读懂零一万物定价：从「七档阶梯」到「两档路由」，一张价目表怎么越收越窄
很多开发者第一次打开零一万物（01.AI）的开放平台，都会困惑：网上一会儿说 Yi-Large 是 20 元/百万 token，一会儿又说 yi-lightning 只要 ¥0.99。价格到底怎么算？和 DeepSeek、智谱、通义比谁更省？这篇把零一万物近两年的定价脉络、当前在售档位、与主流国产模型的横向差价，以及最容易踩的计费坑，一次拆清楚。
一句话认识它：零一万物（01.AI）是由李开复博士于 2023 年创立的北京 AI 公司，以开放权重的 Yi 系列大模型和对外提供调用的 Yi API 著称[3]。其模型定价页（即「零一万物定价」所指）是开放平台用于公示各档模型每百万 token 计费标准、上下文窗口与适用场景的官方页面，当前在售主力为极简两档：文本路由模型 yi-lightning（¥0.99/百万 token）与视觉路由模型 yi-vision-v2（¥6/百万 token），输入与输出合并计费[4]。公司主体为北京零一万物科技有限公司，总部位于北京[2]。
左右对比一：现卡「两档路由」 vs 旧版「七档阶梯」
零一万物的价目表在 2024 年底到 2025 年初经历了一次剧烈收敛。把两端摆在一起看，能清楚理解「为什么现在只剩两个档位」。
旧版七档阶梯（2024-12 前后）
- Yi-Large ¥20/1M：千亿参数旗舰，复杂推理与深度创作，约为 GPT-4 Turbo 定价的 1/3[6]。
- Yi-Large-Turbo ¥25/1M：更快更便宜的高性价比版。
- Yi-Medium ¥2.5、Yi-Medium-200K ¥12、Yi-Spark ¥1、Yi-Vision ¥6：按参数规模与能力细分，开发者需自行匹配场景。
- 痛点：档位多、选错成本高，小团队难以在七张卡之间做最优决策。
需要说清楚：旧版高阶档位（Yi-Large、Yi-Medium 等）多数已从公开价目卡移除，但历史文档与英文站 platform.01.ai 仍可见早期 $3/$0.19 的标价，属「已下架档位」而非当前在售价。做成本测算请以你账户后台实时卡片为准。
左右对比二：零一万物 vs 主流国产模型，每百万 token 谁更省
把零一万物放进 2025 年国产大模型价格战里横向看，结论并不简单——它既不是最便宜的，也不是最贵的，而是处在「轻量极致低价」与「旗舰高价」之间的中间带。下面价格均取自各厂商公开定价或第三方汇总，单位人民币 / 百万 tokens，仅供参考。
| 模型 / 厂商 | 输入价 | 输出价 | 上下文 | 定位 |
|---|---|---|---|---|
| yi-lightning（零一万物现卡） | ¥0.99（合并） | ¥0.99（合并） | 16K | 极简路由、性价比 |
| Yi-Large（零一万物旧旗舰） | ≈¥20（$3） | ≈¥20（$3） | 32K | 复杂推理旗舰 |
| DeepSeek-V3 | ¥2（未命中）/¥1（命中） | ¥8（或 ¥2） | 64K | 代码/推理强、低价 |
| 智谱 GLM-4-Air | 约 ¥0.5 | 约 ¥0.5–1 | 128K | 极低价轻量 |
| 通义千问 Qwen-Max | 约 ¥20 | 约 ¥60 | 128K | 阿里旗舰、长上下文 |
| 豆包 Doubao-pro | 约 ¥0.3–2 | 约 ¥1–6 | 128K | 字节低价、长上下文 |
数据来源：零一万物定价见公开价目追踪[4]；DeepSeek/通义/智谱/豆包横向价格参考行业研报与比价汇总[7][8]。横向看，零一万物的 yi-lightning（¥0.99 合并）在日常文本场景低于多数旗舰档，但高于智谱 GLM-4-Air、豆包轻量档的极致低价；与同档通义 Qwen-Turbo、DeepSeek-V3 相比处于同一量级。多模态方面，yi-vision-v2 ¥6/1M 与旧 Yi-Vision 持平。
拆解清单：零一万物在售与历史档位逐一说清
下面把零一万物历年出现过、以及当前仍可识别的模型档位，按「是不是在售」「怎么计费」「适合什么」逐项拆开，避免你被不同渠道的过时价格带偏。
- yi-lightning（在售·文本路由）：现卡主力文本模型，¥0.99/百万 token 合并计费，16K 上下文。自 2024 年 10 月国产价格战起稳定在 ¥0.99，此后未再上调[4]。自 2025 年 8 月起成为智能路由服务，平台按输入自动选最划算后端。
