实时价格
MINIMAX-M2$1.001000K
QWEN3-CODER-FL$0.981000K
MINIMAX-M2.5$0.991000K
GROK-4-1-FAST-$0.502000K
GROK-4-FAST$0.502000K
GEMINI-3.1-FLA$1.501049K
GROK-4-FAST-NO$0.502000K
QWEN-PLUS-2025$0.781000K
QWEN-PLUS$0.781000K
GROK-4-FAST-RE$0.502000K
GPT-4.1-NANO$0.401048K
GPT-4.1-MINI-2$1.601048K
GPT-4.1-MINI$1.601048K
MINIMAX-M2.7$1.201000K
GROK-4.1-FAST$0.502000K
LLAMA-4-MAVERI$0.601049K
MINIMAX-01$1.101000K
QWEN-PLUS-2025$0.781000K
DEEPSEEK$0.281049K
MINIMAX-M3$1.20Elo 1528
GEMINI-2.5-FLA$0.401049K
GROK-4-1-FAST-$0.502000K
GEMINI-2.5-FLA$0.401049K
GEMINI-2.0-FLA$0.301049K
GEMINI-2.0-FLA$0.401049K
MINIMAX-M2.1$0.951000K
QWEN3.5-FLASH-$0.261000K
DEEPSEEK-V4-FL$0.281049K
MINIMAX-M2$1.001000K
QWEN3-CODER-FL$0.981000K
MINIMAX-M2.5$0.991000K
GROK-4-1-FAST-$0.502000K
GROK-4-FAST$0.502000K
GEMINI-3.1-FLA$1.501049K
GROK-4-FAST-NO$0.502000K
QWEN-PLUS-2025$0.781000K
QWEN-PLUS$0.781000K
GROK-4-FAST-RE$0.502000K
GPT-4.1-NANO$0.401048K
GPT-4.1-MINI-2$1.601048K
GPT-4.1-MINI$1.601048K
MINIMAX-M2.7$1.201000K
GROK-4.1-FAST$0.502000K
LLAMA-4-MAVERI$0.601049K
MINIMAX-01$1.101000K
QWEN-PLUS-2025$0.781000K
DEEPSEEK$0.281049K
MINIMAX-M3$1.20Elo 1528
GEMINI-2.5-FLA$0.401049K
GROK-4-1-FAST-$0.502000K
GEMINI-2.5-FLA$0.401049K
GEMINI-2.0-FLA$0.301049K
GEMINI-2.0-FLA$0.401049K
MINIMAX-M2.1$0.951000K
QWEN3.5-FLASH-$0.261000K
DEEPSEEK-V4-FL$0.281049K

gemini-3.1-flash-lite-preview 对比 gpt-4.1-mini-2025-04-14

输入价格
$0.25
$0.40
输出价格
$1.50
$1.60
上下文窗口
1049K
1048K
吞吐
153 tok/s
169 tok/s
可用性
98.3%
97.6%
单任务成本
$0.001
$0.002
效率评分
96
96

按负载估算每月成本

指标
GEMINI-3.1-FLA
GPT-4.1-MINI-2
聊天助手
$255.00
$312.00
RAG / 长上下文
$435.00
$624.00
智能体 / 工具调用
$720.00
$864.00

效率评分: gemini-3.1-flash-lite-preview

综合价格、速度与可靠性,gemini-3.1-flash-lite-preview 在多数负载下整体更均衡——但最终取舍取决于你输入、输出与延迟的具体配比。

数据为示意性演示数据,不构成投资建议。

常见问题

gemini-3.1-flash-lite-preview 和 gpt-4.1-mini-2025-04-14 哪个更便宜?+

gemini-3.1-flash-lite-preview 的输入价格更低——$0.25 vs $0.40/百万 Token——多数混合负载下它是两者中更划算的。数字为示意性演示数据。

gemini-3.1-flash-lite-preview 和 gpt-4.1-mini-2025-04-14 该选哪个?+

综合价格、速度与可靠性,gemini-3.1-flash-lite-preview 在多数负载下整体更均衡——但最终取舍取决于你输入、输出与延迟的具体配比。