【 API 】 Loap AI 模型价格💰

🛜 Loap AI官方网站有两种计费方式。一种是随用随付的弹性计费，一种是订阅计划。

💰 官方站 1 人民币 兑换 10 点数 💰

⭐ API 中转仅支持弹性计费, 不涵盖订阅配额 ⭐

⚠ 其他站点请参阅其站点的信息，与官方站计费无关 ⚠

🎉 全部模型支持 OpenAI API 格式调用 (类似 One API) 🎉

最新的订阅计划配额请前往官方站查看，下列仅列出弹性计费价格：

最低余额限制

为了防止超出余额的部分过多，同时为了防止滥用，Chat Nio 设定了特定模型的最低余额预检，当小于该余额时，不可发起请求。

• ✨ 按次计费模型：单次调用费用

• ✨ Token 计费模型：1K 输入 Token 费用 + 1K 输出 Token 费用

OpenAI / Azure OpenAI​

⭐ OpenAI 全部官方模型支持 Function Calling

快速接入

除常规标准格式外， LoapAI 同时适配了更多 Developers Friendly 的调用方式：

• GPT-4 Turbo / GPT-4 Vision Preview 支持 ⭐ 直接在输入框中输入图片 URL / Base64 进行调用 (正则实现, 推荐 URL 中不含空格, 文本内容和 URL 中不要粘连以避免提取错误)。

• DALL-E 系列绘图模型支持 ⭐ Chat Completions 接口 (/v1/chat/completions) 调用。

• GPT-4 DALLE 支持 ⭐ Images 接口 (/v1/images) 调用。

Tip: 除上述格式外同时也同时并优先兼容标准格式，比如 DALL-E 绘图模型优先支持 /v1/images 调用。

Midjourney & SDXL​

⭐ 由 Midjourney Proxy Plus 提供支持

快速接入

所有绘图模型 API 调用格式兼容:

1. ⭐ Images 接口 (/v1/images)

2. ⭐ Chat Completions 接口 (/v1/chat/completions)

Anthropic Claude​

模型声明

• Claude-1 / Claude-2 系列为逆向模型，不保证稳定性。

• Claude-3 系列 支持 Function Calling 调用。

• Claude-3 Opus 和 Claude-3 Sonnet 模型支持识别图片，调用格式同 GPT-4 Vision Preview。

SparkDesk 讯飞星火​

ChatGLM 智谱清言​

模型声明

• glm-4v 模型支持识别图片，调用格式同 GPT-4 Vision Preview。

• 智谱将 API 格式从 V3 升级至 V4, 原 V3 模型将逐步废弃：

  • zhipu-chatglm-turbo (同 glm-3-turbo)

  • zhipu-chatglm-pro (已废弃)

  • zhipu-chatglm-std (已废弃)

  • zhipu-chatglm-lite (已废弃)

模型	费率	问题 Token (点数 / 1k token)	回答 Token (点数 / 1k token)
zhipu-chatglm-turbo	对齐官网计费	0.05	0.05
zhipu-chatglm-pro（废弃）	对齐官网计费	0.1	0.1
zhipu-chatglm-std（废弃）	对齐官网计费	0.05	0.05
zhipu-chatglm-lite（废弃）	对齐官网计费	0.05	0.05

Moonshot 月之暗面​

DeepSeek 深度求索​

DashScope 通义千问​

INFO

• -net 后缀模型为开启 DashScope 联网选项模型。

Google Gemini / PaLM2​

INFO

• Gemini Pro Vision / Gemini 1.5 Pro Latest / Gemini 1.5 Flash Latest 模型支持识别图片，调用格式同 GPT-4 Vision Preview。

• Gemini Pro Vision 不支持多轮对话 (Multi Turn) 且强制输入携带图片。

• Chat Bison 001 不支持中文对话，已被 Google 废弃。

New Bing​

New Bing 为逆向模型，不保证稳定性，出现错误为正常现象

Meta LLaMa​

LLaMa 模型不保证高速和稳定性，吐字速度随当前可用性能影响

腾讯混元​

360 智脑​

百川 AI​

火山方舟（抖音豆包）​

Pika Text To Video (文生视频)​

Suno (文生音乐)​

Token 计算方式​

🔔 Loap AI 的 Token 计费方式完全参照 OpenAI 官方保持一致 🔔

Tokenizer 的计算方法请查看 OpenAI Cookbox，后端使用 Tiktoken Go 库进行计算。

pkoukk / tiktoken-gogo version of tiktoken

询问模型自己使用了多少 Token 是不可行的，模型大概率只会得出错误答案。 Token 计算方法请前往 OpenAI 官方 Token 计算器 Tokenizer - OpenAI Platform 进行计算。

每次发送将产生一次请求。在一次请求中，分为 输入 Tokens 和 输出 Tokens：

• 输入 Tokens：请求的问题 和 携带历史上下文对话 消息的 Token 数量总和。

• 输出 Tokens：模型返回的回答消息的 Token 数量。

💰 计算步骤

1. 每一条输入消息按照 ROLE_TOKENS + CONTENT_TOKENS + NAME_TOKENS 计算，并加入权 TokensPerMessage 参数 (一般为 3) 并相加计算总 Tokens。

2. 输出消息的 CONTENT_TOKENS 计算输出 Tokens。

3. 价格 = (输入 Tokens / 1000 输入费率) + (输出 Tokens / 1000 输出费率)

🔍 请求案例

假设一轮对话中，使用 GPT-4 1106 Preview 模型，且用户的对话界面类似于：

用户 > 你好
回复 < 你好！有什么我可以帮助你的吗？
用户 > 你是谁

我是一个人工智能助手，由 OpenAI 创建，旨在帮助人们回答问题、提供信息、解决问题或者进行闲聊。如果你有任何疑问或需要帮助，随时告诉我！

在本轮对话中，一共请求两次，我们挑第二次请求作为示例进行计算：

输入 Token 的结构体应类似于：

json

{
  "model": "gpt-4-1106-preview",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好" },
    { "role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？" },
    { "role": "user", "content": "你是谁" }
  ]
}

1. 计算输入 Token (总计 6 + 21 + 8 + 3 = 38 tokens)

   • 第一条消息 内容: 你好 (2 tokens), 角色: user (1 token), 权重 (3 tokens) - 总计 6 tokens

   • 第二条消息 内容: 你好！有什么可以帮助你的吗？ (17 tokens), 角色: assistant (1 token), 权重 (3 tokens) - 总计 21 tokens

   • 第三条消息 内容: 你是谁 (4 tokens), 角色: user (1 token), 权重 (3 tokens) - 总计 8 tokens

   • Reply 的前缀携带 <|im_start|>assistant<|im_sep|> (3 tokens)

2. 计算输出 Token (总计 71 tokens)

   • 输出 内容: 我是... (71 tokens)

3. 计算价格

   • 从上面的 gpt-4-1106-preview 价格可知，输入 Token 为 0.1 点数 / 1k token，输出 Token 为 0.3 点数 / 1k token

   • 计算价格为 (38 / 1000 0.1) + (71 / 1000 0.3) = 0.0038 + 0.0213 = 0.0251 点数

校对站点的使用记录，找到此请求的记录：

输入 Token, 输出 Token 和价格全部与计算结果相符。