fast 1.00M
Claude Opus 4.8 1.00M
Claude Opus 4.8 Fast 1.00M
Claude Sonnet 4.6 1.00M
Claude Sonnet 5 1.00M
Gemini 3.1 Flash Lite 1.05M
Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview 1.05M
Gemini 3.1 Pro Preview 1.05M
Gemini 3.1 Pro Image 1.00M
Llama 4 Scout 10.00M
Llama 4 Maverick 1.05M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra (free) 1.00M
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 1.00M
NVIDIA Nemotron 3 Super 1.00M
GPT-5.6 Luna Pro 1.05M
GPT-5.6 Sol Pro 1.05M
GPT-5.6 Terra Pro 1.05M
GPT-5.4 1.05M
GPT-5.5 Pro 1.05M
GPT-5.6 Sol 1.05M
GPT-5.5 1.05M
GPT-5.6 Luna 1.05M
GPT-5.6 Terra 1.05M
OpenRouter Owl Alpha 1.05M
Grok 4.20 Multi-Agent 2.00M
Grok 4.20 2.00M
Grok 4.3 1.00M
Claude Fable (latest) 1.00M

34 款。Llama 4 Scout 一骑绝尘到 10M，Grok 4.20 系列守住 2M，其余 1M。装满价从 $0.80（Llama 4 Scout）到 $31.50（GPT-5.5 Pro）跨度极大。

国内 · 1M+ 阵营

DeepSeek V4 Flash 1.05M
DeepSeek V4 Pro 1.05M
Kimi K3 1.05M
Qwen3.6 Plus 1.00M
Qwen3.7 Max 1.00M
MiMo-V2.5 1.05M
MiMo-V2.5-Pro 1.05M
GLM 5.2 1.05M

8 款。装满价都在 $0.5 以下，跟国际线差出一个数量级。国内首选 DeepSeek V4 Flash（$0.27/M）做批量。

国内厂商在「能上 1M」这件事上已经追平国际，且价格优势明显。剩下的差距主要在两个细节：

实际可用注意力：窗口大不等于「模型真的能用」。国内厂商在 needle-in-a-haystack 类公开测评里的成绩不如 Claude/Gemini 稳定（这是行业共识，不是国内厂商单方面问题）。
超长 prompt 的速率限制：国内厂商对超长 prompt 普遍有更严的并发上限，部分厂商在 prompt 超过 256K 后开始排队或降级。要做超长文档处理前，先用 100K / 500K / 1M 三档实际跑一下延迟。

看完榜单，这些坑别踩

1. 上下文窗口 ≠ 实际能用

所有厂商宣传的「1M 上下文」都是技术上能塞进去的最大值。实际表现衰减很普遍：靠近开头和结尾的信息更容易被记住，中间 30%-60% 这一段经常被「遗忘」。 NIAH（Needle-in-a-Haystack）是常用的测评，但通过 NIAH 不代表能做复杂推理。做长文档任务前，建议自己写几个「在第 X 段插入一段关键句子，让模型回答」的小测试。

2. 长上下文一次调用很贵

看上面的「装满价」一列：Claude Opus 4.7 装满 1M 输入要 $5，加上几千 token 输出再花 $0.05-$0.10—— 单次调用 $5+ 的成本，对个人开发者是个砍头价。生产环境一定要做以下三件事：

能切片就切片，能 RAG 就 RAG，别把长上下文当默认方案
启用 Prompt Caching（Anthropic / OpenAI / Google 都有），同一份长文档二次提问可便宜 50%-90%
用国内便宜模型先做粗筛，把候选段落送到旗舰模型精读

3. 长输出比长输入更慢更贵

很多人想错的方向：「我让模型读 500K，输出 500K」。按 60 t/s 的旗舰速度，输出 500K token 要 2 小时 20 分钟，且输出价通常是输入价的 5-10 倍。长上下文 = 输入端塞得多，输出端能短就短。让模型先给 outline，再让它对每个 outline 子段单独生成。

