2026 年最便宜的 LLM API：實測價格與最佳選擇

到了 2026 年 7 月，最便宜的 LLM API，每百萬個輸入 token 的成本已低於 0.1 美分。以 Groq 的 Llama 3.1 8B Instant為例，官方本月價格頁列出的費率是：每百萬輸入 token $0.05、輸出 token $0.08。

不過，牌價通常不是你的最終成本。DeepSeek 的 Prompt Cache 可將有效輸入成本壓低 50～120 倍；Gemini、Mistral 與 Groq 的 Batch API 還能再省 50%。如果只比較表面單價，很可能不是多花錢，就是選錯適合工作負載的供應商。以下整理各家低價方案，所有數字均於 2026 年 7 月 30 日向供應商定價頁核對，並說明各情境該選誰。

2026 年 7 月價格最低的 LLM API 一覽

目前最便宜的 LLM API，多半是小型模型、效率導向模型，或由推論服務專家提供的模型，而非前沿實驗室的旗艦端點。以下均為主要供應商直連的標準隨用隨付價格；免費層欄位則標示是否提供免費選項。本文不納入自行託管與限時促銷方案。

價格下限是 Groq Llama 3.1 8B 的 $0.05/$0.08，表中沒有其他模型能追平它的輸出單價。Gemini 2.5 Flash-Lite 只有在獨立的 Batch 級距，才能做到輸入 $0.05；標準價格仍是 $0.10。若目標是低成本推理，DeepSeek V4 Flash 是首選。

為何它們比 GPT 或 Claude 便宜

低價主要來自三個因素：模型規模較小或經過效率調校，例如 Llama 3.1 8B、Ministral 3B 與 Flash-Lite 系列；推論專家以較低成本的基礎設施營運，例如 Groq、DeepSeek；以及 Batch 與快取 token 的折扣。表中多數是開放權重模型，包括 Llama、DeepSeek、Mistral；Gemini Flash-Lite 則是 Google 自家的專有模型系列，以低價爭取大量使用需求。若工作量極高且穩定，自行託管開放權重模型可能更便宜，但前提是你要自行承擔硬體與維運成本；對多數團隊來說，託管 API 仍是成本基準。

免費層才是最低成本的下限

若你對「最便宜」的定義就是免費，這幾家都有可用方案：Groq 與 Google 的 Gemini Flash-Lite 系列會在速率限制內免費提供；Mistral 的 Leanstral 則限時免費；GitHub Models 也會以 token 提供免費存取。Google 的免費層會將請求用於產品訓練，付費層則不會。它們的共同限制是速率額度偏緊，且不提供 SLA。我們已在免費 AI API 指南中另行整理免費選項；一旦超過原型階段，真正需要比較的是上表的付費方案。

別只看 token 牌價：快取與 Batch 才決定實際帳單

按輸入 token 的牌價排序，看似清楚的價格表其實漏掉了最關鍵的成本變數。有三項機制能讓實際單價出現數量級的差異，但許多比較要不是忽略，就是把它們藏在細則裡。

「LLM API 低價的巨大迷思。」——一篇討論模型表面低價、但帳單被快取讀取費用主導的 r/LocalLLaMA 討論串。

供應商通常會分別計算快取輸入、新輸入與輸出 token 的費用；看起來便宜的輸入單價，往往反而是帳單中占比最小的一項。比較成本時，請先看這三件事：

• Prompt Cache。若供應商能重用你先前送出的 prompt 前綴，命中的快取部分只需支付原始輸入價格的一小部分。DeepSeek 的 V4 Flash 快取輸入費率為每百萬 $0.0028，新輸入則為 $0.14，相差 50 倍；V4 Pro 則是$0.0036 對 $0.435，折扣達 120 倍。Groq 的快取輸入半價，Mistral 則折抵 90%。若你的請求共用很長的系統提示詞或文件前綴，卻沒使用支援快取的供應商，每一次請求都得支付完整成本。
• Batch API。Google、Mistral與Groq都為非即時任務提供約50% 的折扣，處理窗口介於 24 小時至 7 天。Gemini 2.5 Flash-Lite 在 Batch 級距的輸入費率會降至 $0.05。凡是不要求次秒級回應的任務，例如夜間摘要、批次分類與資料集標註，都應透過 Batch 處理。
• 輸出占比高的工作負載。程式碼生成、長篇寫作與 Agent 迴圈，產生的 token 往往遠多於讀取的 token。即使輸入成本相近，Llama 3.1 8B 每百萬輸出 $0.08，仍遠低於 Gemini 2.5 Flash-Lite 的 $0.40。當生成才是瓶頸時，應按輸出價格排序，而不是輸入價格。

