2026 Q3 LLM API 價格異動報告：誰真的降價了（7/1–9/30）
我們比較了 273 個模型在 7 月初與 9 月底各兩週的中位數混合價格：近八成幾乎沒動，真正站得住的降價只有 10 個、站得住的漲價同樣 10 個，而約 42% 的價格變動事件只是聚合平台上的來回抖動。
1. 為什麼做這份報告，以及怎麼量
每一季都會出現新一輪「某某廠商大幅降價」的標題。我們每天替追蹤清單上的每個模型留一份價格快照，這次終於可以驗證這些降價有多少是真的。最直覺的做法是數「價格變動次數」，但這行不通，第 5 節會說明原因：7 月 1 日到 9 月 30 日，我們的資料記錄了 1,488 次價格變動事件，其中 42% 只是價格跳走、又回到原本數字的其中一段。原始的變動次數量到的是雜訊。
所以我們改比較兩段平靜的兩週。對每個模型，取 7 月 1–14 日與 9 月 17–30 日每日快照的中位數 input 與 output 價格，再用每 3 個 input token 配 1 個 output token 的假設算出混合價格：(3 × input + output) / 4。只保留兩段期間都有報價的模型，共 293 個；再剔除 9 個 ~…-latest 別名（別名只是指向當下最新的模型，它的「變動」是換模型，不是調價）與 11 個價格為零的免費或媒體類項目，剩下 273 個可比較的模型。
光有中位數位移還不算證據，所以每個「變動者」都要通過穩定性測試：9 月期間的每日混合價格區間，不能和 7 月期間的區間重疊，而且整季最多只能出現一次 A→B→A 的回跳。3:1 是聊天與檢索類工作負載的常見假設，但它會影響結論：Qwen3 Coder 480B 調高了 input、調低了 output，所以在 3:1 下是 −22.8%，在 10:1 下剛好持平。你可以到費用計算器換成自己的比例。
結論並不戲劇化。273 個可比較的模型中，216 個（79%）變動不到 1%，變動中位數是 0.0%，有 195 個模型整季完全沒有任何價格變動事件。通過穩定性測試且混合價格降幅達 10% 以上的有 10 個；通過測試且漲幅達 10% 以上的也是 10 個。降價與漲價大致互相抵銷。
2. 真正降價幅度最大的模型
下表價格單位為每 1M tokens 的美元，格式為 7 月中位數 → 9 月中位數。GPT-5.6 各個 Pro 版本在我們的資料裡與基礎版價格完全相同，所以每一列同時涵蓋兩者。
| 模型 | 輸入 $/M | 輸出 $/M | 混合 $/M | 變動 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna（+ Pro） | $1.00 → $0.20 | $6.00 → $1.20 | $2.25 → $0.45 | −80.0% |
| GPT-5.6 Sol（+ Pro） | $5.00 → $2.00 | $30.00 → $10.00 | $11.25 → $4.00 | −64.4% |
| Mancer Weaver (alpha) | $0.75 → $0.40 | $1.00 → $0.75 | $0.8125 → $0.4875 | −40.0% |
| Qwen3 Coder 480B A35B | $0.22 → $0.30 | $1.80 → $1.00 | $0.615 → $0.475 | −22.8% |
| GPT-5.6 Terra（+ Pro） | $2.50 → $2.00 | $15.00 → $12.00 | $5.625 → $4.50 | −20.0% |
| ReMM SLERP 13B | $0.45 → $0.35 | $0.65 → $0.65 | $0.50 → $0.425 | −15.0% |
| Magnum v4 72B | $3.00 → $2.50 | $5.00 → $5.00 | $3.50 → $3.125 | −10.7% |
十列之中有六列是同一個 OpenAI 系列，而且中位數比較低估了它的路徑有多混亂。GPT-5.6 系列在我們的資料裡是 7 月 9 日才首次出現，所以 7 月期間只有 6 份快照。Sol 上線時是 $5.00/$30.00，和 GPT-5.5 相同，8 月 17 日降到 $2.50/$15.00，8 月 22 日再降到 $2.00/$10.00。Luna 與 Terra 降得更快，7 月 30 日已分別來到 $0.10/$0.60 與 $1.00/$6.00，接著 8 月 17 日兩者都翻倍（回到 $0.20/$1.20 與 $2.00/$12.00），也就是在把 Sol 砍半的同一次調價裡。9 月中位數才是留得住的價格，7 月 30 日的低點並沒有留住。
Qwen3 Coder 是最值得細看的例子：7 月 15 日 input 漲了 36%（$0.22 到 $0.30），output 同時降了 44%（$1.80 到 $1.00）。如果你的工作負載偏 output，這是降價；如果你主要是把大型程式庫餵進去，那大致持平甚至略貴。其餘三個降價者（Weaver、ReMM、Magnum）都是小眾的社群模型。主流開放權重模型（DeepSeek、Kimi、GLM）沒有任何一個的降價能通過穩定性測試，它們看似的降價留到第 5 節討論。
3. 漲價的模型
漲價的模型比降價的多。在套用穩定性測試之前，273 個模型中有 34 個漲幅達 5% 以上，降幅達 5% 以上的只有 16 個。下面十個是通過測試的。
| 模型 | 輸入 $/M | 輸出 $/M | 混合 $/M | 變動 |
|---|---|---|---|---|
| Tencent Hy3 preview | $0.063 → $0.18 | $0.21 → $0.60 | $0.0998 → $0.285 | +185.7% |
