Pesquisa e comparação orientadas por tarefas
Escolha um modelo de IA chinês com base na restrição que importa.
Comece por programação, contexto, medição de latência, vídeo ou custo-benefício. Cada rota separa os fatos atuais do modelo da decisão que você ainda precisa testar. Os preços Standard dos modelos de token seguem 100% dos preços de tabela internacionais dos provedores; alguns modelos têm um preço Paid separado após a primeira recarga. As linhas de mídia mostram tarifas de serviço transparentes em USD; qualquer margem de serviço já está incluída na tarifa exibida.
Este é um centro de decisões, não um ranking de popularidade ou qualidade. Publicamos apenas informações atuais do catálogo: janela de contexto, preço em USD, modalidade e capacidades declaradas. Para benchmarks de qualidade, consulte os rankings de benchmarks da ChinaAPI, que citam classificações de terceiros como Artificial Analysis e mostram a fonte e a data de cada número.
Comece pela decisão.
Cinco vias, um padrão de evidência.
Os roteiros de pesquisa indicam as evidências disponíveis, quando elas são úteis e onde terminam. Eles conduzem aos fatos relevantes do modelo e a um único caminho de registro com marcação UTM.
Codificação e agentes
Comece com modelos cujas descrições ou capacidades atuais mencionem explicitamente codificação, ferramentas, agentes, engenharia, planejamento ou trabalho estruturado.
- Use-o quando: Use essa abordagem quando o gargalo estiver relacionado ao uso de ferramentas, à geração de código ou a um loop de agente.
- Limite: As etiquetas de capacidade descrevem a adequação declarada; elas não são uma pontuação de qualidade de codificação mensurável.
Contexto longo
Utilize o campo de contexto atual para restringir os candidatos antes de avaliar a qualidade da recuperação, a estrutura do prompt e o custo total em tokens.
- Use-o quando: Utilize este método para repositórios grandes, documentos extensos e trabalhos de conhecimento que envolvam várias etapas.
- Limite: Uma janela de contexto maior não garante melhor recordação, raciocínio ou latência.
Baixa latência
A ChinaAPI ainda não publica um ranking de latência entre regiões. Esta rota oferece uma maneira repetível de medir sua própria latência, região e modo de streaming.
- Use-o quando: Use esta rota quando o tempo de interação ou o tempo do primeiro token for um fator determinante para a liberação do token.
- Limite: Não infira a latência a partir do preço listado, do contexto ou de uma solicitação individual.
Geração de vídeo
Compare as modalidades de vídeo atuais, as funcionalidades e os preços transparentes por unidade em USD do serviço antes de testar seu próprio prompt e duração.
- Use-o quando: Utilize este caminho para requisitos de história, movimento, imagem de referência e áudio.
- Limite: O catálogo não é uma classificação de qualidade visual ou de sucesso na execução de tarefas.
Valor
Utilize o preço de entrada listado como filtro de custo e, em seguida, teste o custo do resultado aceito com sua carga de trabalho, tentativas, comprimento da saída e restrições operacionais.
- Use-o quando: Use essa opção quando o orçamento for uma restrição rígida e uma comparação direta de preços for útil.
- Limite: O menor preço de entrada listado não representa uma garantia de qualidade, latência ou custo total.
Fatos do modelo por tarefa
Faça uma seleção com base em fatos e, em seguida, valide sua carga de trabalho.
Os modelos podem aparecer em mais de um grupo. Nessas tabelas compactas, as linhas são ordenadas primeiro pela janela de contexto maior e, em seguida, pelo preço de entrada listado menor.
