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Flum-API 定价原则

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1. 模型价格对齐

  • 海外大模型：价格为官网标准x1.5到1.2倍（包括 OpenAI、Claude、Gemini、Grok等）。
  • 国内大模型：价格等同于官网价格（包括 DeepSeek、Qwen、Doubao、Kimi等）
  • 稀有模型：个别新出的海外大模型（比如 o3-pro），或申请门槛特别高的模型为官网标准x1.5倍。但充值赠送的折扣下来和官网相近。

价格透明、渠道稳定

全部模型由官网中转，无破解版大模型，消耗视角完全透明，只为用的放心~

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充值优势

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2. 汇率优惠

优惠汇率

1:7 优惠汇率低于实时美元汇率（约 7.2）

最低门槛

5 美元起充仅需 35 元人民币即可开始使用

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3. 充值赠送

充值越多，优惠越大充值 500 美元，额外赠送 15%，综合折扣可达官方八折

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优惠计算示例

实际支付：700 元人民币
获得额度：100 + 15 = 115 美元
实际汇率：700 ÷ 115 = 6.08
折扣比例：6.08 ÷ 7.5 = 0.81（约 8.1 折）

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Flum-API 比官网的更多优势

更关键，相比官方单一账号，Flum-API 提供更全面的服务：

无限制使用

  • 不限速率
  • 不封号风险
  • 按量计费

模型齐全

  • 200+ 热门模型
  • 一键切换
  • 持续更新

接入简单

  • 统一 API 接口
  • 兼容 OpenAI 格式
  • 零迁移成本

企业级服务

  • 专业技术支持
  • 稳定可靠
  • 数据安全保障

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科普：计费基础知识

什么是『按量计费』？ 按量计费（Pay-as-you-go）意味着您只需为实际使用的服务付费，无需预付月费或年费。

灵活使用

  • 用多少付多少
  • 无最低消费要求
  • 随时开始或停止

成本可控

  • 实时查看消耗
  • 设置额度预警
  • 精确到每次调用

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计费模式优先级

Flum-API 支持两种计费模式，当同一模型同时支持两种模式时：
按次计费优先于按量计费如果一个模型同时支持按次和按量计费，系统默认使用按次计费。

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令牌（API Key）设置影响

您的计费方式也受令牌配置影响：

仅允许按量计费

  • 如果令牌设置为”仅按量计费”，即使模型支持按次计费，也会使用按量计费

默认设置

  • 令牌默认支持所有计费模式，系统自动选择（按次优先）

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『按次计费』场景

以下类型的模型通常采用按次计费： 图片生成
  • sora_image 系列（逆向模型）
  • flux-kontext-pro（官方模型）
  • DALL-E 系列
  • Midjourney 相关模型
计费单位：每张图片 视频生成
  • 视频生成类 API
  • 动画制作模型
计费单位：每个视频/每秒
查看完整的模型价格表：Flum-API 价格列表

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什么是 Tokens？

Token 是 AI 模型处理文本的基本单位。理解 Token 有助于您估算和控制成本。
Token 计算参考
  • 中文：1 个汉字 ≈ 1-2 个 tokens
  • 英文：1 个单词 ≈ 1-2 个 tokens
  • 1000 tokens ≈ 750 个英文单词 ≈ 500 个汉字

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Token 计算示例

输入文本："你好，请帮我写一个Python函数"
Token 数：约 12-15 个 tokens

输出文本："def hello_world():\n    print('Hello, World!')"
Token 数：约 15-20 个 tokens

总消耗：输入 + 输出 ≈ 30-35 个 tokens

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提示词与补全

在每次 API 调用中，费用由两部分组成：
1

提示词（Prompt）- 输入 Tokens

您发送给模型的所有内容，包括：
  • 系统提示
  • 用户问题
  • 上下文信息
  • 历史对话（如有）
2

补全（Completion）- 输出 Tokens

模型生成的回复内容，包括：
  • 文本回答
  • 代码生成
  • 结构化数据
不同模型的输入和输出价格可能不同。通常输出 tokens 的价格高于输入 tokens。

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如何选择合适的模型？

模型选择策略 适合场景：大批量处理、简单任务、测试开发推荐模型：
  • gemini-2.5-flash （又快又好）
  • gpt-4.1（可是官方替代 gpt-4.5 的模型）
  • deepseek-v3（国产之光、性价比高）
预估成本：$0.1-1/百万 tokens 适合场景：复杂推理、专业内容、高质量输出推荐模型：
  • gemini-2.5-pro（综合多模态很强）
  • claude-sonnet-4-20250514-thinking（长文本处理）
  • o3（OpenAI 主力的推理模型，多模态能力）
  • deepseek-r1-0528 (R1优化版本)
预估成本：$3-15/百万 tokens 适合场景：日常使用、中等复杂度任务推荐模型：
  • gpt-4.1（性价比均衡）
  • claude-3-5-haiku-20241022（快速响应）
  • qwen-max（中文优化）
预估成本：$0.5-3/百万 tokens

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成本预估方法

1

小样本测试

使用少量样本（5-10个）进行测试调用
2

查看消耗日志

在 Flum-API 控制台查看每次调用的详细 token 消耗
3

计算平均值

统计平均每次调用的 token 数量
4

预估总成本

平均 tokens × 预计调用次数 × 模型单价

实践建议

  1. 先用便宜的模型测试，验证可行性
  2. 通过 Flum-API 后台日志分析实际消耗
  3. 根据任务复杂度选择合适模型
  4. 优化提示词减少不必要的 token 消耗

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常见问题

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