4. Kimi 不再是默认的长上下文选项

Kimi 早年靠 200 万字（在 2024 年大幅领先）建立了「长文本」标签。但 Kimi K2.6 公开 API 实际是 262K token，比国内 1M 阵营少一个量级。中文长内容理解仍然不错，但纯粹比「能塞多少」的话，DeepSeek V4 Pro / Qwen3.6 Plus / MiMo-V2.5-Pro 更合适。

5. 国内官方 API 的"长上下文档位"

注意国内厂商有时会把同一个模型按上下文长度分档计费（比如 8K / 32K / 128K 三档，单价不一样）。 OpenRouter 显示的是顶档可用值，但你直接对接厂商官方 API 时要看清你买的是哪一档。

按场景选：你真的需要 1M 吗？

单篇长文 / 论文 / 合同审查

一般 50-100 页 ≈ 50K-100K token。200K 档绰绰有余。 首选 Claude Haiku 4.5（200K, $1/M 输入）或 GLM 5.1（200K, 国内直连），别为了"长窗口"上 1M 旗舰，纯浪费钱。

整本书阅读 / 翻译

中文长篇小说 50-80 万字 ≈ 80-130 万 token。需要 1M 档。 国内首选 DeepSeek V4 Pro（1M, $0.42 装满价）或 Qwen3.6 Plus（1M, 已稳定），国际首选 Gemini 3.1 Pro Preview（1M, 工程稳）。

大代码库分析

10 万行代码 ≈ 30-50 万 token；50 万行 ≈ 150-200 万 token。一般 500K 起步就够单仓库分析。 首选 Claude Sonnet 4.6（1M, 编程能力最强）或 GPT-5.4（1.05M, 中档预算）。超大代码库（>50 万行）首选 Llama 4 Scout（10M, $0.80 装满价，开源）或 Grok 4.20（2M, $2.50 装满价）。

Agent 长链路任务

Agent 每一步都把历史塞回去，token 增长是几何级。一个跑 50 步的 Agent 末段 prompt 可能 200K+ 起步。 首选 Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.7（Agent 能力国际前列），国内可选 DeepSeek V4 Pro（Agent 能力国内领先）。

单轮会话 / 一般问答

90% 的日常对话连 8K token 都用不到。 不要用长上下文模型做这种事，价格、延迟、计费档位都不划算。便宜的 Mini/Flash 档（GPT-5.4 Mini / Gemini 3 Flash / DeepSeek V4 Flash）就够了。

附录：token 怎么换算成中文字数

token 不是字符也不是单词，是模型的子词单元。不同 tokenizer 的拆分方式不一样，下面是 GPT/Claude/Gemini 系列 tokenizer 的常见经验值：

语言/内容	每 token 约	1M token ≈
中文（常见汉字）	0.55-0.75 字	60-75 万汉字
中文（含古文/生僻字）	0.4-0.6 字	40-60 万汉字
英文（散文）	0.75 单词	75 万英文单词
代码（Python / TS）	2-3 字符	2-3 万行
JSON / YAML 配置	3-4 字符	3-4 万行

表上「中文等价」一列按 0.66 字/token 估算，是个中位数。如果你的内容偏专业术语、古文或人名地名密集，实际能装下的字数会少 20%-30%。要精确算可以用 OpenAI Tokenizer 实测。

数据来源与方法

上下文窗口与价格： openrouter.ai/api/v1/models JSON 接口的 context_length 与 pricing 字段。OpenRouter 实测各家 API 的可用值，比官网宣传更接近真实开发场景。
生成速度： Artificial Analysis 实测的 output_tokens_per_sec 中位数。
最后复核：2026-05-13（上一次完整拉取 2026-07-22）。国产厂商窗口长度变动较频繁，下次月度更新会全量复核。
不做综合分：本榜单只按上下文窗口排，不把窗口长度和智能/编程分掺在一起算「长上下文综合分」。上下文窗口只是「能塞多少」，能否在长文档里推理是另一回事——参考上面的「needle-in-haystack」段落。