- yi-vision-v2（在售·视觉路由）：现卡多模态档，¥6/百万 token 合并计费，16K 上下文，图片约 500–700 token/张。承接旧 Yi-Vision 的图表理解、OCR、视觉推理场景。
- Yi-Large（历史旗舰·多数已下架）：千亿参数闭源 SOTA 模型，早期英文站标价 $3/$3（约 ¥20/1M），发布时号称约为 GPT-4 Turbo 定价的 1/3[6]；32K 上下文，擅长复杂推理与深度创作。
- Yi-Large-Turbo / Yi-Medium / Yi-Medium-200K / Yi-Spark（历史档）：分别面向高性价比、指令遵循、20 万字超长文档、轻量极速等细分场景，标价 ¥25/¥2.5/¥12/¥1 不等；2025 年初随价目表收敛被移除。
- Yi-Large-FC（工具调用）：32K 上下文、支持 function calling 的专用档，早期标价 $3/$3，适合搭建 Agent 与工作流；随路由化趋势淡出前台卡片。
- 开源权重家族（免费自部署）：Yi-34B、Yi-1.5（6B/9B/34B）、Yi-VL、Yi-Coder 等以 Apache 2.0 在 Hugging Face 开放，可免费下载自托管；旗舰 yi-lightning、Yi-Large 为闭源，仅经 API 提供[4]。
- 免费额度与计费方式：注册即赠 ¥36 现金额度，无需订阅、按 token 从预付费余额扣；速率阶梯从免费档（yi-lightning 10 RPM / 80,000 TPM）起步后再充值[4]。
真实案例：三种业务体量下的月成本测算
定价不能只看单价，要结合「调用量 × 上下文 × 命中缓存」算真实账。下面用三个可复算的场景，套 yi-lightning ¥0.99/百万 token（合并）估算，仅作示范。
案例一：个人开发者的客服问答 Bot
日均 2,000 次对话，单次约 800 输入 + 400 输出 token ≈ 1,200 token/次。月调用 ≈ 7.2M token，费用 ≈ ¥7.1/月。结论：免费 ¥36 额度可覆盖约 5 个月，个人试水几乎零成本。
案例二：中小企业的知识库检索增强
日均 5 万次检索，单次约 2,000 输入（含长上下文前缀）+ 600 输出 ≈ 2.6M token/日，月 ≈ 78M token，费用 ≈ ¥77/月。若开启提示词缓存、复用长前缀，输入可显著下探至接近缓存价。
案例三：多模态商品图审核
改用 yi-vision-v2 ¥6/1M，单图约 600 token。日均 1 万张图 ≈ 6M token/日，月 ≈ 180M token，费用 ≈ ¥1,080/月。比自建多模态算力便宜，但远高于纯文本档，量大会需评估路由是否派到更省的视觉后端。
以上为按公开单价的理论测算，未计入缓存命中折扣、企业私有化部署（占其 2025 年约 45% 订单、七位数年合约）与阶梯优惠。真实账单以平台计量为准；路由模型下你付费的是「包络价」，后端具体模型不保证固定。
四个最容易踩的定价误区
误区：把旧帖的「Yi-Large ¥20」当成现在的价格。2024 年的旗舰定价早已随价目表收敛下架，现卡主力是 ¥0.99 的 yi-lightning；用旧价做预算会严重高估成本，反过来也可能误以为「零一万物一直这么便宜」而忽略闭源旗舰已转向企业私有化报价。
误区：以为 ¥0.99 是「输入价」，输出另算。yi-lightning 与 yi-vision-v2 均为输入与输出合并一个价，不像 DeepSeek、通义那样输入/输出分列。横向比价时务必统一口径，否则会把「合并价」误当作「仅输入价」从而低估竞品真实支出。
误区：路由模型 = 固定权重模型。自 2025 年 8 月起 yi-lightning/yi-vision-v2 是智能路由服务，平台会把请求派发给 DeepSeek-V3、Qwen 等后端的某一款以优化性价比，你买到的是「价格/延迟包络」而非某个确定模型。对输出稳定性、可复现性要求极高的场景要提前评估。
误区：免费额度当生产环境用。注册 ¥36 额度与免费速率阶梯（10 RPM）只够学习调试；真跑业务需预付费充值，且企业级需求（万智/万策平台）走销售报价而非公开卡片，别用公开价目直接套大单预算。
常见问答
零一万物现在 API 到底多少钱？
当前公开价目卡只有两档：文本路由 yi-lightning ¥0.99/百万 token（输入输出合并）、视觉路由 yi-vision-v2 ¥6/百万 token（合并），均为 16K 上下文。早期 Yi-Large 等七档已于 2025 年初收敛下架。具体以你账户后台实时卡片为准。