| Llama 3.1 8B Instruct | $0.02 → $0.05 | $0.03 → $0.08 | $0.0225 → $0.0575 | +155.6% |
| Qwen2.5 7B Instruct | $0.04 → $0.10 | $0.10 → $0.20 | $0.055 → $0.125 | +127.3% |
| MiniMax M2.5 | $0.12 → $0.27 | $0.48 → $1.08 | $0.21 → $0.4725 | +125.0% |
| Qwen3 30B A3B Thinking 2507（另有四個同系列） | $0.13 → $0.20 | $1.56 → $2.40 | $0.4875 → $0.75 | +53.8% |
| Xiaomi MiMo-V2.5 | $0.105 → $0.14 | $0.28 → $0.28 | $0.149 → $0.175 | +17.6% |
Qwen3 那一列代表五個混合價格剛好都漲了 53.8% 的模型：上面的 30B，加上 Qwen3 235B Thinking 2507、Qwen3 VL 30B Thinking、Qwen3 Next 80B Thinking 與 Qwen3 VL 8B Thinking。30B 只有單一端點（我們 10 月 5 日查證時是 Alibaba，$0.20/$2.40），所以這不是路由雜訊。它舊的 $0.13/$1.56 剛好是現價的 65%，與「35% 折扣結束」相符，不過我們看不到真正原因。
又小又舊又便宜的模型也變貴了：Llama 3.1 8B 在 7 月 15 日、Qwen2.5 7B 在 7 月 30 日、Hy3 preview 在 8 月 15 日，MiniMax M2.5 則在 7 月 9 日到 8 月 22 日之間分好幾段調高。MiMo-V2.5 的 input 在 7 月 15 日漲了 33%，output 不變，這就是我們開放權重性價比文章裡引用的 $0.14/$0.28 組合（MiMo 的背景可看我們的價格戰分析）。如果你的管線依賴某個「因為沒人注意而很便宜」的模型，請重新確認價格。
4. 紋風不動的旗艦
十一個廣泛使用的模型，整季完全沒有任何價格變動事件，7 月與 9 月的價格一模一樣：
| 模型 | 輸入 $/M | 輸出 $/M | 混合 $/M |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 | $11.25 |
| Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | $10.00 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | $5.625 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | $2.00 | $12.00 | $4.50 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | $4.00 |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | $3.375 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | $2.00 |
| Grok 4.3 | $1.25 | $2.50 | $1.5625 |
| Qwen3.7 Plus | $0.32 | $1.28 | $0.56 |
| MiMo-V2.5-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.544 |
| MiniMax M3 | $0.30 | $1.20 | $0.525 |
這張表背後的規律是：降價跟著下一代模型來，而不是發生在舊模型身上。GPT-5.5 整季都停在 $5.00/$30.00，而 7 月 9 日以相同價格首次出現的 GPT-5.6 Sol 後來降到 $2.00/$10.00。Gemini Flash 系列最清楚：Gemini 3.5 Flash 從沒離開過 $1.50/$9.00；Gemini 3.6 Flash 7 月 21 日首次出現時是 $1.50/$7.50，8 月 13 日起是 $0.75/$3.75；3.7 Flash 8 月 13 日出現時是 $0.375/$1.875，8 月 28 日起是 $0.75/$3.75；3.8 Flash 9 月 2 日出現就是 $0.75/$3.75。從 3.5 Flash 換到 3.8 Flash，混合價格從 $3.375 降到 $1.50，降幅 55.6%，~google-gemini-flash-latest 別名顯示的也是這個數字。Anthropic 的軌跡比較平：Claude Opus 5 7 月 24 日首次出現時是 $5.00/$25.00，和 Opus 4.8 相同；Opus 5.5 9 月 22 日出現時是 $4.00/$20.00，標價比 Opus 5 低 20%；Sonnet 5.5（9 月 28 日）與 Sonnet 5 同樣是 $2.00/$10.00。「首次出現」指的是我們資料裡的第一份快照，可能比官方發布晚幾個小時。
5. 聚合平台的價格抖動
