[2025 Edition]对开发人员的AI API进行了详尽的比较| Chatgpt，Claude，Gemini和Llama等主要LLM的功能和价格摘要。

从2024年到2025年，AI驱动的应用程序和服务的开发变得越来越流行。
大规模语言模型（LLM），例如Chatgpt和Claude，不仅仅是聊天机器人，并且用于各种用例，包括代码生成，摘要，搜索和文档处理

现在，许多开发人员担心
“我应该使用哪种AI模型？ ”
👉“成本，准确性和易用性API的易用性有何不同？ ”

在本文中，开发人员可以通过API使用的每种主要AI模型（LLM）的功能，价格和合适用途

什么是LLM？

“ LLM”一词最近是一个常见的词。这大型语言模型指的是可以理解和输出人类语言的AI，例如文本生成，总结，翻译和问题回答

简而言之，大脑是LLMS。

要详细说明它...

LLM经过培训，可以在互联网上学习大量文本（文章，书籍，代码等），并了解“单词”和“自然句子流之间的关系”。

例如，您可以这样做：

• 回答自然写作的问题（问答）
• 自动生成博客文章和代码
• 文本摘要，结构，分类
• 阅读长句子并理解上下文
• 英语的自然翻译⇔日本
• 等等

为什么“ LLM API”很重要？

如今，大多数LLM现在都可以作为云中提供的API提供。

换句话说，您可以通过将请求从应用程序或服务发送到“大脑”，例如Chatgpt和Claude以及接收响应来结合AI功能。

以这种方式创建了大量的AI服务，并且许多当前一代的AIS实际上都是在幕后“携带” LLM API的结构。

这使工程师可以轻松地以低成本使用强大的AI，而无需从头开始创建AI。

为什么选择对开发人员很重要的AI API？

在开发利用AI的产品时，不仅是想法和UI，而且还可以选择使用AI（LLM）的选择直接导致服务的性能，成本和未来的前景。

特别是，有多个可以用作API的LLM，每个LLM都有不同的
专业知识，准确性，费用和限制换句话说，“选择”将创建以下差异：

功能和限制之间存在差异

• Chatgpt在文件处理和代码解释
• 克劳德（Claude）提供了一种一致的方法来处理长句子并思考
• 双子座与图像和音频连接变得容易
• 美洲驼和米斯特拉尔轻巧，适合定制模型

→根据您创建的服务内容，有许多不同的选项和不适当的选项。

API使用成本各不相同（单价差异）

• GPT-4 Turbo：一次左右的价格约为10日元
• 克劳德十四行诗：相同的处理小于一半的价格
• 骆驼系列：可以免费使用

→根据您使用API和大小的方式，每月数万至数十万日元之间的差异可能会有所不同。

即使存在商业用途或使用限制

• 一些模型对商业用途有
• 开源（例如美洲驼/米斯特拉尔）具有高度的自由，但也有沉重的责任。

→产品开发中风险管理的角度来看很重要

文档和支持系统也有差异

• Openai拥有丰富的生态系统（图书馆和许多SDK）
• 已经为Claude和Gemini开发了文档，但日本的信息很少。

→这也会影响开发速度和团队水平。

摘要：不仅使用AI，而且选择能力很重要

如今，使用AI本身开发并不难。
重要的是“选择适合您需求的LLM API并有效地使用它”。

由于AI的性能正在随着不断发展的进步而发展，因此年度模型比较和选择的评论是开发人员的武器。

在本文中，我们将比较下一章中代表的LLM API，并以易于理解的方式组织开发人员应选择哪些模型

比较的AI模型列表

在这里，我们介绍了开发人员可以从2025年通过其API使用的主要大型语言模型（LLM）。
所有这些都是AI模型，可用于商业目的，并且都在许多AI服务的幕后使用。

chatgpt（Openai）

Openai的Chatgpt可以说是LLM繁荣的火花。
API主要使用GPT-3.5-Turbo和GPT-4-Turbo 具有诱人的功能是
高精度，功能和全面的开发工具可以理解的是，它具有比其他模型的功能更多的功能，例如文件处理，代码解释器和函数调用，并且得到了开发人员的高度支持。

