想要功能強大又不會超出預算的 LLM？我們根據價格整理了 2026 年可在 Novita AI 上取得的 10 個最便宜 LLM API 模型，定價最低只需每百萬 Token $0.02。從 Meta 的 Llama 3.1 8B 到阿里巴巴的 Qwen3 Coder，這些模型涵蓋一般對話、推理、程式碼生成、多語言支援以及長上下文任務——價格僅為高階模型的零頭。我們的前三名推薦：Llama 3.1 8B Instruct（$0.02/M）、Qwen3 4B（$0.03/M）和 Llama 3 8B Instruct（$0.04/M）。
我們如何排名這些模型
我們根據三個標準進行篩選：
- 價格 —— 在 Novita AI 上每百萬 Token 的輸入成本，由低至高排序。
- 實用價值 —— 模型必須對實際任務有用（一般對話、程式碼生成、推理或工具使用），而不僅僅是便宜。
- 可取得性 —— 所有模型均已上線 Novita AI 的無伺服器端點，並可透過 OpenAI 相容 API 立即使用。
我們排除了僅限 OCR 的模型、專用端點以及不屬於通用 LLM 的高度專業化工具。
Novita AI 上 10 個最便宜的 LLM API
1. Meta Llama 3.1 8B Instruct
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | Meta |
| 參數 | 8B |
| 上下文長度 | 16K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.02 / $0.05 |
| 量化精度 | FP8 |
| 最適合 | 一般對話、內容生成、輕量級任務 |
Meta 的 Llama 3.1 8B Instruct 是目前可以透過 API 使用的最便宜通用 LLM。經過超過 15 兆 Token 的訓練，並透過監督式學習和 RLHF 進行微調，這款 8B 參數模型表現遠超其規模——在產業基準測試中擊敗了多個封閉源碼模型。
在 Novita AI 上，每百萬輸入 Token 只需 $0.02，對於需要可靠、快速 LLM 來處理聊天應用、內容生成和簡單指令遵循任務的開發者來說，是最佳選擇，而且花費極低。
優點
- 本清單最低價，Novita AI 上每 M 輸入 Token 只要 $0.02。
- 8B 模型中表現強勁。
- 經過數千個生產部署驗證，穩定可靠。
缺點
- 16K 上下文視窗相較較新模型有所限制。
- 純文字——不支援多模態。
最適合
預算有限但需要可靠通用 LLM 進行大量低複雜度任務的開發者。
2. Qwen3 4B
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | 阿里巴巴（Qwen 團隊） |
| 參數 | 4B |
| 上下文長度 | 128K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.03 / $0.03 |
| 量化精度 | FP8 |
| 最適合 | 長文件處理、創意寫作、角色扮演 |
Qwen3 4B 在 Novita AI 上提供了驚人的組合：128K 上下文長度，每百萬 Token 僅需 $0.03（輸入和輸出同價）。這是同價格區間內上下文視窗最長的模型。
儘管只有 40 億參數，但它支援推理和非推理模式，並可在對話中無縫切換。該模型在創意寫作、角色扮演、多輪對話和指令遵循方面表現出色——遠比其規模所暗示的更加多才多藝。
優點
- Novita AI 上 128K 上下文僅 $0.03/M——長文件任務的無可比擬價值。
- 輸入輸出同價，簡化成本估算。
- 支援工具呼叫和推理模式。
缺點
- 4B 參數限制了複雜推理任務的表現。
- 最大輸出限制為 20K Token。
最適合
需要在預算有限的情況下處理長文件、對話歷史或大型程式碼檔案的開發者。
3. Meta Llama 3 8B Instruct
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | Meta |
| 參數 | 8B |
| 上下文長度 | 8K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.04 / $0.04 |
| 量化精度 | BF16 |
| 最適合 | 簡單對話、內容生成、平衡定價 |
Llama 3 8B Instruct 是 3.1 的前身，因其統一的預測定價（在 Novita AI 上輸入和輸出均為每百萬 Token $0.04）而廣受歡迎。這使得高流量工作負載的成本估算極其簡單。
針對對話用例進行了最佳化，它在人類評估中表現優異，可與領先的封閉源碼模型媲美。8K 上下文視窗比新模型短，但對於簡單的聊天、問答和內容生成任務來說已經足夠。
優點
- Novita AI 上統一 $0.04/M 定價——最簡單的成本模型。
- 經人類評估驗證的強大對話表現。
- 成熟的、文檔完善的模型，生態系統龐大。
缺點
- 8K 上下文視窗——本清單中最短。
- 不支援推理模式或工具呼叫。
最適合
希望輸入/輸出統一價格、可預測成本，用於簡單大量聊天和生成任務的團隊。
4. OpenAI GPT-OSS 20B
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | OpenAI |
