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["模型名称","价格","价格单位","介绍","分组","标签"]
["cosyvoice-clone-v1","语音合成: 2.0 元/每万字符",null,"声音复刻Cosyvoice大模型，依托先进的大模型技术进行特征提取，从而完成声音的复刻，且无需训练过程。仅需提供时长较短的音频，即可迅速生成高度相似且听感自然的定制声音。","阿里系列模型","语音合成"]
["cosyvoice-v3-flash","语音合成: 1.0 元/每万字符",null,"合成能力：CosyVoice-v3-Flash是通义实验室CosyVoice系列最新版高性能的语音合成大模型，较之前版本在自然度、音质、韵律、情感表现力上有更好的表现。该模型支持文本至语音的实时流式合成。克隆能力：CosyVoice-v3-Flash也是通义实验室CosyVoice系列最新版的语音克隆大模型，较之前版本提升了发音准确性、音色相似度，并且增加了更多小语种支持（德、西、法、意、俄）。仅需提供5-20s的参考音频，即可迅速生成高度相似且听感自然的定制声音。","阿里系列模型","语音合成"]
["cosyvoice-v3-plus","语音合成: 2.0 元/每万字符",null,"克隆能力：CosyVoice-v3-plus是通义实验室CosyVoice系列最新版的语音克隆大模型，具有更好的音质和复刻相似度，适用于更专业的场景。仅需提供5-20s的参考音频，即可迅速生成高度相似且听感自然的定制声音。合成能力：CosyVoice-v3-plus是通义实验室CosyVoice系列最新版的语音合成大模型，具有更好的音质和表现力，适用于更专业的场景。该模型支持文本至语音的实时流式合成。","阿里系列模型","语音合成"]
["deepseek-r1-0528","输入: 4.0 元/每百万tokens\n输出: 16.0 元/每百万tokens",null,"0528为R1模型的小版本升级，相较于旧版 R1，新版在复杂推理任务中的表现有了显著提升。在数学、编程与通用逻辑等多个基准测评中取得了优异成绩。","阿里系列模型","深度思考"]
["deepseek-r1-distill-qwen-14b","输入: 1.0 元/每百万tokens\n输出: 3.0 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B是一个基于Qwen2.5-14B的蒸馏大型语言模型，使用了 DeepSeek R1 的输出。","阿里系列模型","文本生成"]
["deepseek-r1-distill-qwen-32b","输入: 2.0 元/每百万tokens\n输出: 6.0 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B是一个基于Qwen2.5-32B的蒸馏大型语言模型，使用了 DeepSeek R1 的输出。","阿里系列模型","文本生成"]
["deepseek-r1-distill-qwen-7b","输入: 0.5 元/每百万tokens\n输出: 1.0 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen2.5-Math-7B的蒸馏大型语言模型，使用了 DeepSeek R1 的输出。","阿里系列模型","文本生成"]
["deepseek-r1","输入: 4.0 元/每百万tokens\n输出: 16.0 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 2.0 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 8.0 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能较高，能力较强。","阿里系列模型","深度思考"]
["deepseek-v3.1","输入: 4.0 元/每百万tokens\n输出: 12.0 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-V3.1为混合推理架构模型，同时支持思考模式与非思考模式，具备更高的推理效率和更强的Agent能力。","阿里系列模型","文本生成, 深度思考"]
["deepseek-v3.2-exp","输入: 2.0 元/每百万tokens\n输出: 3.0 元/每百万tokens",null,"引入了DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制）的实验性质版本，针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。","阿里系列模型","文本生成, 深度思考"]
["deepseek-v3.2","输入: 2.0 元/每百万tokens\n输出: 3.0 元/每百万tokens\n显式缓存创建: 2.5 元/每百万tokens\n显式缓存命中: 0.2 元/每百万tokens (原价2.0) [原价显示]\n输入（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 1.5 元/每百万tokens (原价3.0) [原价显示]\n输入（缓存命中）: 0.4 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-V3.2是引入DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制）的正式版模型，也是DeepSeek推出的首个将思考融入工具使用的模型，同时支持思考模式与非思考模式的工具调用。","阿里系列模型","深度思考, 文本生成"]
["deepseek-v3","输入: 2.0 元/每百万tokens\n输出: 8.0 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 4.0 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.4 元/每百万tokens",null,"DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练，在长文本、代码、数学、百科、中文 能力上表现优秀。","阿里系列模型","文本生成, 深度思考"]
["fun-asr-mtl","音频时长: 0.00022 元/每秒",null,"百聆多语言语音识别大模型，支持超过31种语言，支持语种自由切换，出海用户首推，尤其东南亚出海。fun-asr为该模型的升级版本，建议切换使用fun-asr。","阿里系列模型","语音识别"]
["fun-asr-realtime","音频时长: 0.00033 元/每秒",null,"通义实验室新一代端到端语音识别大模型的实时版，基于领先的自研语音技术，具备卓越的上下文感知和高精度语音转写能力。基于端到端架构，Fun-ASR 集成了创新的 RAG 技术，支持大规模热词自定义、敏感/语气词自动过滤、ITN 规范化、标点预测等多维功能，显著提升了整体识别准确率和语境贴合度。同时，Fun-ASR 支持中英文自由切换，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境。","阿里系列模型","实时语音识别"]
["fun-asr","音频时长: 0.00022 元/每秒",null,"通义百聆新一代语音识别大模型，主打中文、英文、日文语音识别，多地区方言覆盖，具备更强的噪声鲁棒性，适应多样复杂环境，国内用户首推。","阿里系列模型","语音识别"]
["glm-5.1","input<=32k | 输入: 6.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 24.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 7.5 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.6 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 1.2 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输入: 8.0 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输出: 28.0 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 显式缓存创建: 10.0 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 显式缓存命中: 0.8 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输入（缓存命中）: 1.6 元/每百万tokens",null,"GLM-5.1是智谱AI推出的面向长程任务（Long Horizon Task）设计的模型，总参数744B，支持200K超长上下文，最大输出 128K tokens。拥有强大逻辑推理、长文本理解与代码生成能力、兼顾性能与推理效率；在多任务基准中表现优异，适用于智能交互、企业应用、开发辅助等场景。","国产顶级模型","文本生成"]
