在寻找性能强大又不超预算的LLM？我们为您盘点了2026年在Novita AI上可用的10款最便宜的LLM API，价格低至每百万token仅$0.02。从Meta的Llama 3.1 8B到阿里巴巴的Qwen3 Coder，这些模型覆盖通用对话、推理、代码生成、多语言支持和长上下文任务——价格仅为高端模型的一小部分。我们的前三名推荐：Llama 3.1 8B Instruct（$0.02/M）、Qwen3 4B（$0.03/M）和Llama 3 8B Instruct（$0.04/M）。
我们如何排名
我们基于三个标准选择了这些模型：
- 价格——每百万token在Novita AI上的输入成本，从低到高排列。
- 实用效用——模型必须对实际任务有用（通用对话、代码生成、推理或工具使用），而不仅仅是便宜。
- 可用性——所有模型均已上线Novita AI的无服务器端点，并通过兼容OpenAI的API即刻可用。
我们排除了仅OCR模型、专用端点以及不能作为通用LLM运行的高度专业化工具。
Novita AI上10款最便宜的LLM API
1. Meta Llama 3.1 8B Instruct
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | Meta |
| 参数量 | 8B |
| 上下文长度 | 16K |
| 定价（输入/输出） | $0.02 / $0.05 每百万token |
| 量化方式 | FP8 |
| 最佳用途 | 通用对话、内容生成、轻量任务 |
Meta的Llama 3.1 8B Instruct是目前通过API可访问的最便宜通用LLM。它在超过15万亿token上训练，并通过监督学习和RLHF微调，尽管参数量仅有8B，但性能远超其规模——在行业基准测试中超越了几款闭源模型。
在Novita AI上，每百万输入token仅需$0.02，对于需要可靠、快速LLM进行聊天应用、内容生成和简单指令遵循任务的开发者来说，这是一个经济实惠的选择。
优点
- 本列表最低价：Novita AI输入token $0.02/M。
- 8B模型中性能强劲。
- 经数千个生产部署验证，久经考验。
缺点
- 16K上下文窗口相对较新模型偏短。
- 仅文本——无多模态能力。
最佳用途
预算有限的开发者，需要一款可靠的通用LLM用于高量、低复杂度的任务。
2. Qwen3 4B
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | 阿里巴巴（Qwen团队） |
| 参数量 | 4B |
| 上下文长度 | 128K |
| 定价（输入/输出） | $0.03 / $0.03 每百万token |
| 量化方式 | FP8 |
| 最佳用途 | 长文档处理、创意写作、角色扮演 |
Qwen3 4B在Novita AI上提供了令人惊叹的组合：128K上下文长度，输入和输出每百万token仅需$0.03。这在这个价格区间内是迄今为止最长的上下文窗口。
尽管只有4B参数，但它同时支持推理和非推理模式，并可在对话中无缝切换。模型在创意写作、角色扮演、多轮对话和指令遵循方面表现强劲——使其远非规模所能体现的多样性。
优点
- Novita AI上128K上下文仅$0.03/M——长文档任务无与伦比的价值。
- 相同输入输出定价简化成本估算。
- 支持工具调用和推理模式。
缺点
- 4B参数限制了复杂推理任务的性能。
- 最大输出限制为20K tokens。
最佳用途
需要处理长文档、对话历史或大代码文件且预算紧张的开发者。
3. Meta Llama 3 8B Instruct
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | Meta |
| 参数量 | 8B |
| 上下文长度 | 8K |
| 定价（输入/输出） | $0.04 / $0.04 每百万token |
| 量化方式 | BF16 |
| 最佳用途 | 简单对话、内容生成、均衡定价 |
Llama 3 8B Instruct是3.1的前代产品，因其统一、可预测的定价——在Novita AI上每百万token输入和输出均$0.04——而依然受欢迎。这使得高量工作负载的成本估算非常简单。
针对对话用例优化，它在人工评估中相比领先闭源模型表现出强劲性能。8K上下文窗口比新模型短，但对于直接聊天、问答和内容生成任务已绰绰有余。
优点
- Novita AI上输入输出统一$0.04/M——最简单的成本模型。
- 经人工验证的强劲对话性能。
- 成熟、文档完备的模型，拥有庞大生态系统。
缺点
- 8K上下文窗口——本列表最短。
- 不支持推理模式或工具调用。
最佳用途
希望在统一输入/输出定价下获得可预测成本，用于简单、高量聊天和生成任务的团队。
4. OpenAI GPT-OSS 20B
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | OpenAI |