| 參數 | 21B（有效 3.6B，MoE） |
| 上下文長度 | 131K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.04 / $0.15 |
| 量化精度 | FP4 |
| 最適合 | 推理、工具使用、自主工作流程 |
GPT-OSS 20B 是 OpenAI 進軍開放權重領域的產品——一個 21B 參數的混合專家（MoE）模型，以 Apache 2.0 授權釋出。每次前向傳播僅使用 3.6B 有效參數，專為低延遲推理而設計，同時提供可與更大模型匹敵的推理能力。
該模型支援可配置推理深度、函式呼叫、工具使用、結構化輸出和 JSON 模式——使其成為本清單中功能最豐富的便宜模型之一。在 Novita AI 上，每 M 輸入 Token 僅 $0.04，您就能以 GPT-4o 的一小部分成本獲得 OpenAI 級別的推理能力。
優點
- Novita AI 上以開放原始碼價格獲得 OpenAI 品質。
- MoE 架構——僅 3.6B 有效參數，推理快速。
- 完全支援工具使用、函式呼叫和結構化輸出。
缺點
- 相對較新——與 Llama 相比社區生態較小。
- MoE 模型在特定任務上輸出品質可能不一致。
最適合
希望在 Novita AI 上以低成本建立具備 OpenAI 級別推理能力的自主應用開發者。
5. Mistral Nemo
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | Mistral AI × NVIDIA |
| 參數 | 12B |
| 上下文長度 | 60K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.04 / $0.17 |
| 量化精度 | FP8 |
| 最適合 | 多語言應用、函式呼叫 |
Mistral Nemo 是一個 12B 參數模型，由 Mistral AI 和 NVIDIA 合作開發。它支援 11 種語言——英語、法語、德語、西班牙語、義大利語、葡萄牙語、中文、日語、韓語、阿拉伯語和印地語——使其成為 Novita AI 上此價格區間內最強大的多語言選擇。
憑藉 60K 上下文視窗、函式呼叫支援和結構化輸出功能，這是一個全方位的模型，能夠輕鬆處理多語言聊天、翻譯和文件處理任務。在 Novita AI 上，每 M 輸入 Token 僅 $0.04，是為全球用戶提供服務的最具成本效益方式之一。
優點
- 支援 11 種語言——Novita AI 上每 M Token 低於 $0.05 的最佳多語言模型。
- 與 NVIDIA 共同打造——針對高效推理進行最佳化。
- 支援函式呼叫和結構化輸出。
缺點
- 60K 上下文——比 Qwen3 或 GPT-OSS 模型短。
- 不支援推理模式。
最適合
在 Novita AI 上建立多語言產品，需要在不同市場獲得可靠語言支援的團隊。
6. OpenAI GPT-OSS 120B
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | OpenAI |
| 參數 | 117B（有效 5.1B，MoE） |
| 上下文長度 | 131K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.05 / $0.25 |
| 量化精度 | FP4 |
| 最適合 | 高難度推理任務、生產級自主系統 |
GPT-OSS 120B 是大型版本——一個 117B 參數的 MoE 模型，每次前向傳播僅啟用 5.1B 參數，設計為在單個 H100 GPU 上運行。它提供生產級推理、完整的思維鏈存取、可配置推理深度，以及原生工具使用（包括函式呼叫和瀏覽）。
在 Novita AI 上，每 M 輸入 Token 僅 $0.05，這可以說是每百萬 Token 不到一毛錢所能獲得的最強大 LLM。當您的任務需要強大的推理能力，但預算又不想負擔 GPT-4o 的定價時，這就是您的最佳選擇。
優點
- 117B 參數但僅 5.1B 活躍——巨大能力，高效推理。
- Novita AI 上完整的工具使用：函式呼叫、瀏覽、結構化輸出。
- 可配置推理深度，可在成本與品質之間取得平衡。
缺點
- 輸出定價（$0.25/M）高於本清單中較簡單的模型。
- 在某些任務上，MoE 模型的表現可能不如同等總大小的密集模型。
最適合
在 Novita AI 上需要大規模高推理能力，但又不想負擔高階封閉 API 成本的生產級 AI 系統。
7. Qwen 2.5 7B Instruct
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | 阿里巴巴（Qwen 團隊） |
| 參數 | 7B |
| 上下文長度 | 32K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.07 / $0.07 |
| 量化精度 | BF16 |
| 最適合 | 一般任務、結構化輸出、工具使用 |
Qwen 2.5 7B Instruct 是阿里巴巴 Qwen 系列中一款全面的 7B 模型，在知識、編碼、數學和指令遵循方面較前代有顯著提升。它支援工具呼叫、JSON 模式和結構化輸出——在 Novita AI 上此價格點的模型中，這樣的功能集相當罕見。