["glm-5","input<=32k | 输入: 4.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 18.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输入: 6.0 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输出: 22.0 元/每百万tokens\n32k<input<=200k | 输入（缓存命中）: 1.2 元/每百万tokens",null,"GLM-5是面向Coding与Agent场景的新一代大模型，在复杂系统工程与长程任务中达到开源 SOTA，真实编程体验逼近 Claude Opus 级别；基于 744B 新基座、异步强化学习与稀疏注意力，实现从“写代码”到“写工程”的全面升级。","国产顶级模型","文本生成"]
["gte-rerank-v2","文本输入: 0.8 元/每百万tokens",null,"gte-rerank-v2是通义实验室研发的多语言文本统一排序模型，面向全球多个主流语种，提供高水平的文本排序服务。通常用于语义检索、RAG等场景，可以简单、有效地提升文本检索的效果。给定查询 (Query) 和一系列候选文本 (documents)，模型会根据与查询的语义相关性从高到低对候选文本进行排序。","阿里系列模型","向量模型"]
["kimi-k2.5","输入: 4.0 元/每百万tokens\n输出: 21.0 元/每百万tokens\n显式缓存创建: 5.0 元/每百万tokens\n显式缓存命中: 0.4 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens",null,"kimi-k2.5是月之暗面迄今发布最全能的模型，原生多模态架构设计，同时支持视觉与文本输入、思考与非思考模式、对话与Agent任务。","国产顶级模型","深度思考, 视觉理解, 文本生成"]
["MiniMax-M2.5","输入: 2.1 元/每百万tokens\n输出: 8.4 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.42 元/每百万tokens",null,"MiniMax-M2.5是MiniMax推出的旗舰级开源大模型，经过数十万个真实复杂环境中的大规模强化学习训练，M2.5 在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或者刷新了行业的 SOTA。","国产顶级模型","深度思考, 文本生成"]
["paraformer-realtime-v1","音频时长: 0.00024 元/每秒",null,"Paraformer中文实时语音识别模型，支持16kHz及以上采样率的视频直播、会议等实时场景下的语音识别。","阿里系列模型","实时语音识别"]
["paraformer-realtime-v2","音频时长: 0.00024 元/每秒",null,"推荐使用 Paraformer最新实时语音识别模型，支持多个语种自由切换的视频直播、会议等实时场景的语音识别。可以通过language_hints参数选择语种获得更准确的识别效果。支持任意采样率。 支持的语言包括：中文（含粤语等各种方言）、英文、日语、韩语。 可支持热词。","阿里系列模型","实时语音识别"]
["paraformer-v1","音频时长: 8e-05 元/每秒",null,"Paraformer中英文语音识别模型，支持16kHz及以上采样率的音频或视频语音识别。","阿里系列模型","语音识别"]
["paraformer-v2","音频时长: 8e-05 元/每秒",null,"推荐使用 Paraformer最新语音识别模型，支持多个语种的语音识别。可以通过language_hints参数选择语种获得更准确的识别效果，支持任意采样率。 支持的语言包括：中文（含粤语等各种方言）、英文、日语、韩语。可支持热词。","阿里系列模型","语音识别"]
["qwen2.5-vl-embedding","图片输入: 1.8 元/每百万tokens\n文本输入: 0.7 元/每百万tokens",null,"基于Qwen2.5-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景","阿里系列模型","多模态向量"]
["qwen3.5-flash","256k<input | 输入: 1.2 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 12.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 1.5 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.12 元/每百万tokens (原价1.2) [原价显示]\n256k<input | 输入（Batch File）: 0.6 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 6.0 元/每百万tokens (原价12.0) [原价显示]\ninput<=128k | 输入: 0.2 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出: 2.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存创建: 0.25 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存命中: 0.02 元/每百万tokens (原价0.2) [原价显示]\ninput<=128k | 输入（Batch File）: 0.1 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens (原价2.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入: 0.8 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 8.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 1.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.08 元/每百万tokens (原价0.8) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 0.4 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 4.0 元/每百万tokens (原价8.0) [原价显示]",null,"Qwen3.5原生视觉语言系列Flash模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步。","阿里系列模型","Qwen3.5, 深度思考, 视觉理解, 文本生成"]