| 参数量 | 21B（活跃3.6B，MoE） |
| 上下文长度 | 131K |
| 定价（输入/输出） | $0.04 / $0.15 每百万token |
| 量化方式 | FP4 |
| 最佳用途 | 推理、工具使用、智能体工作流 |
GPT-OSS 20B是OpenAI进军开源权重领域的作品——一款基于Apache 2.0许可证发布的21B参数混合专家模型。每次前向传播仅激活3.6B参数，专为低延迟推理设计，同时提供媲美更大模型的推理能力。
该模型支持可配置推理深度、函数调用、工具使用、结构化输出和JSON模式，使其成为本列表中最具功能丰富性的廉价模型之一。在Novita AI上，输入token每百万$0.04，您就能以GPT-4o一小部分成本获得OpenAI级别的推理。
优点
- 在Novita AI上以开源价格获得OpenAI质量。
- MoE架构——仅3.6B活跃参数实现快速推理。
- 全面支持工具使用、函数调用和结构化输出。
缺点
- 相对较新——社区生态系统相比Llama较小。
- MoE模型在特定任务上输出质量可能不够一致。
最佳用途
在Novita AI上构建智能体应用，希望以极低成本获得OpenAI级别推理的开发者。
5. Mistral Nemo
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | Mistral AI × NVIDIA |
| 参数量 | 12B |
| 上下文长度 | 60K |
| 定价（输入/输出） | $0.04 / $0.17 每百万token |
| 量化方式 | FP8 |
| 最佳用途 | 多语言应用、函数调用 |
Mistral Nemo是一款12B参数模型，由Mistral AI与NVIDIA合作构建。它支持11种语言——英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语——使其成为在Novita AI这个价格区间内最强的多语言选项。
凭借60K上下文窗口、函数调用支持和结构化输出能力，它是一个全能型模型，能够轻松处理多语言聊天、翻译和文档处理任务。在Novita AI上输入token仅$0.04/M，是服务全球用户最具性价比的方式之一。
优点
- 11种语言支持——Novita AI上低于$0.05/M的最佳多语言模型。
- 与NVIDIA合作构建——优化高效推理。
- 支持函数调用和结构化输出。
缺点
- 60K上下文——比Qwen3或GPT-OSS模型短。
- 不支持推理模式。
最佳用途
在Novita AI上构建多语言产品的团队，需要跨不同市场的可靠语言支持。
6. OpenAI GPT-OSS 120B
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | OpenAI |
| 参数量 | 117B（活跃5.1B，MoE） |
| 上下文长度 | 131K |
| 定价（输入/输出） | $0.05 / $0.25 每百万token |
| 量化方式 | FP4 |
| 最佳用途 | 高推理任务、生产智能体系统 |
GPT-OSS 120B是更大的兄弟——一款117B参数的MoE模型，每次前向传播仅激活5.1B参数，设计为在单块H100 GPU上运行。它提供生产级推理、完整思维链访问、可配置推理深度以及原生工具使用，包括函数调用和浏览。
在Novita AI上输入token每百万$0.05，这可以说是每百万token低于一毛钱所能获得的最强大LLM。当您的任务需要强大推理能力但预算不允许GPT-4o定价时，它是首选。
优点
- 117B参数仅5.1B活跃——巨大能力，高效推理。
- Novita AI上完整工具使用：函数调用、浏览、结构化输出。
- 可配置推理深度，在成本与质量之间权衡。
缺点
- 输出定价（$0.25/M）高于本列表更简单的模型。
- MoE模型在某些任务上可能不如同等总参数量的密集模型表现好。
最佳用途
在Novita AI上需要大规模高推理能力，但无需承担高端闭源API成本的生产级AI系统。
7. Qwen 2.5 7B Instruct
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | 阿里巴巴（Qwen团队） |
| 参数量 | 7B |
| 上下文长度 | 32K |
| 定价（输入/输出） | $0.07 / $0.07 每百万token |
| 量化方式 | BF16 |
| 最佳用途 | 通用任务、结构化输出、工具使用 |
Qwen 2.5 7B Instruct是阿里巴巴Qwen系列中一款均衡的7B模型，在知识、编码、数学和指令遵循方面相比前代有显著提升。它支持工具调用、JSON模式和结构化输出——这在Novita AI上这个价位的模型中很少见。