實際篩選時，先問三個問題：你的 prompt 是否容易命中快取？工作是否必須即時完成？輸出 token 是否多於輸入？這三個答案重新排列上表的頻率，往往高於任何牌價數字。

不同使用情境，哪個方案最省

以下建議假設你需要的能力門檻高於最小型模型；如果只看絕對單價，Llama 3.1 8B 會出現在每一列。這裡則將快取與 Batch 等適用折扣納入實際成本，並同時考量能力需求。

聚合平台還是直連？什麼情況下轉售商反而更划算

直接使用 DeepSeek、Google、Groq 或 Mistral，在相同模型下可拿到最低的單 token 價格；但你必須承擔營運成本：管理不同 API Key、分開計費、某家被限流時手動切換備援，以及針對四套不同 SDK 重做快取與重試邏輯。

這正是聚合平台所解決的問題。OpenRouter收取底層供應商價格，另加5.5% 平台費，沒有其他加價；換來的是一組 Key、一張帳單，以及本清單模型之間的自動故障轉移。依OpenRouter 自己的說明，交叉點約在每月 $50：低於這個金額，5.5% 手續費通常低於串接多家供應商所需的工程時間；高於這個金額，直接使用單一最便宜的供應商，通常在純成本上勝出。實際損益平衡點仍取決於你原本需串接幾家供應商，以及流量波動有多大。

轉售閘道如 AIReiter 也是相同概念：在 DeepSeek、Gemini、Groq 與 Mistral 前面提供一個 OpenAI 相容端點。要切換模型時，只要改模型名稱，不必重寫用戶端。

常見問題

最便宜的 LLM API 是哪一個？

截至 2026 年 7 月，在本次比較中，Groq 的 Llama 3.1 8B Instant以每百萬 token $0.05/$0.08，提供最低的標準隨用隨付費率。Gemini 2.5 Flash-Lite 僅在 Batch 級距可比肩 $0.05 的輸入價格，標準費率為 $0.10。

寫程式最便宜的 LLM API 是哪個？

用於程式碼生成與 Agent 迴圈時，Groq 的GPT-OSS 20B（$0.075/$0.30）或 Llama 3.1 8B（$0.05/$0.08）憑藉輸出價格與速度勝出。若需要 Groq 以外、專為程式開發調校的低價模型，可考慮 Mistral 的 Devstral Small 2，費率為 $0.10/$0.30。

免費 LLM API 層級足以用於正式環境嗎？

通常不夠。Groq、Gemini Flash-Lite 與 GitHub Models 的免費層都會限制每分鐘請求數，也不保證服務可用性。用於原型開發沒有問題；超過初期測試階段後，應改用上表的付費方案。

聚合平台或轉售 API 會比直連更貴嗎？

以單一 token 計價來看，是，會略高一些。OpenRouter 在供應商價格上加收 5.5% 費用，轉售閘道也會納入類似的額外成本。但當用量低，或你否則得維護多個供應商串接時，它們的總成本可能更低；一旦手續費高過便利性帶來的價值，直連就會更便宜。

最便宜的 LLM API 每月要花多少錢？

若每月使用 1,000 萬輸入 token 與 500 萬輸出 token，Groq Llama 3.1 8B 的成本約為$0.90，包括 $0.50 輸入與 $0.40 輸出。Gemini 2.5 Flash-Lite 以標準價格約 $3.00，使用 Batch 則約 $1.50。同樣的用量若採用前沿專有模型，每百萬輸入 $5+，成本會高出許多倍。

該怎麼選

只要供應商支援，就開啟 Prompt Cache；非即時工作則交給 Batch。這兩個設定能省下的錢，通常遠比在供應商之間切換還多。