["qwen3.5-plus","256k<input | 输入: 4.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 24.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 5.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.4 元/每百万tokens (原价4.0) [原价显示]\n256k<input | 输入（Batch File）: 2.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 12.0 元/每百万tokens (原价24.0) [原价显示]\ninput<=128k | 输入: 0.8 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出: 4.8 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存创建: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存命中: 0.08 元/每百万tokens (原价0.8) [原价显示]\ninput<=128k | 输入（Batch File）: 0.4 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出（Batch File）: 2.4 元/每百万tokens (原价4.8) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入: 2.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 12.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 2.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.2 元/每百万tokens (原价2.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 6.0 元/每百万tokens (原价12.0) [原价显示]",null,"Qwen3.5原生视觉语言系列Plus模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果在纯文本与多模态方面相较3系列均实现飞跃式进步。","阿里系列模型","Qwen3.5, 文本生成, 深度思考, 视觉理解"]
["qwen3.6-plus","256k<input | 输入: 8.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 48.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 10.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.8 元/每百万tokens (原价8.0) [原价显示]\n256k<input | 输入（Batch File）: 4.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 24.0 元/每百万tokens (原价48.0) [原价显示]\ninput<=256k | 输入: 2.0 元/每百万tokens\ninput<=256k | 输出: 12.0 元/每百万tokens\ninput<=256k | 显式缓存创建: 2.5 元/每百万tokens\ninput<=256k | 显式缓存命中: 0.2 元/每百万tokens (原价2.0) [原价显示]\ninput<=256k | 输入（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=256k | 输出（Batch File）: 6.0 元/每百万tokens (原价12.0) [原价显示]",null,"Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型，展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能，模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。","阿里系列模型","Qwen3.6, 深度思考, 视觉理解, 文本生成"]
["qwen3-asr-flash-realtime","音频时长: 0.00033 元/每秒",null,"Qwen3-ASR-Flash的实时版，一款基于大语言模型的高精度、高智能、高鲁棒性的多语种语音识别模型。依托强大的基座模型、海量的文本与多模态数据、千万小时音频数据，Qwen3-ASR-Flash实现了高精度的语音识别功能，能够自动判断语种并准确识别多个语种的语音，在复杂的音频环境下能够保证精确转录。","阿里系列模型","Qwen3, 实时语音识别"]
["qwen3-asr-flash","音频时长: 0.00022 元/每秒",null,"Qwen3-ASR-Flash是一款基于大语言模型的高精度、高智能、高鲁棒性的多语种语音识别模型。依托强大的基座模型、海量的文本与多模态数据、千万小时音频数据，Qwen3-ASR-Flash实现了高精度的语音识别功能，能够自动判断语种并准确识别多个语种的语音，在复杂的音频环境下能够保证精确转录。","阿里系列模型","Qwen3, 语音识别"]
["qwen3-coder-flash","256k<input | 输入: 5.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 25.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 6.25 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.5 元/每百万tokens\n256k<input | 输入（缓存命中）: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 4.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 1.25 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.1 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.2 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 1.5 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 6.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存创建: 1.875 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存命中: 0.15 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入（缓存命中）: 0.3 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 2.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 10.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 3.125 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.25 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 0.5 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3的代码生成模型，继承Qwen3-Coder-Plus的coding agent能力，支持多轮工具交互，重点优化仓库级别理解能力并增加工具调用稳定性。","阿里系列模型","Qwen3, 文本生成"]
["qwen3-coder-next","input<=32k | 输入: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 4.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 1.5 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 6.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 2.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 10.0 元/每百万tokens",null,"Qwen3系列新一代代码生成模型，效果接近Qwen3-Coder-Plus兼具更优性能。模型重点优化仓库级别理解、支持多轮工具交互、提升对于agentic coding类工具的适配能力。","阿里系列模型","Qwen3, 文本生成"]