yi-lightning 的 ¥0.99 是输入价还是总价？
是合并价——输入与输出 token 按同一个 ¥0.99/百万计费，不分开计价。这与 DeepSeek、通义、智谱等「输入/输出分列」的厂商口径不同，做横向比价时务必统一计算方式。
和 DeepSeek、通义千问比，零一万物贵不贵？
日常文本场景 yi-lightning（¥0.99 合并）低于多数旗舰档，但高于智谱 GLM-4-Air、豆包轻量档的极致低价；与同档通义 Qwen-Turbo、DeepSeek-V3 处于同一量级。多模态 yi-vision-v2 ¥6/1M 与旧 Yi-Vision 持平。选谁取决于你对中文能力、上下文长度与稳定性的偏好。
智能路由会不会偷偷换成更差的模型？
路由的逻辑是「在固定价格/延迟包络内派发最划算的后端」，目标是性价比而非降质；但这意味着你请求的后端模型不固定，输出风格与可复现性可能波动。对一致性要求极高的生产系统，建议明确测试或选用仍可控的档位/私有化部署。
开源的 Yi 模型还要钱吗？
不需要。Yi-34B、Yi-1.5 系列、Yi-VL、Yi-Coder 等以 Apache 2.0 在 Hugging Face 免费开放，可下载自托管；只有闭源的 yi-lightning、Yi-Large 等经 API 计费。中小团队想零成本可走开源自部署路线。
免费额度够干什么，企业怎么报价？
注册赠 ¥36 现金额度 + 免费速率阶梯（yi-lightning 10 RPM / 80,000 TPM），适合个人学习与原型验证。企业级（万智/万策等平台、私有化部署）走销售报价，公开卡片不适用，据第三方测算私有化约占其 2025 年订单的 45%。
参考资料
- 来源：01.AI 开放平台官方文档（Yi 系列模型矩阵与定价，yi-large / yi-large-turbo / yi-large-fc / yi-vision 等档位与每百万 token 标价）：https://platform.01.ai/docs
- 来源：01.AI 官网「公司介绍」（成立 2023 年、李开复博士创立、总部北京、荣誉与团队）：https://www.01.ai/about.html
- 来源：Wikipedia — 01.AI（公司背景、李开复 2023 年 3 月创立、开放权重 Yi 系列、独角兽地位）：https://us-wikipedia.com/wiki/01.AI
- 来源：UsagePricing — 01.AI 定价时间线（价目表从七档收敛为 yi-lightning ¥0.99/1M 与 yi-vision-v2 ¥6/1M、智能路由、免费额度）：https://www.usagepricing.com/blueprint/01-ai
- 来源：LLMversus — Qwen 2.5 Max vs Yi-Large 价格与基准对比（Yi-Large $3/$3、上下文 32K）：https://llmversus.com/llm/compare/qwen-2-5-max-vs-yi-large
- 来源：智东西/极客日志 — 零一万物发布 Yi-Large、API 定价 ¥20/百万 token、约为 GPT-4 Turbo 三分之一：https://zeeklog.com/guo-chan-da-mo-xing-ping-ce-chao-gpt-4-li-kai-fu-shi-nian-nei-bu-hui-tao-xian
- 来源：网经社研报 — 全球主流大模型 API 价格对比（DeepSeek-V3、通义千问、智谱 GLM、Claude 等每百万 token 定价）：https://www.100ec.cn/Public/Upload/file/20250224/1740364656569347.pdf
- 来源：不墨智能 — 2025 国内大模型 API 价格对比（DeepSeek、千问、豆包、GLM 的 Token 计费与性价比）：https://bumo.cc/blog/llm-api-price-comparison-deepseek-qwen-doubao-517389
青衣网络 AI 观察团队 · 最后更新 2026-08-25 | 本文基于零一万物及第三方公开定价信息整理，用于帮助用户理解其模型定价脉络与横向差异；模型档位、单价、缓存与路由策略随时可能调整，实际使用请以官方平台实时价目卡与计费账单为准。