可用模型与计费方式

SomaDisk 提供 Qwen、GPT、MiniMax、GLM、DeepSeek 和 Kimi 系列模型。可以根据任务需要和额度消耗选择模型。

选择模型

建议先按以下用途选择，再结合费率与使用场景调整：

任务	可优先尝试的模型
文献阅读、论文图表解读	qwen3.8-flash
综合文献研究、整合证据	gpt-6.1-sol
科研编程、编写分析流程	glm-5.3

GPT 系列在模型菜单中标有 PRO，需要 Lite 及以上套餐权限，并受 GPT 专用额度限制。GPT 额度用尽时，可以选择账号仍有权限使用的其他模型。套餐权益和余额可在套餐权益与 AI 额度中查看。

模型和费率更新时间

以下模型与费率根据 2026-11-01 的模型目录和计费配置整理。实际可选型号取决于当前服务配置和账号权限，以应用内模型菜单为准。菜单中每个型号的「额度」显示输入、输出倍率，详细提示会列出各输入长度的费率和缓存输入规则。

Credits 如何计算

Credits 是 AI 功能的使用额度。Token 是模型计算文本等内容用量的单位，数量由模型服务统计，与字数没有固定的换算比例。

每次模型调用分别计算输入和输出的消耗。表中的倍率表示 每个 Token 消耗多少 Credits：输入 4× 表示每个输入 Token 消耗 4 Credits，输出 14× 表示每个输出 Token 消耗 14 Credits。

• 输入：发送给模型的内容，通常包含当前问题、需要带入的历史对话、引用材料、任务指令和工具返回的内容。
• 缓存输入：模型服务确认可复用的输入内容，按对应输入费率的 20% 计费；这部分已经包含在输入总量中，计算时单独拆出。
• 输出：模型服务统计的生成内容。

单次调用的计算方式为：

消耗 Credits = 非缓存输入 Token × 输入倍率
             + 缓存输入 Token × 输入倍率 × 20%
             + 输出 Token × 输出倍率

每次调用的计算结果向上取整到整数 Credits。若模型按输入长度分档，先用**总输入 Token 数（包含缓存输入）**确定档位，再将该档位的输入、输出倍率用于整次调用。

例如，使用 qwen3.8-flash，输入 1,000 Token、输出 500 Token，没有缓存输入时，消耗 1,000 × 4 + 500 × 14 = 11,000 Credits。如果同一次调用的输入中有 800 Token 被确认为缓存输入，则消耗 200 × 4 + 800 × 4 × 20% + 500 × 14 = 8,440 Credits。

一个任务可能多次调用模型，例如读取材料、执行工具后继续分析，或分步骤生成结果。任务消耗会累计这些调用的用量。较长的历史对话和引用材料也可能增加输入用量。

模型费率

以下均以 Credits / Token 表示。标为「全部」的型号使用同一组费率；输入长度用于确定计费档位，模型可接收的内容长度仍以服务实际支持为准。

Qwen

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
qwen3.8-flash	全部	4×	14×
qwen3.8-max	全部	60×	180×
qwen3.7-flash	全部	1×	4×
qwen3.7-max	全部	60×	180×

GPT（需要 Lite 及以上套餐）

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
gpt-6.1-sol	≤ 272,000	71×	355×
gpt-6.1-sol	> 272,000	142×	533×
gpt-6-luna	≤ 272,000	4×	18×
gpt-6-luna	> 272,000	8×	27×
gpt-6-astra	≤ 272,000	355×	1,775×
gpt-6-astra	> 272,000	710×	2,663×
gpt-6-sol	≤ 272,000	71×	355×
gpt-6-sol	> 272,000	142×	533×
gpt-5.6-luna	≤ 272,000	8×	43×
gpt-5.6-luna	> 272,000	15×	64×
gpt-5.6-terra	≤ 272,000	71×	426×
gpt-5.6-terra	> 272,000	142×	639×
gpt-5.6-sol	≤ 272,000	142×	710×
gpt-5.6-sol	> 272,000	284×	1,065×
gpt-5.5	全部	177×	1,066×
gpt-5.4	全部	89×	533×
gpt-5.4-mini	全部	27×	160×

MiniMax

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
MiniMax-M3	全部	11×	42×
MiniMax/MiniMax-M2.7	全部	11×	42×
MiniMax-M2.7-highspeed	全部	21×	84×

GLM

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
glm-5.3	全部	40×	140×
ZHIPU/GLM-5.3-FlashX	全部	10×	35×
glm-5.2	全部	40×	140×

DeepSeek

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
vanchin/deepseek-v4.1-flash	全部	10×	40×
deepseek-v4-flash	全部	5×	10×
deepseek-v4-pro	全部	15×	31×

Kimi

模型	输入 Token 数	输入倍率	输出倍率
kimi-k3	全部	100×	500×
kimi-k2.6	全部	33×	135×
kimi-k2.7-code	全部	33×	135×

查看余额与购买额度

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