模型名称	输入价格（1K令牌）	输出价格（1K令牌）	最大上下文长度	日语支持	主要功能	易用性
GPT ‑ 4.1	$0.0020	$0.0080	128K（估计）	◎	代码生成，上下文理解和摘要	◎包括信息和SDK
GPT −4.1 mini	$0.0004	$0.0016	128K（估计）	◎	轻巧且具有成本效益	◎
gpt 4.1纳米	$0.0001	$0.0004	64k或更多？ （在凌晨）	○〜◎	用于小型机器人和轻巧处理	◎
O3	$0.0020	$0.0080	128K-256K？	◎	复杂的推理和视觉理解	△文件较少
o4 -mini	$0.0011	$0.0044	128K（假设）	◎	基于多模式前提的轻量级推理	△

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克劳德（拟人化）

克劳德（Claude）是由拟人化制作的LLM，它以与Openai竞争的方式出现。目前，Claude 3系（Opus/Sonnet/Haiku）可用。
其逻辑，一致性和长期处理的力量，其日语兼容性也非常准确。 SONNET在价格和性能之间具有特别比GPT-4 Turbo便宜

模型名称	输入价格（1K令牌）	输出价格（1K令牌）	最大上下文长度	日语支持	主要功能	易用性
克劳德·奥普斯4	$0.015	$0.075	大约200k	◎非常自然	顶部模型。非常适合复杂的推理，先进的长格式阅读理解和专业任务。	○包括文档，专注于英语
克劳德十四行诗4	$0.003	$0.015	大约200k	◎非常自然	高准确性，成本和速度的良好平衡。它也是代码和设计支持的理想选择。	○综合文档（英语）
Claude Haiku 3.5	$0.0008	$0.004	大约200k	◎实用质量	最快，最轻的模型。适用于聊天机器人，实时使用，低成本操作	◎轻巧且易于安装

⇒

双子座（Google）

Gemini是由Google提供的多模式的下一代LLM。
主要API是Gemini 1.5 Pro，不仅可以支持文本，还可以支持图像，音频和视频。因为它与Google Cloud集成在一起，所以它是链接到GCP用户和Google Workspace的开发的绝佳盟友。

模型名称	输入价格（1K令牌）	输出价格（1K令牌）	最大上下文长度	日语支持	主要功能	易用性
双子座2.5 Pro	$ 0.00125（≤200,000Tok）$ 0.0025（> 200,000 Tok）	$ 0.01（≤200,000Tok）$ 0.015（> 200,000 Tok）	最多约1m至2m令牌	◎	适用于高精度推理和编码。多模式支持，GCP集成	△（GCP注册/英语文档）
双子座2.5闪存	$ 0.0003（文字等）	$0.0025	大约1M令牌	◎	轻巧和高速模型。图像和音频输入也是可能的。	△（设置略复杂）
双子座2.5闪光灯	$ 0.0001（文字等）	$0.0004	大约1M令牌	◎	价格最低的通用模型。非常适合聊天机器人和轻量级服务	○（如果您专注于价格，◎）

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美洲驼3（元）

由Meta（以前是Facebook）开发和发布的开源LLM。目前，主要重点是Llama 3（8b/70b/405b） 也可以用于商业目的。
该模型本身可以免费使用，也可以通过多个API提供商在云中使用，例如拥抱脸，groq，重复，一起

即使使用相同的模型，费用，延迟和性能（例如涡轮或精简版）的费用，延迟和性能（例如涡轮版本或精简版）也存在差异，因此，根据目的选择产品很重要。

此外，对于对内部运营，减轻体重和本地推断感兴趣的开发人员，模型的高度自由度和采用灵活性非常有吸引力。其他商业LLM没有的另一个优点是您可以在云和本地之间进行选择。

模型名称	输入价格（1K令牌）	输出价格（1K令牌）	最大上下文长度	日语支持	主要功能	易用性
Llama 3.1 8b（AWS）	$0.00022	$0.00022	?	○	基本的推理和轻巧的任务	◎
Llama 3.1 8b（一起）	$0.00018	$0.00018	?	○	开发人员托管和UI开发	◎
Llama 3.1 70b（AWS）	$0.00099	$0.00099	?	◎	高精度推理，大规模任务	◎
Llama 3.1 70b（一起）	$0.00088	$0.00088	?	◎	物有所值，易于实施	◎
Llama 3.1 405b（Fireworks.ai）	$0.00300	?	?	◎	大型LLM，重点是成本绩效	◎