["qwen3-coder-plus","256k<input | 输入: 20.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 200.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 25.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 2.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输入（缓存命中）: 4.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入: 4.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 16.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 5.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.4 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 6.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 24.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存创建: 7.5 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存命中: 0.6 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入（缓存命中）: 1.2 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 10.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 40.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 12.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 1.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 2.0 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3的代码生成模型，具有强大的Coding Agent能力，擅长工具调用和环境交互，能够实现自主编程、代码能力卓越的同时兼具通用能力。","阿里系列模型","Qwen3, 文本生成"]
["qwen3-max","input<=32k | 输入: 2.5 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 10.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 3.125 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.25 元/每百万tokens (原价2.5) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（Batch File）: 1.25 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出（Batch File）: 5.0 元/每百万tokens (原价10.0) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.5 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 4.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 16.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存创建: 5.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存命中: 0.4 元/每百万tokens (原价4.0) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（Batch File）: 2.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出（Batch File）: 8.0 元/每百万tokens (原价16.0) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（缓存命中）: 0.8 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 7.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 28.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 8.75 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.7 元/每百万tokens (原价7.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 3.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 14.0 元/每百万tokens (原价28.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 1.4 元/每百万tokens",null,"千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。","阿里系列模型","Qwen3, 文本生成, 深度思考"]
["qwen3-omni-flash-realtime","输入：文本: 2.2 元/每百万tokens\n输入：音频: 18.9 元/每百万tokens\n输入：图片/视频: 3.9 元/每百万tokens\n输出：文本（输入仅包含文本时）: 8.3 元/每百万tokens\n输出：文本+音频（输出的文本不计费）: 75.1 元/每百万tokens\n输出：文本（输入包含图片/音频/视频时）: 15.2 元/每百万tokens",null,"Qwen3-Omni-Flash-Realtime多模态大模型的实时版，基于Thinker–Talker混合专家（MoE）架构，支持文本、图像、音频、视频的高效理解与语音生成能力，可进行119种语言文本交互和20种语言语音交互，生成类人语音实现跨语言精准沟通。模型具备强大指令跟随与系统提示定制功能，灵活适配对话风格与角色设定，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。","阿里系列模型","Qwen3, Realtime-Omni"]
["qwen3-omni-flash","输入：文本: 1.8 元/每百万tokens\n输入：音频: 15.8 元/每百万tokens\n输入：图片/视频: 3.3 元/每百万tokens\n输出：文本（输入仅包含文本时）: 6.9 元/每百万tokens\n输出：文本+音频（输出的文本不计费）: 62.6 元/每百万tokens\n输出：文本（输入包含图片/音频/视频时）: 12.7 元/每百万tokens",null,"Qwen3-Omni-Flash多模态大模型，基于Thinker–Talker混合专家（MoE）架构，支持文本、图像、音频、视频的高效理解与语音生成能力，可进行119种语言文本交互和20种语言语音交互，生成类人语音实现跨语言精准沟通。模型具备强大指令跟随与系统提示定制功能，灵活适配对话风格与角色设定，广泛应用于文本创作、语音助手、多媒体分析等场景，提供自然流畅的多模态交互体验。","阿里系列模型","Qwen3, Multimodal-Omni"]
["qwen3-rerank","文本输入: 0.5 元/每百万tokens",null,"基于Qwen LLM底座训练的文本排序模型，对输入的Query和候选Docs进行相关性排序，支持100+语种和长文本输入，适用于文本检索、RAG等场景，效果对齐开源Qwen3-Rerank系列模型","阿里系列模型","向量模型"]
["qwen3-tts-flash-realtime","语音合成: 1.0 元/每万字符",null,"Qwen3-TTS-Flash-Realtime模型是通义实验室最新的实时语音合成大模型，不仅拥有17种高表现力的拟人音色，且能低延迟高稳定地实时合成音频；同时支持多种语言，方言，支持同一音色多语言输出。该模型经过海量数据训练，合成音频可以根据文本自适应调节语气，对复杂文本合成也有较好的处理能力。","阿里系列模型","Qwen3, 语音合成"]
["qwen3-tts-flash","语音合成: 0.8 元/每万字符",null,"Qwen3-TTS-Flash模型是通义实验室最新推出的离线语音合成大模型，不仅拥有17种高表现力的拟人音色，且能低延迟高稳定地合成音频；同时支持多种语言，方言，支持同一音色多语言输出。该模型经过海量数据训练，合成音频可以根据文本自适应调节语气，对复杂文本合成也有较好的处理能力。","阿里系列模型","Qwen3, 语音合成"]