每百萬 Token 輸入和輸出均為 $0.07，提供統一可預測的定價。憑藉 32K 上下文視窗和對超過 29 種語言的支援，對於需要全能型模型但又不想為更大模型付費的團隊來說，這是一個多功能的選擇。
優點
- Novita AI 上統一 $0.07/M 定價——易於預算規劃。
- 支援工具呼叫、JSON 模式和結構化輸出。
- 支援 29+ 種語言，多語言表現優秀。
缺點
- 32K 上下文——比本清單中 128K+ 的模型短。
- 7B 參數——在複雜任務上表現不如更大模型。
最適合
在 Novita AI 上需要多功能且價格實惠、支援工具使用和結構化輸出的開發者。
8. GLM-4.7-Flash
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | 智譜 AI（Z.AI） |
| 參數 | ~30B |
| 上下文長度 | 200K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.07 / $0.40 |
| 量化精度 | BF16 |
| 最適合 | 自主編碼、工具使用、長上下文工作流程 |
GLM-4.7-Flash 擁有本清單中最長的上下文視窗——200K Token——以及最大 128K Token 的輸出。它是一個 30B-A3B 的 MoE 模型（總計 30B，每次前向傳播 3B 活躍參數），來自智譜 AI，專為自主編碼而設計。它在 SWE-bench Verified 等熱門基準測試中位居 30B 類別最強模型，在編碼能力、長程規劃、工具使用和指令遵循方面表現優異。
在 Novita AI 上，每 M 輸入 Token 只要 $0.07，它全面支援工具、JSON 模式、結構化輸出、推理，以及遠超此清單其他模型的上下文視窗。如果您正在建立程式碼生成代理或複雜的多步驟工作流程，這是在 Novita AI 上實現目標的最便宜方式。
優點
- 200K 上下文視窗——遠超本清單其他模型。
- 128K 最大輸出——單次呼叫即可生成整個程式碼庫。
- Novita AI 上完整的自主功能集：工具、推理、結構化輸出。
缺點
- 輸出成本（$0.40/M）對於大量生成任務來說較高。
- 輸入快取定價（$0.01/M）適用於重複提示。
最適合
在 Novita AI 上需要同時具備思考與工具使用能力的 AI 編碼代理和長上下文文件分析。
9. Qwen3 Coder 30B-A3B
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | 阿里巴巴（Qwen 團隊） |
| 參數 | 30.5B（MoE，3.3B 有效） |
| 上下文長度 | 160K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.07 / $0.27 |
| 量化精度 | FP8 |
| 最適合 | 程式碼生成、儲存庫級理解、自主工具使用 |
Qwen3 Coder 30B-A3B 是一個 30.5B 參數的 MoE 模型，每次前向傳播僅啟用 3.3B 權重，專為進階程式碼生成而設計。它支援儲存庫級的程式碼理解、多檔案編輯和自主工具使用，原生上下文長度可達 256K Token（在 Novita AI 上為 160K）。
每百萬 Token 輸入 $0.07 / 輸出 $0.27，這是本清單中最實惠的專用編碼模型。它支援工具呼叫、JSON 模式和結構化輸出——建立 AI 驅動開發工具所需的一切。
優點
- 專為程式碼設計，具備儲存庫級理解能力。
- 160K 上下文——單次呼叫即可處理大型程式碼庫。
- MoE 效率：總計 30.5B，但每次呼叫僅啟用 3.3B 權重。
缺點
- 專注於程式碼——在一般對話任務上可能表現不佳。
- 輸出成本（$0.27/M）高於通用模型。
最適合
在 Novita AI 上建立 AI 編碼助手、自動程式碼審查工具或多檔案程式碼生成管線的開發者。
10. ERNIE 4.5 21B-A3B
| 規格 | 詳細資訊 |
| 開發者 | 百度 |
| 參數 | 21B（MoE） |
| 上下文長度 | 120K |
| 定價（輸入 / 輸出） | 每 M Token $0.07 / $0.28 |
| 量化精度 | BF16 |
| 最適合 | 中文任務、跨模態知識、工具使用 |
ERNIE 4.5 21B-A3B 是百度以 Apache 2.0 授權釋出的開源 MoE 模型。它採用創新的多模態異構架構，在邏輯推理、數學計算和程式碼生成方面有所改進。基於百度的 PaddlePaddle 框架，它透過參數共享機制實現跨模態知識融合，同時在 Novita AI 上保持強勁表現。
每百萬 Token 輸入 $0.07 / 輸出 $0.28，具備工具呼叫支援，價格極具競爭力。它特別擅長中文任務，是透過 Novita AI 服務中文市場團隊的絕佳選擇。
優點
- 基於百度專業知識，中文表現強勁。
- MoE 架構實現高效推理，Novita AI 上每 M Token 僅 $0.07。
- 120K 上下文視窗，適合長文件處理。
缺點
- 在中文任務之外的領域，驗證程度不如 Llama 或 Qwen。
- 最大輸出限制為 8K Token——本清單中最低。
