大模型 API 异步调用优化：高效并发与令牌池设计实践
AI语言大模型API价格对比表：通义千问-Max、字节豆包、Kimi
作者: zhilong
2025-04-24
本文对国内大模型moonshot-v1-32k、通义千问-Max和Doubao 1.5 pro进行了全面对比，涵盖产品优势、模型信息、价格及技术参数等28项关键信息，数据均源自官网，旨在为用户提供精准详实的决策依据。
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moonshot-v1-32k
Moonshot-v1-32k是Moonshot AI推出的一款千亿参数的语言模型，支持32K上下文窗口，特别适合长文本的理解和内容生成场景。它具备优秀的语义理解、指令遵循和文本生成能力，能够根据用户输入生成相应的文本输出，广泛应用于内容创作、代码生成、文本摘要等领域。
通义千问-Max
通义千问-Max，即Qwen2.5-Max，是阿里云通义千问旗舰版模型，于2025年1月29日正式发布。该模型预训练数据超过20万亿tokens，在多项公开主流模型评测基准上录得高分，位列全球第七名，是非推理类的中国大模型冠军。它展现出极强劲的综合性能，特别是在数学和编程等单项能力上排名第一。
Doubao 1.5 pro 256k
Doubao 1.5 pro 256k 是字节跳动推出的豆包大模型的升级版本，基于稀疏 MoE 架构，性能杠杆达 7 倍，仅用稠密模型七分之一的参数量就超越了 Llama-3.1-405B 等大模型的性能。它支持 256k 上下文窗口的推理，输出长度最大支持 12k tokens，在推理和创作任务中表现出色。该模型在多模态任务上也有显著提升，视觉推理和文档识别能力增强，可处理复杂场景下的图像和文档，为用户提供更自然、更丰富的交互体验。此外，Doubao 1.5 pro 256k 在知识、代码、推理、中文等多个测评基准上表现优于 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。
AI大模型多维度对比分析
1.基础参数对比
| API模型名称 | 输入方式 | 输出方式 | 上下文长度(Token) | 上下文理解 | 文档理解 | 是否支持流式输出 | 是否支持联网搜索 | 是否开源 | 多模态支持 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| moonshot-v1-32k | 文本/代码片段 | 文本 | 8k | 单轮对话优先 | ⚪ | ✅ | ❌ | ❌ | ⚪ | |
| 通义千问-Max | 文本/图片/视频链接 | 文本 | 32k | 支持跨模态关联推理 | ⚪ | ✅ | 是 | ⚪ | ❌ | 是 |
| Doubao 1.5 pro 256k | 文本 | 文本 | 256k | ❌ | ⚪ | ✅ | ⚪ | ❌ | ⚪ | ⚪ |
各AI大模型侧重不同，moonshot-v1-32k适合文本代码处理、单轮对话；通义千问-Max支持跨模态关联推理，适合文档理解与搜索；Doubao 1.5 pro 256k则在文本处理上具有更长上下文长度优势。综合考虑模型特性和需求场景选择合适的模型。
2.API模型价格对比
| API模型名称 | 免费试用额度 | 输入价格（缓存命中） | 输入价格（缓存未命中） | 输出价格 |
|---|---|---|---|---|
| moonshot-v1-32k | 赠送100万tokens 有效期：180天 |
￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens) | ￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens) | ￥0.02/1千tokens (￥20.00/1M Tokens) |
| 通义千问-Max | 赠送100万Token额度 有效期：百炼开通后180天内 |
￥0.0024/1千tokens (￥2.40/1M Tokens) | ￥0.0024/1千tokens (￥2.40/1M Tokens) | ￥0.0096/1千tokens (￥9.60/1M Tokens) |
| Doubao 1.5 pro 256k | 50万tokens | ￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens) | ￥0.005/1千tokens (￥5.00/1M Tokens) | ￥0.009/1千tokens (￥9.00/1M Tokens) |
在AI大模型对比中，moonshot-v1-32k、通义千问-Max和Doubao 1.5 pro 256k均提供免费试用额度，价格相对接近。其中，通义千问-Max的输入价格最低，性价比较高。moonshot-v1-32k和Doubao 1.5 pro 256k的输出价格较高。建议根据输入需求、价格敏感度和预算，合理选择模型，以获得最佳性能和成本效益。
3.核心性能指标对比
| API模型名称 | API可用性（近90天） | 并发数限制 | 生成速度（字/秒） | 训练数据量（参数） |
|---|---|---|---|---|
| moonshot-v1-32k | ⚪ | ⚪ | 约1000字/秒 | 5.7万亿Token数据 |
| 通义千问-Max | ⚪ | 1,200 Tokens/分钟 | 约1200字/秒 | 超过20万亿Token数据 |
| Doubao 1.5 pro 256k | 0.9996 | 个人版：30,000 Tokens/分钟~60,000 Tokens/分钟 | ⚪ | 4050亿Token数据 |
各AI大模型在可用性、并发限制和生成速度方面表现不同。moonshot-v1-32k以高速度和丰富训练数据为优势，适合需要快速响应和大数据训练的应用场景；通义千问-Max以其卓越的并发和生成速度，适合高频、高负载的查询处理；Doubao 1.5 pro 256k则以高可用性和适中的并发限制，适合稳定性要求高的应用。
总结
上面重点对比了moonshot-v1-32k、通义千问-Max以及doubao 1.5 pro，从API价格对比，通义千问-Max的输入价格最低，性价比较高。若要查看其他2025国内AI大模型对比情况包括百川智能，讯飞星火大模型，阶跃星辰，百度千帆，智谱AI，Deepseek，通义千问，KimiGPT，腾讯混元，字节豆包等主流供应商。请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告
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