["qwen3-vl-embedding","图片输入: 1.8 元/每百万tokens\n文本输入: 0.7 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3-VL底座训练的统一多模态向量模型，支持文本、图片、视频单模态/混合模态输入，输出统一表征向量，适用于跨模态检索、图搜、视频检索、图像聚类、复杂多模态信息检索、打标等场景","阿里系列模型","多模态向量"]
["qwen3-vl-flash","input<=32k | 输入: 0.15 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 1.5 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 0.1875 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.015 元/每百万tokens (原价0.15) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（Batch File）: 0.075 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出（Batch File）: 0.75 元/每百万tokens (原价1.5) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.03 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 0.3 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 3.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存创建: 0.375 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存命中: 0.03 元/每百万tokens (原价0.3) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（Batch File）: 0.15 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出（Batch File）: 1.5 元/每百万tokens (原价3.0) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（缓存命中）: 0.06 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 0.6 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 6.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 0.75 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.06 元/每百万tokens (原价0.6) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 0.3 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 3.0 元/每百万tokens (原价6.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 0.12 元/每百万tokens",null,"Qwen3系列小尺寸视觉理解模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，效果优于开源版Qwen3-VL-30B-A3B，响应速度快。全面升级图像/视频理解，支持长视频长文档等超长上下文、空间感知与万物识别；具备视觉2D/3D定位能力，胜任复杂现实任务。","阿里系列模型","Qwen3, 视觉理解, 深度思考"]
["qwen3-vl-plus","input<=32k | 输入: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出: 10.0 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存创建: 1.25 元/每百万tokens\ninput<=32k | 显式缓存命中: 0.1 元/每百万tokens (原价1.0) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（Batch File）: 0.5 元/每百万tokens\ninput<=32k | 输出（Batch File）: 5.0 元/每百万tokens (原价10.0) [原价显示]\ninput<=32k | 输入（缓存命中）: 0.2 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输入: 1.5 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出: 15.0 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存创建: 1.875 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 显式缓存命中: 0.15 元/每百万tokens (原价1.5) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（Batch File）: 0.75 元/每百万tokens\n32k<input<=128k | 输出（Batch File）: 7.5 元/每百万tokens (原价15.0) [原价显示]\n32k<input<=128k | 输入（缓存命中）: 0.3 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 3.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 30.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 3.75 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.3 元/每百万tokens (原价3.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 1.5 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 15.0 元/每百万tokens (原价30.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 0.6 元/每百万tokens",null,"Qwen3系列视觉理解模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，视觉智能体能力在OS World等公开测试集上达到世界顶尖水平。此版本在视觉coding、空间感知、多模态思考等方向全面升级；视觉感知与识别能力大幅提升，支持超长视频理解。","阿里系列模型","Qwen3, 视觉理解, 深度思考"]
["qwen3-vl-rerank","图片输入: 1.8 元/每百万tokens\n文本输入: 0.7 元/每百万tokens",null,"Qwen3-VL-Rerank重排模型，它能够深入理解文本、图片、视频的丰富多模态信息。在初步检索获得结果后，Qwen3-VL-Rerank 能够运用其先进的跨模态关联能力，对候选项目进行智能化的二次排序，将最相关的结果置于显要位置。通用用于提升跨模态搜索的准确率、优化图搜和视频检索的精准度、辅助图像聚类的分组质量、以及实现复杂多模态信息的高效检索和精确打标。","阿里系列模型","向量模型"]