最適合
在 Novita AI 上瞄準中文市場或需要跨模態知識能力且價格實惠的團隊。
價格比較表
所有價格均來自 Novita AI，資料時間為 2026 年 3 月。
| # | 模型 | 開發者 | 參數 | 上下文 | 每 M Token 輸入 | 每 M Token 輸出 | 主要優勢 |
| 1 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B | 16K | $0.02 | $0.05 | 最便宜通用 LLM |
| 2 | Qwen3 4B | 阿里巴巴 | 4B | 128K | $0.03 | $0.03 | 最便宜 128K 上下文模型 |
| 3 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 8B | 8K | $0.04 | $0.04 | 統一定價，經典可靠 |
| 4 | GPT-OSS 20B | OpenAI | 21B（MoE） | 131K | $0.04 | $0.15 | OpenAI 品質，開放原始碼價格 |
| 5 | Mistral Nemo | Mistral × NVIDIA | 12B | 60K | $0.04 | $0.17 | $0.05 以下最佳多語言 |
| 6 | GPT-OSS 120B | OpenAI | 117B（MoE） | 131K | $0.05 | $0.25 | 最強大便宜 LLM |
| 7 | Qwen 2.5 7B Instruct | 阿里巴巴 | 7B | 32K | $0.07 | $0.07 | 均衡全能，統一定價 |
| 8 | GLM-4.7-Flash | 智譜 AI | 30B（MoE，3B 有效） | 200K | $0.07 | $0.40 | 最長上下文 + 自主編碼 |
| 9 | Qwen3 Coder 30B-A3B | 阿里巴巴 | 30.5B（MoE，3.3B 有效） | 160K | $0.07 | $0.27 | 專為程式碼打造 |
| 10 | ERNIE 4.5 21B-A3B | 百度 | 21B（MoE） | 120K | $0.07 | $0.28 | 中文最佳選擇 |
如何開始使用 Novita AI
所有 10 個模型均可透過 Novita AI 的 API 取得。幾分鐘內即可開始使用任何模型。
步驟 1：取得 API 金鑰
在 Novita AI 上註冊，然後從控制台獲取 API 金鑰。
步驟 2：發出第一個請求
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一個樂於助人的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好，最近怎麼樣？"}
],
max_tokens=16384,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
結論
2026 年最便宜的 LLM API 功能驚人地強大。在 Novita AI 上，每百萬輸入 Token 只需 $0.02 到 $0.07，您就能使用處理從簡單聊天到進階推理和自主編碼的模型。支付高價才能獲得生產級 AI 的時代已經過去了。
Novita AI 上的快速推薦：
- 預算最緊？Llama 3.1 8B 每 M Token $0.02——難以超越。
- 需要長上下文？Qwen3 4B 提供 128K Token，每 M Token 僅 $0.03。
- 需要推理？GPT-OSS 120B 以每 M Token 輸入 $0.05 提供 117B 參數。
- 需要程式碼生成？Qwen3 Coder 30B 以每 M Token $0.07 提供儲存庫級理解。
所有 10 個模型均已上線 Novita AI，提供 API、按用量付費定價，且無速率限制。立即註冊、取得金鑰並開始建立。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，透過簡單的 API 讓開發者輕鬆部署 AI 模型，同時提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，協助您建置和擴展應用程式。
常見問題
2026 年最便宜的 LLM API 是什麼？
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 上每百萬輸入 Token 只要 $0.02。Novita AI 為此模型提供最低定價，無速率限制並按用量計費。
哪個便宜的 LLM 最適合編碼任務？
Qwen3 Coder 30B-A3B（Novita AI 上每 M Token 輸入 $0.07）專為程式碼生成而設計，具備 160K 上下文和儲存庫級理解能力。GLM-4.7-Flash（Novita AI 上每 M Token $0.07）則是另一個強大選擇，擁有 200K 上下文和自主編碼功能。
哪個平台最適合取得便宜的 LLM API？
Novita AI 是平價 LLM API 的首選。它透過單一 OpenAI 相容 API 提供本清單中的所有 10 個模型，按用量計費，起價每 M Token $0.02，無速率限制，也無最低使用量。只需變更 API 呼叫中的一個參數，即可切換模型。