每百万token输入和输出均为$0.07，提供统一、可预测的定价。32K上下文窗口并支持29种以上语言，对于需要全能型模型又不想支付更大模型费用的团队来说，是一个多功能选择。
优点
- Novita AI上统一$0.07/M输入输出定价——易于预算。
- 支持工具调用、JSON模式和结构化输出。
- 29+语言支持，多语言性能强劲。
缺点
- 32K上下文——比本列表128K+模型短。
- 7B参数——在复杂任务上不如更大模型。
最佳用途
在Novita AI上需要多功能、经济实惠模型并支持工具使用和结构化输出，适用于多种应用的开发者。
8. GLM-4.7-Flash
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | Z.AI |
| 参数量 | ~30B |
| 上下文长度 | 200K |
| 定价（输入/输出） | $0.07 / $0.40 每百万token |
| 量化方式 | BF16 |
| 最佳用途 | 智能体编码、工具使用、长上下文工作流 |
GLM-4.7-Flash拥有本列表最长的上下文窗口——200K tokens，最大输出128K tokens。它是智谱AI开发的30B-A3B MoE模型（总参数量30B，每次前向传播活跃3B），专为智能体编码量身定制。在SWE-bench Verified等流行基准测试中，它被评为30B级别中最强模型，在编码能力、长程规划、工具使用和指令遵循方面表现出色。
在Novita AI上输入token每百万$0.07，其价值体现在全面支持工具、JSON模式、结构化输出、推理以及远超列表其他模型的上下文窗口。如果您正在构建代码生成智能体或复杂多步骤工作流，这是在Novita AI上最便宜的解决方案。
优点
- 200K上下文窗口——本列表最大。
- 128K最大输出——单次调用可生成整个代码库。
- Novita AI上完整智能体功能：工具、推理、结构化输出。
缺点
- 输出成本（$0.40/M）对于密集生成任务较高。
- 重复提示可使用输入缓存定价（$0.01/M）。
最佳用途
在Novita AI上需要同时支持思考和工具使用的AI编码智能体和长上下文文档分析。
9. Qwen3 Coder 30B-A3B
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | 阿里巴巴（Qwen团队） |
| 参数量 | 30.5B（MoE，活跃3.3B） |
| 上下文长度 | 160K |
| 定价（输入/输出） | $0.07 / $0.27 每百万token |
| 量化方式 | FP8 |
| 最佳用途 | 代码生成、仓库级理解、智能体工具使用 |
Qwen3 Coder 30B-A3B是一款30.5B参数的MoE模型，每次前向传播激活3.3B权重，专为高级代码生成设计。它处理仓库级代码理解、多文件编辑和智能体工具使用，原生上下文长度达256K tokens（Novita AI上为160K）。
每百万token输入$0.07/输出$0.27，是本列表中最实惠的专用编码模型。它支持工具调用、JSON模式和结构化输出——构建AI驱动开发工具所需的一切。
优点
- 专为代码设计，具备仓库级理解能力。
- 160K上下文——单次调用处理大型代码库。
- MoE效率：总参数量30.5B，但每次调用仅激活3.3B权重。
缺点
- 专攻代码——在通用对话任务上可能表现不佳。
- 输出成本（$0.27/M）高于通用模型。
最佳用途
在Novita AI上构建AI编码助手、自动化代码审查工具或多文件代码生成管道的开发者。
10. ERNIE 4.5 21B-A3B
| 规格 | 详情 |
| 开发者 | 百度 |
| 参数量 | 21B（MoE） |
| 上下文长度 | 120K |
| 定价（输入/输出） | $0.07 / $0.28 每百万token |
| 量化方式 | BF16 |
| 最佳用途 | 中文任务、跨模态知识、工具使用 |
ERNIE 4.5 21B-A3B是百度基于Apache 2.0许可证发布的开源MoE模型。它采用创新的多模态异构架构，改进了逻辑推理、数学计算和代码生成能力。基于百度的PaddlePaddle框架，通过参数共享机制实现跨模态知识融合，同时在Novita AI上保持强劲性能。
每百万token输入$0.07/输出$0.28，定价具有竞争力，并支持工具调用。它在中文任务方面尤为出色，是通过Novita AI服务中文市场团队的绝佳选择。
优点
- 借助百度专长，中文语言性能强大。
- MoE架构实现高效推理，Novita AI上仅$0.07/M。
- 120K上下文窗口，适合长文档处理。
缺点
- 在中文任务之外，证明不如Llama或Qwen充分。
- 最大输出限制为8K tokens——本列表最低。
最佳用途
针对中文市场或需要跨模态知识能力且价格实惠的Novita AI团队。
价格对比表
所有价格均来自Novita AI，截至2026年3月。