["qwen-coder-plus","输入: 3.5 元/每百万tokens\n输出: 7.0 元/每百万tokens",null,"千问系列代码及编程模型是专门用于编程和代码生成的语言模型，性能出色，效果突出。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-coder-turbo","输入: 2.0 元/每百万tokens\n输出: 6.0 元/每百万tokens",null,"Qwen-Coder-Turbo模型是专门用于编程和代码生成的语言模型，推理速度快，成本低。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-deep-research","输入: 54.0 元/每百万tokens\n输出: 163.0 元/每百万tokens",null,"千问深入研究是一款面向复杂研究任务的高级智能体系统，具备多轮推理与全局规划能力，能够运用互联网搜索等多种工具，对任务进行精细化拆解，开展推理与分析，最终为用户生成可溯源、逻辑严谨的研究型报告。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-doc-turbo","输入: 0.6 元/每百万tokens\n输出: 1.0 元/每百万tokens\n显式缓存创建: 0.75 元/每百万tokens\n显式缓存命中: 0.06 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.12 元/每百万tokens",null,"快速对文档进行精准信息抽取，打标分类，内容审核及摘要总结。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-flash","256k<input | 输入: 1.2 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 12.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 1.5 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.12 元/每百万tokens (原价1.2) [原价显示]\n256k<input | 输入（Batch File）: 0.6 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 6.0 元/每百万tokens (原价12.0) [原价显示]\n256k<input | 输入（缓存命中）: 0.24 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入: 0.15 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出: 1.5 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存创建: 0.188 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存命中: 0.015 元/每百万tokens (原价0.15) [原价显示]\ninput<=128k | 输入（Batch File）: 0.075 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出（Batch File）: 0.75 元/每百万tokens (原价1.5) [原价显示]\ninput<=128k | 输入（缓存命中）: 0.03 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 0.6 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 6.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 0.75 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.06 元/每百万tokens (原价0.6) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 0.3 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 3.0 元/每百万tokens (原价6.0) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 0.12 元/每百万tokens",null,"Qwen3系列Flash模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，可在对话中切换模式。复杂推理类任务性能优秀，指令遵循、文本理解等能力显著提高。支持1M上下文长度，按照上下文长度进行阶梯计费。","阿里系列模型","Qwen3, 深度思考, 文本生成"]
["qwen-image-2.0-pro","图片生成: 0.5 元/每张",null,"Qwen-Image-2.0系列满血版模型，实现了图片生成和图片编辑的融合；具备更专业的文字渲染1k token指令支持能力、更细腻的真实质感，细腻刻画写实场景、更强的语义遵循能力。满血版具备2.0系列最强的文字渲染能力和真实质感。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image-2.0","图片生成: 0.2 元/每张",null,"Qwen-Image-2.0系列加速版模型，实现了图片生成和图片编辑的融合；具备更专业的文字渲染1k token指令支持能力、更细腻的真实质感，细腻刻画写实场景、更强的语义遵循能力。加速版有效实现了模型效果和性能的最佳平衡。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image-edit-plus","图片生成: 0.2 元/每张",null,"千问系列图像编辑Plus模型，在首版Edit模型基础上进一步优化了推理性能与系统稳定性，大幅缩短图像生成与编辑的响应时间；支持单次请求返回多张图片，显著提升用户体验。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image-edit","图片生成: 0.3 元/每张",null,"千问系列图像编辑Plus模型，在首版Edit模型基础上进一步优化了推理性能与系统稳定性，大幅缩短图像生成与编辑的响应时间；支持单次请求返回多张图片，显著提升用户体验。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image-max","图片生成: 0.5 元/每张",null,"千问图像生成模型Max系列，在各类生成任务中表现出色，相较Plus系列大幅度降低生成图片的AI感，提升图像真实性；具备更真实的人物质感、更细腻的自然纹理、更美观的文字渲染。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image-plus","图片生成: 0.2 元/每张",null,"千问系列图像生成模型，参数规模200亿。具备卓越的文本渲染能力，在复杂文本渲染、各类生成与编辑任务重表现出色，在多个公开基准测试中获得SOTA，模型性能大幅提升。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-image","图片生成: 0.25 元/每张",null,"千问系列首个图像生成模型，参数规模200亿。具备卓越的文本渲染能力，在复杂文本渲染、各类生成与编辑任务重表现出色，在多个公开基准测试中获得SOTA。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-long-latest","输入: 0.5 元/每百万tokens\n输出: 2.0 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens",null,"千问系列上下文窗口最长，能力均衡且成本较低的模型，适合长文本分析、信息抽取、总结摘要和分类打标等任务。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-long","输入: 0.5 元/每百万tokens\n输出: 2.0 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens",null,"Qwen-Long是在通义实验室针对超长上下文处理场景的大语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，支持最长1000万tokens(约1500万字或1.5万页文档)的超长上下文对话。配合同步上线的文档服务，可支持文本文件（ TXT、DOCX、PDF、XLSX、EPUB、MOBI、MD、CSV）和图片文件（BMP、PNG、JPG/JPEG、GIF 以及PDF扫描件）的解析和对话。说明：通过HTTP直接提交请求，支持1M tokens长度，超过此长度建议通过文件方式提交。