我們的價格來自 OpenRouter，模型層級顯示的價格，是當下預設的那個供應商端點的價格。端點加入、退出或重新排序時，顯示價格就會跳動，而且常常又跳回來。input 與 output 的變動分開計算，在第三季有價格序列的 556 個模型中，134 個至少有一次變動；有 75 個模型出現過價格變動後又精確回到原值（A→B→A 回跳），共 398 次。1,488 個事件中有 620 個（42%）是這類回跳的去程或回程。有 116 個模型至少記錄過一次下調，但通過上面降價測試的只有 10 個。
GLM 5.2 是最清楚的案例。我們 10 月 5 日的快照把它列為每 1M tokens input $0.024、output $16.00。同一天 OpenRouter 的端點清單有 32 個端點，input 從 $0.0224 到 $2.31，output 從 $1.80 到 $16.00。input 超便宜的預設端點（Relace：$0.0224/$16.00）在 3:1 下混合價格是 $4.02；DeepInfra 的 $0.5625/$1.80 是 $0.87；Z.AI 官方端點的 $1.40/$4.40 是 $2.15。input 比 DeepInfra 便宜 25 倍的端點，在實際的輸入輸出比例下反而貴了 4.6 倍。GLM 5.2 這一季有 111 次變動事件，兩個期間之間中位數混合價格下降 22.6%，但光是 9 月期間內，它的每日混合價格就有 2.5 倍的起伏，所以這不是你能穩定買到的降價。
DeepSeek V4 Pro 0423 則是從反方向掉進同一個陷阱。它 7 月中位數是 $0.435/$0.87，9 月中位數是 $0.83/$1.66，看起來是 +90.6%。但它 10 月 5 日的快照是 $0.2088/$0.4176，比 7 月低 52%。它的各端點 input 價格從 $0.21 到 $1.91。換一天取樣，你就會得到不同的故事。
| 模型 | 7 月 → 9 月中位數變動 | Q3 A→B→A 回跳次數 | Q3 變動事件數 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0423 | −42.0% | 9 | 110 |
| GLM 5.2 | −22.6% | 10 | 111 |
| Tencent Hy3 | −42.2% | 6 | 12 |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | +90.6% | 4 | 68 |
| Qwen3.5 397B A17B | +42.9% | 14 | 22 |
| Kimi K2.6 | +27.1% | 9 | 38 |
| Qwen3.7 Max | +18.0% | 4 | 6 |
| NVIDIA Nemotron 3 Ultra | +13.5% | 17 | 22 |
這些模型的表面變動最大，卻都沒通過穩定性測試。Hy3 是縮小版的示範：它 8 月 26 日降到 $0.0825/$0.33，10 月 5 日又回到 $0.132/$0.528，所以「−42%」已經不再描述現價。Qwen3.7 Max 在 7 月下旬於 $1.25/$3.75 與 $1.475/$4.425 之間來回切換了三次，7 月 29 日起就一直停在 $1.475/$4.425，所以「+18%」很可能是真的，它只是因為回跳次數而沒通過測試。表中最後一個 Nemotron 3 Ultra，是本季回跳次數最多的模型。
6. 對買家意味著什麼
看 output 價格，並確認端點。當 output 價格是 $16 時，$0.02 的 input 標價幾乎說明不了什麼。請用計算器以自己的比例比較混合價格；透過聚合平台呼叫時，把你估價的那個供應商固定下來，而不是接受預設。我們的平台價差指南解釋了為什麼相同權重的價格可以差這麼多。
省錢靠換代，而不是等待。這一季的降價來自新 SKU，以及少數新模型的調價；十一個知名的旗艦模型一動也沒動。想要更低的價格，就去測試並換到較新的模型，而不是等舊模型打折。可以用比較工具把新舊模型並排。
不要用單日價格做預算。如果你自己追蹤價格，請用一到兩週的中位數，並標記任何會回跳的項目。固定成本方面，我們的token 計價指南與性價比基準提供了框架，如何選擇 LLM則涵蓋品質面。
今天就能做的快速自查。列出你實際呼叫的模型，記下真實流量的輸入輸出比例，然後依這個比例、在你實際使用的那個端點上替每個模型估價。只有當一次價格變動持續兩週且之後沒有回跳，才把它當成真正的變動。依這條規則，這一季真正的省錢機會集中在少數幾個新 SKU 上，而 DeepSeek、Kimi 與 GLM 上看起來最醒目的降價標題，是通不過測試的。
7. 資料說明
資料截至 2026-10-05。價格是 OpenRouter 列出的模型層級價格（USD / 1M tokens），大約每天記錄一次；本文日期為快照日期（UTC）。它們是路由價格，不是官方牌價。需要留意的限制：兩個期間的比較看不到中間發生的事，例如 Luna 與 Terra 在 7 月 30 日的低點；7 月 14 日之後才上架的模型（包括 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 與 GLM 5.3）不在比較範圍內；六個 GPT-5.6 變體的 7 月期間只有 6 份快照而非 14 份；中位數也可能被長時間的偏離騙到：gpt-oss-120b 在 9 月期間的 14 天中有 11 天停在 $0.15/$0.60，之後 9 月 29 日才回到 $0.037/$0.17，而且它 7 月資料裡有一筆 7 月 13 日 $0.00000003 的近乎零價格雜訊，所以我們把它排除在表格之外。Qwen3 的解釋（折扣結束）是從 65% 這個比例推論的，不是我們觀察到的事實。所有數字都來自對我們自己 pricing_history 表的查詢，中美 LLM 比較用的是同一份資料來源。