Codificação e agentes
LLMs cujas descrições ou capacidades fazem referência a codificação, agentes, ferramentas, engenharia, planejamento ou trabalho de escritório. Trata-se de evidência de catálogo, não de uma classificação de qualidade mensurável.
| Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M |
|---|---|---|---|
| gpt-6.1-terra | OpenAI | 1.05M | $2 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.834 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 |
| step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 |
| hy3 | Tencent | 256K | $0.132 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Projeto Moonshot | 256K | $1.9 |
| MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 |
| MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 |
| glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 |
| stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 |
Melhor para Raciocínio
LLMs com a tag Reasoning na fonte de dados atual.
| Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M |
|---|---|---|---|
| gpt-6.1-terra | OpenAI | 1.05M | $2 |
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.834 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 |
| step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 |
| hy3 | Tencent | 256K | $0.132 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Projeto Moonshot | 256K | $1.9 |
| MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 |
| MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 |
| glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 |
| stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 |
Contexto longo
Todos os LLMs com uma janela de contexto 1M, ordenados pelo menor preço de entrada listado.
| Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M |
|---|---|---|---|
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 |
| hy4-preview | Tencent | 1M | $0.834 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 |
| glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 |
Multimodal
LLMs com vision=true. Modelos somente de texto não são listados neste grupo.
| Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M |
|---|---|---|---|
| glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 |
| qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 |
| deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 |
| step-5-preview | StepFun | 1M | $1 |
| qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 |
| qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 |
| kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 |
| step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 |
| doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 |
| doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 |
| kimi-k2.6 | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 |
| kimi-k2.7-code-highspeed | Projeto Moonshot | 256K | $1.9 |
Da lista de finalistas à implementação
Escolha um modelo, verifique o caminho de instalação e, em seguida, registre-o.
Os cartões de modelo restringem o catálogo; os guias de integração fornecem a próxima etapa de configuração. Os links para os guias são exibidos apenas para ferramentas com um registro de verificação desatualizado, portanto, uma etiqueta de capacidade do catálogo nunca é apresentada como garantia de compatibilidade.
Continue com um guia de configuração verificado
Abra o guia de ferramentas que corresponde ao seu fluxo de trabalho e comece com um pequeno teste antes de encaminhar o tráfego de produção.
Validação de baixa latência
Meça o fluxo de trabalho que você realmente irá implementar.
Não publicamos um ranking de latência entre regiões porque o catálogo atual não contém um conjunto de dados de latência multirregional repetível. Mantenha o modelo, o prompt, o formato da requisição, a região, a concorrência e o modo de streaming fixos ao realizar os testes.
Uma verificação de latência repetível
Registre o tempo até o primeiro token e o tempo total de conclusão em várias execuções. Compare apenas as execuções com o mesmo prompt e limite de saída e, em seguida, mantenha as medições brutas com a data e a região do teste.
Limite: Uma única solicitação, uma especificação de provedor ou um preço listado não podem sustentar uma alegação de latência. Até que uma sonda documentada publique o tamanho da amostra e a região, este hub não rotulará nenhum modelo como a opção de menor latência.
Janela de contexto mais longa
Todos LLMs ordenados por contexto.
Ordenado por janela de contexto em ordem decrescente, seguido pelo preço de entrada em ordem crescente. O preço de saída é mostrado para modelos com cobrança por token.
| Classificação | Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M | Saída $/1M |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | gpt-6.1-terra | OpenAI | 1.05M | $2 | $7.5 |
| 2 | glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 | $0.5 |
| 3 | qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 | $0.47 |
| 4 | deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 5 | LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 6 | hy4-preview | Tencent | 1M | $0.834 | $2.501 |
| 7 | MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 | $3.6 |
| 8 | step-5-preview | StepFun | 1M | $1 | $2.7 |
| 9 | qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 | $4.8 |
| 10 | deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 | $3.96 |
| 11 | glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 12 | glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 13 | qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 14 | kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 | $15 |
| 15 | step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 16 | step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 17 | hy3 | Tencent | 256K | $0.132 | $0.528 |
| 18 | step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 | $1.15 |
| 19 | doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 | $2.2222 |
| 20 | doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 | $4.4444 |
| 21 | kimi-k2.6 | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 22 | kimi-k2.7-code | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 23 | kimi-k2.7-code-highspeed | Projeto Moonshot | 256K | $1.9 | $8 |
| 24 | MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 | $1.2 |
| 25 | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 | $2.4 |
| 26 | glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 | $4.4 |
| 27 | stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 | $3.5 |
Filtro de valor
LLMs ordenado pelo preço de entrada listado.
