聊天與文字模型定價
每個聊天模型對每則助理訊息收取固定點數 — 輕量模型從 0.5 點數到旗艦模型的 12 點數。
最後更新 2026年9月6日
Chat 與 Tutor 對話計費 chat credits。成本取決於哪個
模型回覆您的訊息 — 而非您輸入多少 tokens，
不過較長的對話會在每個請求中帶入更多歷史紀錄。
點數範圍（0.5 – 12）
所有文字模型定價於 壓縮的 0.5–12 刻度：
| 層級 | 每則訊息點數 | 範例模型 |
|---|---|---|
| Budget | 0.5 | GPT-5 Nano、Gemini 2.5 Flash Lite、DeepSeek V3/V3.1/V3.2/V4 Flash、Qwen3 32B、Qwen3.5 Flash、Tencent Hy3、Mistral Nemo、Llama 4 Scout/Maverick |
| Low | 1.5 | GPT-5 Mini、Gemini 2.5 Flash、Gemini 3 Flash、DeepSeek R1/V4 Pro/Flash、Mistral Medium 3.1 |
| Mid-low | 2 – 2.5 | Claude 3.5 Haiku（2）、Qwen3 Max（2）、Zack（auto）2.5、Grok 4.3、GPT-5.6 Luna、GLM 5.2 |
| Mid | 3 – 3.5 | GPT-5、GPT-5.1、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3.5 Flash |
| Mid-high | 4.5 – 5.5 | Grok 4.5、Claude Sonnet 5、GPT-5.2、GPT-5.3 Chat、Gemini 3.1 Pro |
| High | 7 – 9 | GPT-5.4、GPT-5.6 Terra、Kimi K3、Claude Sonnet 4 / 4.5 / 4.6 |
| Flagship | 12 | GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8、Fugu Ultra |
推理深度 — 許多模型提供推理層級選擇器（None → Max）。較高深度可改善困難問題，但 不會改變每則訊息的點數 — 你始終支付選擇器中顯示的固定模型費率。舊版獨立的「Medium」模型列（例如 GPT-5.2 Medium）已合併為單一模型 + 推理選擇器。
Zack（自動路由）定價為每則訊息 2.5 點數。
已退役模型
舊版金鑰（GPT-4.x、o3、o4-mini、Grok 4）已不在選擇器中。舊對話可能解析至後繼模型，例如 GPT-5.6 Terra 或 Grok 4.3 — 收到提示時請切換至現行模型。
預設與具名模型
| 選擇 | 最適用於 | 典型成本 |
|---|---|---|
| Zack | 日常使用 — 自動模型選擇 + tools | 2.5 點數 |
| Named model | 特定供應商／能力 | 選擇器中顯示的固定費率 |
| + Reasoning | 支援模型上的較難問題 | 相同固定費率（不加點數） |
沒有獨立的 Chat-Thinking／Chat-Fast／Chat-Chinese 模式——請使用 Zack、具名中文能力模型（例如 DeepSeek／Qwen），或在需要更深思考時提高 Reasoning。
代理工具（亦使用 chat credits）
代理工具在聊天訊息期間執行，加入 該訊息的 chat credit
總計。它們在交易紀錄中分開追蹤，但從同一
chat 池扣除。
| 工具 | 點數 | 備註 |
|---|---|---|
| Web search | 每次搜尋 10 | 每次搜尋呼叫計費 |
| Website crawl | 每個 URL 2 | 每個爬取頁面計費 |
| YouTube transcript | 每支影片 2.5 | 每次擷取逐字稿 |
| Image generation (in chat) | 每張圖片 10 | 使用 chat credits，非 Image Studio 池 |
| Image edit (in chat) | 每張圖片 10 | 與聊天內生成相同 |
其他代理工具（閃卡、筆記、心智圖、投影片等）在生成步驟遵循
底層模型的每則訊息費率。
每則訊息成本如何計算（技術說明）
對每個模型，Zense AI：
- 讀取 OpenRouter 每百萬輸入/輸出 tokens 價格。
- 套用代表性設定檔（每則訊息 12k 輸入 / 1k 輸出）。
- 以 Pro 方案點數價值（0.0495 HKD/credit）為目標，約 25% 利潤率。
- 將原始成本 壓縮 至 0.5–12 表，使日常模型保持
可負擔，旗艦模型由較便宜層級補貼。
您計費的是 最終壓縮後的點數，而非原始 token 計算。
您在 UI 中會看到的 tokens
雖然計費以訊息為單位，每輪仍會記錄 token 用量以供除錯
與分析：
- promptTokens — 傳送至模型的系統提示 + 歷史紀錄 + 附件 + 工具脈絡。
- completionTokens — 助理的回覆。
- reasoningTokens — 推理模型的額外 tokens（GPT-5.6、thinking 模式等）。
較長的串會增加後續訊息的 promptTokens，這就是定價公式假設輸入較重的原因 — 但您的 點數費用仍為固定的模型費率，除非您也呼叫付費代理工具。
管理聊天支出的技巧
- 簡單問題使用 Zack 或 0.5 點數模型。
- 將 旗艦模型（9–12 點數）保留給需要最高品質的工作。
- Web search（10 點數）累積很快 — 僅在需要時請 Chat 搜尋。
- 學校管理員：設定每位用戶的 chat caps，並在 School
Management → Users 監控共用池。
完整逐模型表見工程文件（
chat-pricing.md）。OpenRouter 價格變動時費率
可能調整 — 請以模型選擇器中的即時成本為準。