| # | 模型 | 开发者 | 参数量 | 上下文 | 输入/百万token | 输出/百万token | 核心优势 |
| 1 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B | 16K | $0.02 | $0.05 | 最便宜的通用LLM |
| 2 | Qwen3 4B | 阿里巴巴 | 4B | 128K | $0.03 | $0.03 | 最便宜的128K上下文模型 |
| 3 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 8B | 8K | $0.04 | $0.04 | 统一定价，久经验证经典 |
| 4 | GPT-OSS 20B | OpenAI | 21B (MoE) | 131K | $0.04 | $0.15 | OpenAI品质，开源价格 |
| 5 | Mistral Nemo | Mistral × NVIDIA | 12B | 60K | $0.04 | $0.17 | 低于$0.05的最佳多语言模型 |
| 6 | GPT-OSS 120B | OpenAI | 117B (MoE) | 131K | $0.05 | $0.25 | 最强大的廉价LLM |
| 7 | Qwen 2.5 7B Instruct | 阿里巴巴 | 7B | 32K | $0.07 | $0.07 | 均衡全能型，统一定价 |
| 8 | GLM-4.7-Flash | 智谱AI | 30B (MoE, 3B活跃) | 200K | $0.07 | $0.40 | 最长上下文 + 智能体编码 |
| 9 | Qwen3 Coder 30B-A3B | 阿里巴巴 | 30.5B (MoE, 3.3B活跃) | 160K | $0.07 | $0.27 | 专为代码构建 |
| 10 | ERNIE 4.5 21B-A3B | 百度 | 21B (MoE) | 120K | $0.07 | $0.28 | 中文语言最佳 |
如何在Novita AI上开始使用
所有10款模型均可通过Novita AI的API使用。您可以在几分钟内开始使用任何一款。
第一步：获取API密钥
在Novita AI注册，并从控制面板获取您的API密钥。
第二步：发起第一次调用
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<您的API密钥>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
messages=[
{"role": "system", "content": "您是一位有帮助的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好，你怎么样？"}
],
max_tokens=16384,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
结论
2026年最便宜的LLM API功能相当强大。在Novita AI上，每百万输入token仅需$0.02到$0.07，您就能获得从简单聊天到高级推理和智能体编码的各类模型。为生产级AI支付高价的日子已经一去不复返了。
Novita AI上的快速选择：
- 预算最紧？Llama 3.1 8B只需$0.02/M——难以超越。
- 需要长上下文？Qwen3 4B提供128K tokens，仅$0.03/M。
- 需要推理？GPT-OSS 120B以$0.05/M输入凝聚117B参数。
- 需要代码生成？Qwen3 Coder 30B以$0.07/M提供仓库级理解。
所有10款模型均已上线Novita AI，提供API、按量计费和无速率限制。注册、获取密钥，开始构建。
Novita AI是一个AI云平台，为开发者提供通过简单API部署AI模型的便捷方式，同时提供经济实惠且可靠的GPU云用于构建和扩展。
常见问题
2026年最便宜的LLM API是什么？
截至2026年3月，Meta的Llama 3.1 8B Instruct是最便宜的通用LLM API，在Novita AI上每百万输入token仅$0.02。Novita AI对该模型提供最低定价层级，无速率限制，按量计费。
编码任务的最佳廉价LLM是什么？
Qwen3 Coder 30B-A3B（Novita AI上$0.07/M输入）专为代码生成设计，160K上下文和仓库级理解。GLM-4.7-Flash（Novita AI上$0.07/M）是另一个强劲选项，提供200K上下文和智能体编码功能。
找到廉价LLM API的最佳平台是什么？
Novita AI是经济实惠LLM API的首选。它通过单一兼容OpenAI的API提供本列表所有10款模型，按量计费起价$0.02/M token，无速率限制，无最低承诺。您只需更改API调用中的一个参数即可在模型之间切换。