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-max-latest","输入: 2.4 元/每百万tokens\n输出: 9.6 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 1.2 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 4.8 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.48 元/每百万tokens",null,"千问2.5系列千亿级别超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。随着模型的升级，qwen-max将滚动更新升级。如果希望使用固定版本，请使用历史快照版本。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-max","输入: 2.4 元/每百万tokens\n输出: 9.6 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 1.2 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 4.8 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.48 元/每百万tokens",null,"千问2.5系列千亿级别超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。随着模型的升级，qwen-max将滚动更新升级。如果希望使用固定版本，请使用历史快照版本。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-mt-flash","输入: 0.7 元/每百万tokens\n输出: 1.95 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3全面升级的轻量级文本翻译大模型，支持92个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-mt-image","图片生成: 0.003 元/每张",null,"专注做图片翻译的模型服务，能将中、英、日等11个语言的图片翻译到指定的语言，精准还原图片排版和内容信息，支持术语定义、敏感词过滤、商品主体检测等自定义功能，提供灵活、准确、高效的图像本地化服务。","阿里系列模型","图像生成"]
["qwen-mt-lite","输入: 0.6 元/每百万tokens\n输出: 1.6 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3全面升级的基础级文本翻译大模型，支持32个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-mt-plus","输入: 1.8 元/每百万tokens\n输出: 5.4 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3全面升级的旗舰级翻译大模型，支持92个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，并提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-mt-turbo","输入: 0.7 元/每百万tokens\n输出: 1.95 元/每百万tokens",null,"基于Qwen3全面升级的轻量级文本翻译大模型，支持92个语种互译，模型性能和翻译效果全面升级，提供更稳定的术语定制、格式还原度、领域提示能力，让译文更精准、自然。","阿里系列模型","文本生成"]
["qwen-plus-latest","256k<input | 输入: 4.8 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 48.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（思考）: 64.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输入（Batch File）: 2.4 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 24.0 元/每百万tokens\n256k<input | 思考模式输出（Batch File）: 32.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入: 0.8 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出: 2.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出（思考）: 8.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入（Batch File）: 0.4 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出（Batch File）: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 思考模式输出（Batch File）: 4.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入: 2.4 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 20.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（思考）: 24.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 1.2 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 10.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 思考模式输出（Batch File）: 12.0 元/每百万tokens",null,"千问系列能力均衡的模型，推理效果和速度介于千问-Max和千问-Turbo之间，适合中等复杂任务。本模型是动态更新版本，模型更新不会提前通知。","阿里系列模型","Qwen3, 深度思考, 文本生成"]
["qwen-plus","256k<input | 输入: 4.8 元/每百万tokens\n256k<input | 输出: 48.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存创建: 6.0 元/每百万tokens\n256k<input | 显式缓存命中: 0.48 元/每百万tokens (原价4.8) [原价显示]\n256k<input | 输出（思考）: 64.0 元/每百万tokens\n256k<input | 输入（Batch File）: 2.4 元/每百万tokens\n256k<input | 输出（Batch File）: 24.0 元/每百万tokens (原价64.0) [原价显示; 原价显示]\n256k<input | 输入（缓存命中）: 0.96 元/每百万tokens\n256k<input | 思考模式输出（Batch File）: 32.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入: 0.8 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输出: 2.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存创建: 1.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 显式缓存命中: 0.08 元/每百万tokens (原价0.8) [原价显示]\ninput<=128k | 输出（思考）: 8.0 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入（Batch File）: 0.4 元/每百万tokens\ninput<=128k | 输入（缓存命中）: 0.16 元/每百万tokens\ninput<=128k | 思考模式输出（Batch File）: 4.0 元/每百万tokens (原价8.0) [原价显示; 原价显示]\n128k<input<=256k | 输入: 2.4 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出: 20.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存创建: 3.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 显式缓存命中: 0.24 元/每百万tokens (原价2.4) [原价显示]\n128k<input<=256k | 输出（思考）: 24.0 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输入（Batch File）: 1.2 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 输出（Batch File）: 10.0 元/每百万tokens (原价24.0) [原价显示; 原价显示]\n128k<input<=256k | 输入（缓存命中）: 0.48 元/每百万tokens\n128k<input<=256k | 思考模式输出（Batch File）: 12.0 元/每百万tokens",null,"千问超大规模语言模型的增强版，支持中文英文等不同语言输入。主干模型、latest和快照04-28已升级Qwen3系列，实现思考模式和非思考模式的有效融合，可在对话中切换模式。","阿里系列模型","Qwen3, 深度思考, 文本生成"]