Ordenado pelo valor em USD por 1M de tokens, em ordem crescente. Use isso como um filtro de custo, não como um filtro de qualidade, latência ou classificação de custo por resultado aceito.
| Classificação | Modelo | Fornecedor | Contexto | Entrada $/1M | Saída $/1M |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | step-3.5-flash | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 2 | step-3.5-flash-2603 | StepFun | 256K | $0.1 | $0.3 |
| 3 | hy3 | Tencent | 256K | $0.132 | $0.528 |
| 4 | glm-5.3-flash | Zhipu AI | 1M | $0.15 | $0.5 |
| 5 | qwen3.8-flash | Alibaba | 1M | $0.15 | $0.47 |
| 6 | step-3.7-flash | StepFun | 256K | $0.2 | $1.15 |
| 7 | deepseek-flash | DeepSeek | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 8 | LongCat-2.0 | Meituan | 1M | $0.3 | $1.2 |
| 9 | MiniMax-M2.7 | MiniMax | 200K | $0.3 | $1.2 |
| 10 | doubao-seed-2-1-turbo-260628 | ByteDance | 256K | $0.4444 | $2.2222 |
| 11 | MiniMax-M2.7-highspeed | MiniMax | 200K | $0.6 | $2.4 |
| 12 | hy4-preview | Tencent | 1M | $0.834 | $2.501 |
| 13 | doubao-seed-2-1-pro-260628 | ByteDance | 256K | $0.8889 | $4.4444 |
| 14 | MiniMax-M3 | MiniMax | 1M | $0.9 | $3.6 |
| 15 | kimi-k2.6 | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 16 | kimi-k2.7-code | Projeto Moonshot | 256K | $0.95 | $4 |
| 17 | step-5-preview | StepFun | 1M | $1 | $2.7 |
| 18 | qwen3.7-plus | Alibaba | 1M | $1.2 | $4.8 |
| 19 | deepseek-v4-pro | DeepSeek | 1M | $1.32 | $3.96 |
| 20 | glm-5.2 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 21 | glm-5.3 | Zhipu AI | 1M | $1.4 | $4.4 |
| 22 | glm-5.1 | Zhipu AI | 200K | $1.4 | $4.4 |
| 23 | stepaudio-2.5-chat | StepFun | $1.5 | $3.5 | |
| 24 | kimi-k2.7-code-highspeed | Projeto Moonshot | 256K | $1.9 | $8 |
| 25 | gpt-6.1-terra | OpenAI | 1.05M | $2 | $7.5 |
| 26 | qwen3.8-max | Alibaba | 1M | $2 | $6 |
| 27 | kimi-k3 | Projeto Moonshot | 1M | $3 | $15 |
Modelos de geração de vídeo
Kling, Seedance, Hailuo, Wan e HappyHorse.
Os modelos de vídeo não possuem janelas de LLM na fonte de dados. A cobrança é feita em USD pela unidade mostrada abaixo. Teste o prompt, a duração, a resolução, as necessidades de controle de referência e o modo de falha antes de escolher uma rota de produção.
