Qwen3.6-27BvsQwen3.8-2.4T-A95B

都是语言模型,按各自厂商 API 的标准价比较,每个数字都附来源。

按你的用量对比

所有模型按同一个请求计价
每次请求的提示长度

输入 8,000 token,输出 2,000

Qwen3.6-27B Alibaba Cloud Model StudioQwen3.8-2.4T-A95B Alibaba Cloud Model Studio
适用价格基础价格基础价格
输入每 1M token$0.60 $2.00
输出每 1M token$3.60 $6.00
每次请求成本$0.012$0.028
每 1,000 次请求$12.00$28.00

所有模型都按同一个请求、以各厂商自己的标价(均附来源和日期)计算,因此加粗的就是最便宜的。无法处理该请求的模型会注明原因,不参与排名;厂商没有某个条件的价格时,会说明改用了哪个价格。

提示越长,每次请求的成本

输出 2K token,按各厂商 API 的标价计算。 曲线在模型的上下文窗口处结束。

0$0.50$1.00$1.50$2.000250K500K750K1M每次请求的提示 token 数8KQwen3.8-2.4T-A95B8K 时 $0.028Qwen3.6-27B8K 时 $0.012
  • Qwen3.6-27B · Alibaba Cloud Model Studio
  • Qwen3.8-2.4T-A95B · Alibaba Cloud Model Studio

关键差异

输入厂商官方 API · international · USD
$0.60 / 百万 tokens Alibaba Cloud Model Studio pricing · 数据日期 2026年11月2日
$2.00 / 百万 tokens Alibaba Cloud Model Studio pricing · 数据日期 2026年11月2日
输出厂商官方 API · international · USD
$3.60 / 百万 tokens Alibaba Cloud Model Studio pricing · 数据日期 2026年11月2日
$6.00 / 百万 tokens Alibaba Cloud Model Studio pricing · 数据日期 2026年11月2日
输入厂商官方 API · china · CNY
¥3.00 / 百万 tokens 阿里云百炼:模型价格 · 数据日期 2026年11月2日
¥12.00 / 百万 tokens 阿里云百炼:模型价格 · 数据日期 2026年11月2日
输出厂商官方 API · china · CNY
¥18.00 / 百万 tokens 阿里云百炼:模型价格 · 数据日期 2026年11月2日
¥36.00 / 百万 tokens 阿里云百炼:模型价格 · 数据日期 2026年11月2日
上下文
262,144 Qwen3.6 27B model · 数据日期 2026年11月2日
1,000,000 qwen3.8-2.4t-a95b · 数据日期 2026年11月5日
最大输出
65,536 Qwen3.6 27B model · 数据日期 2026年11月2日
131,072 qwen3.8-2.4t-a95b · 数据日期 2026年11月5日

以上差异来自已核实厂商规格,或各自官方 API 在相同地区、币种、计费单位和条件下的标价。不同条件仍在完整表格中并列展示,不据此判断哪款更便宜。 声明的功能只说明支持情况,不代表实测质量或推荐;缺少证据不等于不支持。

完整对比

Qwen3.6-27B Alibaba Qwen Qwen3.8-2.4T-A95B Alibaba Qwen
概览
发布时间2026年4月22日 2026年8月12日
开放权重是 是
规格
上下文262.14K 1M
最大输出65.54K 131.07K
输入模态文本、图像、视频 文本
输出模态文本 文本
推理是 是
可关闭推理是 官方未写明
最大思考预算官方未写明 131.07K
工具调用是 是
结构化输出是 是
内置工具联网搜索 联网搜索
价格 · 每百万 tokens
输入价格$0.60 $2.00
输出价格$3.60 $6.00
缓存写入价格— $2.50显式缓存
混合价格(输入 3 : 输出 1)$1.35 $3.00
引用评分
Epoch Capabilities Index146.7 —
Epoch AI · GPQA Diamond85.9% —
Epoch AI · FrontierMath Tiers 1–335.1% —

头条价格可能来自不同渠道、地区或档位。选用模型前请核对各项来源,缺失的事实保留为空。

模型详情与来源

引用评分

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年11月5日
  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年10月28日
  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · Epoch AI Benchmarking Hub data · CC BY 4.0 · 数据日期 2026年11月4日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · EQ-Bench: 4 · MIT · 数据日期 2026年10月24日
  • LiveBench (White et al.), release 2026-06-25, livebench.ai, licensed CC BY-SA 4.0. This board, adapted from it, is shared under CC BY-SA 4.0. · LiveBench release 2026-06-25 · CC BY-SA 4.0 · 数据日期 2026年6月25日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · EQ-Bench: Creative Writing v3 · MIT · 数据日期 2026年10月28日