["qwen-vl-max","调优: 150.0 元/每百万tokens\n输入: 1.6 元/每百万tokens\n输出: 4.0 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 0.8 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 2.0 元/每百万tokens\n输入（缓存命中）: 0.32 元/每百万tokens",null,"Qwen-VL-Max，即千问超大规模视觉语言模型。相比增强版，再次提升视觉推理能力和指令遵循能力，提供更高的视觉感知和认知水平。在更多复杂任务上提供最佳的性能。","阿里系列模型","视觉理解"]
["qwen-vl-ocr-latest","输入: 0.3 元/每百万tokens\n输出: 0.5 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 0.15 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens",null,"千问VL-OCR（qwen-vl-ocr），即基于Qwen-VL训练的OCR识别大模型。通过统一模型的方式聚合多种图文识别、解析、处理类任务，提供强大的图文识别能力。","阿里系列模型","视觉理解"]
["qwen-vl-ocr","输入: 0.3 元/每百万tokens\n输出: 0.5 元/每百万tokens\n输入（Batch File）: 0.15 元/每百万tokens\n输出（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens",null,"Qwen-VL-OCR，即基于Qwen-VL训练的OCR识别大模型。通过统一模型的方式聚合多种图文识别、解析、处理类任务，提供强大的图文识别能力。","阿里系列模型","视觉理解"]
["text-embedding-v2","文本输入: 0.7 元/每百万tokens\n向量输入（Batch File）: 0.35 元/每百万tokens",null,"通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。","阿里系列模型","向量模型"]
["text-embedding-v3","文本输入: 0.5 元/每百万tokens\n向量输入（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens",null,"通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。","阿里系列模型","向量模型"]
["text-embedding-v4","文本输入: 0.5 元/每百万tokens\n向量输入（Batch File）: 0.25 元/每百万tokens",null,"是通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%；支持64~2048维用户自定义向量维度。","阿里系列模型","向量模型"]
["tongyi-embedding-vision-plus","图片输入: 0.5 元/每百万tokens",null,"Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型，具有以视觉为中心、领域性能优异（电商、 安防、相册/图库、自驾等）、高性价比的特点。兼容文本、图像、视频3种模态，可应用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频，以视频搜视频等下游任务场景。","阿里系列模型","多模态向量"]
["wan2.2-s2v","视频生成（480P）: 0.5 元/每秒\n视频生成（720P）: 0.9 元/每秒",null,"wan2.2-s2v 是一款视频生成模型，可基于人物图片和人声音频文件，生成高质量的人物说话/唱歌/表演动态视频。","阿里系列模型","wan2.2, 视频生成"]
["wan2.5-i2i-preview","图片生成: 0.2 元/每张",null,"万相2.5-图像编辑-Preview，全新升级模型架构。支持指令控制实现丰富的图像编辑能力，指令遵循能力进一步提升，支持高一致性保持的多图参考生成，文字生成表现优异。","阿里系列模型","wan2.5, 图像生成"]
["wan2.5-i2v-preview","视频生成（480P）: 0.3 元/每秒\n视频生成（720P）: 0.6 元/每秒\n视频生成（1080P）: 1.0 元/每秒",null,"万相2.5-图生视频-Preview，全新升级技术架构，支持与画面同步的声音生成，支持10秒长视频生成，更强的指令遵循能力，运动能力、画面质感进一步提升。","阿里系列模型","wan2.5, 视频生成"]
["wan2.5-t2i-preview","图片生成: 0.2 元/每张",null,"万相2.5-文生图-Preview，全新升级模型架构。画面美学、设计感、真实质感显著提升，精准指令遵循，擅长中英文和小语种文字生成，支持复杂结构化长文本和图表、架构图等内容生成。","阿里系列模型","wan2.5, 图像生成"]
["wan2.5-t2v-preview","视频生成（480P）: 0.3 元/每秒\n视频生成（720P）: 0.6 元/每秒\n视频生成（1080P）: 1.0 元/每秒",null,"万相2.5-文生视频-Preview，全新升级模型架构，支持与画面同步的声音生成，支持10秒长视频生成，更强的指令遵循能力，运动能力、画面质感进一步提升。","阿里系列模型","wan2.5, 视频生成"]
["wan2.6-i2v","视频生成（720P）: 0.6 元/每秒\n视频生成（1080P）: 1.0 元/每秒 (原价1.0) [原价显示; 原价显示]",null,"万相2.6-图生视频，智能分镜调度支持多镜头叙事，更高品质的声音生成，多人稳定对话，更自然真实音色，最高支持15秒时长生成","阿里系列模型","wan2.6, 视频生成"]
["wan2.6-image","图片生成: 0.2 元/每张",null,"万相2.6-图像生成，全能图像生成模型，支持图文一体化推理生成，具备多图创意融合、商用级一致性、美学要素迁移与镜头光影精确控制，全面提升图像生成的一致性、可控性和表现力。","阿里系列模型","wan2.6, 图像生成"]
["wan2.6-r2v","视频生成（720P）: 0.6 元/每秒\n视频生成（1080P）: 1.0 元/每秒",null,"万相2.6-参考生视频，支持指定人物或任意物品进行参考，精准保持形象和声音的一致性，支持多角色参考合拍。提醒：当使用视频进行参考时，输入视频也会计入费用，详见模型计费文档。","阿里系列模型","wan2.6, 视频生成"]
["wan2.6-t2i","图片生成: 0.2 元/每张",null,"万相2.6-文生图，画面质感、美学表现、指令遵循升级，在艺术风格精准控制、真实感人像、长文本生图及广泛历史文化IP覆盖上均表现出卓越能力，可生成高质量且富有表现力的视觉内容。","阿里系列模型","wan2.6, 图像生成"]
["wan2.6-t2v","视频生成（720P）: 0.6 元/每秒\n视频生成（1080P）: 1.0 元/每秒 (原价1.0) [原价显示; 原价显示]",null,"万相2.6-文生视频，智能分镜调度支持多镜头叙事，能够生成主体、场景和氛围一致的多镜头叙事视频，最高支持15秒时长，更高品质的声音生成，更好的指令遵循和视觉质量","阿里系列模型","wan2.6, 视频生成"]