| Modelo | Fornecedor | Capacidades | Cobrança |
|---|---|---|---|
| kling-3.0-turbo | Kuaishou | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo, Áudio, Rápido | $0.56 por geração |
| MiniMax-H3 | MiniMax | Vídeo, texto para vídeo, imagem para vídeo, referência para vídeo, áudio, pesos abertos | $0.08 por segundo |
| doubao-seedance-2-5-260628 | ByteDance | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo | Por geração |
| MiniMax-Hailuo-2.3 | MiniMax | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo | $0.2778 por geração |
| doubao-seedance-2-0-mini-260615 | ByteDance | Vídeo, Texto para Vídeo, Rápido | Por geração |
| kling-v3 | Kuaishou | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo, Áudio | $0.42 por geração silenciosa de 5-second em 720 |
| kling-v3-omni | Kuaishou | Vídeo, Referência a Vídeo, Edição | $0.42 por geração |
| MiniMax-Hailuo-02 | MiniMax | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo | $0.2778 por geração |
| doubao-seedance-2-0-260128 | ByteDance | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo | Por geração |
| MiniMax-Hailuo-2.3-Fast | MiniMax | Vídeo, conversão de imagem em vídeo, rápido | $0.1875 por geração |
| doubao-seedance-2-0-fast-260128 | ByteDance | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo, Rápido | Por geração |
| happyhorse-1.1-t2v | Alibaba | Vídeo, Texto para Vídeo | $0.075 por segundo |
| happyhorse-1.1-r2v | Alibaba | Vídeo, Referência a Vídeo | $0.075 por segundo |
| happyhorse-1.1-i2v | Alibaba | Vídeo, conversão de imagem em vídeo | $0.075 por segundo |
| wan2.7-t2v | Alibaba | Vídeo, Texto para Vídeo | $0.1 por segundo |
| wan2.7-r2v | Alibaba | Vídeo, Referência a Vídeo | $0.35 por segundo |
| wan2.7-videoedit | Alibaba | Vídeo, Edição de Vídeo | $0.2 por segundo |
| wan2.7-i2v | Alibaba | Vídeo, conversão de imagem em vídeo, áudio | $0.1 por segundo |
| kling-4.0 | Kuaishou | Vídeo, Texto para Vídeo, Imagem para Vídeo, Áudio | $0.9 por uma geração de 5 segundos em 720p |
modelos de geração de imagens
Modelos de imagem Seedream e Wan.
Os modelos de imagem não possuem janelas de LLM na fonte de dados. A cobrança é feita por imagem em USD.
| Modelo | Fornecedor | Capacidades | Cobrança |
|---|---|---|---|
| doubao-seedream-5-0-260128 | ByteDance | Imagem, Texto para Imagem, Imagem para Imagem, 4K | $0.0306 por imagem |
| wan2.7-image | Alibaba | Imagem, Texto para Imagem, Edição de Imagem, Referência Múltipla | $0.0278 por imagem |
| wan2.7-image-pro | Alibaba | Imagem, Texto para Imagem, Edição de Imagem, Múltiplas Referências, 4K | $0.0694 por imagem |
Como devo escolher um modelo de IA chinês?
Comece com a rota que corresponde à sua restrição e, em seguida, teste as candidatas com suas instruções e critérios de aceitação. Este hub publica dados atuais do catálogo, não um ranking universal de qualidade. Para benchmarks de qualidade, consulte os rankings de benchmarks da ChinaAPI, que citam classificações de terceiros como Artificial Analysis e mostram a fonte e a data de cada número.
Quais modelos têm o contexto mais extenso?
Os LLMs com contexto de 1M nos dados atuais são glm-5.3-flash, qwen3.8-flash, deepseek-flash, LongCat-2.0, hy4-preview, MiniMax-M3, step-5-preview, qwen3.7-plus, deepseek-v4-pro, glm-5.2, glm-5.3, qwen3.8-max, kimi-k3.
Quais modelos são os mais baratos?
Entre os LLMs cobrados por token, step-3.5-flash e step-3.5-flash-2603 compartilham o menor preço de entrada listado, a $0.1 por 1M tokens de entrada. O próximo preço de entrada listado é hy3 a $0.132 por 1M tokens de entrada.
Qual modelo apresenta a menor latência?
A ChinaAPI não publica um ranking de latência entre regiões. Meça a latência no mesmo prompt, região, concorrência e modo de streaming antes de usá-la como critério para decisões em produção.
Comece os testes
Use as rotas de decisão como uma lista restrita e, em seguida, teste sua própria carga de trabalho.
Os dados do catálogo reduzem as opções. A escolha final do modelo ainda deve ser baseada nas suas solicitações, dados, necessidades de latência, critérios de aceitação e custo total por resultado aceito.
Experimente ChinaAPI
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