其他特色型号

Mistral（Mistral.ai）

（例如Mixtral 8x7b）混合使用的高性能模型可以推断出低成本和快速，并且出于边缘推理和研究目的而受欢迎。

cohere命令r+

Cohere提供专门用于搜索和抹布的LLMS（检索生成生成）。它适用于大规模的文档处理和构建内部搜索机器人，并且在日语中也得到了很好的支持。

彻底比较每个型号的功能，价格和功能。

在这里，我们将比较开发人员可以通过API使用的关键LLM的关键模型。

模型名称	输入价格（1K令牌）	输出价格（1K令牌）	最大上下文长度	日语支持	主要功能	易用性
gpt -4.1 （OpenAI）	$0.0020	$0.0080	128K	◎	高度准确的聊天，代码生成，出色的稳定性	◎（官方和SDK充足）
克劳德十四行诗4 （拟人化）	$0.0030	$0.0150	大约200k	◎	长期理解，设计意图解释，自然和一致的输出	◎（综合文档）
Gemini 2.5 Pro （Google）	$0.00125〜2.50	$0.005〜10.00	多达200万	◎	Google集成，多模式支持，搜索接地支持	○（通过GCP略微复杂）
Llama 3.1 70B （一起）	$0.00088	$0.00088	大约128K（估计）	○〜◎	基于OSS，高度灵活且便宜。它因提供者而异	◎（简单的API，商业用途OK）

推荐的模型用于不同用途

在许多不同的情况下，开发人员使用LLM。在这里，我们将介绍精心选择的“每个目的的最佳模型”。
我们根据API成本，准确性，支持的令牌数量以及是否可能进行商业用途选择。

一般聊天和问题回答→ GPT-4.1（OpenAI）

一个经典的模型，可以处理各种通用任务，包括自然对话，聊天，问答。
除了其高精度和稳定性外，OpenAI生态系统（SDK，文档，教程）也非常全面，是一个理想的选择

长文本摘要和文档处理→克劳德十四行诗4（拟人）

克劳德（Claude）擅长“上下文理解”和“一致的摘要”。
十四行诗4具有良好的成本和性能平衡，非常适合处理会议记录，合同，报告等。一个主要优点是它也可以用于输入长句，近200k令牌。

设计意图和代码评论的说明→ Claude十四行诗4

克劳德（Claude）的吸引力在于，它不仅解释了代码的行为，而且还涉及“为什么我这样写的原因”。
一个合乎逻辑且易于解释的AI ，可用于支持初学者的学习并协助PR评论。

超长上下文处理→ Gemini 2.5 Pro（Google）

它最多可容纳200万个令牌。您可以一次加载和处理大量PDF，多个代码文件，长期项目历史记录等。
由于该系统是通过GCP使用的，因此实现障碍有点高，但是非常适合使用大量信息进行工作。

编码使用：AI对Pro→ GPT-4.1或Claude十四行诗4

GPT-4.1对代码生成具有极大的抵抗力，并有助于提高编码速度。
另一方面，Claude Sonnet 4是一种擅长解释代码和解释意图的模型，与配对编程进行互动。
选择要优先考虑哪个：生成或理解是一个好主意。

高速机器人开发，重点是成本性能→ Llama 3.1 70b（一起）

尽管它是一个OSS模型，但可以用于高精度和商业目的，并且比主要模型便宜。
非常适合MVP开发，简单的内部机器人和自动FAQ响应。它可以通过API轻松使用。

本地推理和内部操作→ Llama 3.1（8b/70b）

Meta的Llama是OSS，可以在本地或本地环境中使用。
建议强调安全性或想要降低云成本的应用程序的内部系统。有轻巧的8B和高性能的70B，因此您可以根据自己的环境进行选择。

摘要：故意推荐模型列表

最后，我们将在列表中进行总结，因此
请使用它作为参考，以选择适合您的目的，预算和技术要求的最佳模型。
如果您不确定，我们建议您先尝试GPT-4.1或Claude Sonnet 4。

用法类别	推荐模型	原因和特征
一般聊天和问题回应	gpt -4.1 （OpenAI）	出色的准确性，稳定性和语言运作。如果您不确定，就是这样。它具有丰富的API和SDK，使其易于安装。
长文本摘要和文档处理	克劳德十四行诗4 （拟人化）	它的特征是长期句子和一致的答案的力量。适用于阅读理解，摘要，分钟摘要等。
设计意图和代码审查的说明	克劳德十四行诗4 （拟人化）	他擅长于逻辑答案，并且非常抵制对意图的解释，例如“你为什么这样做？”
超长的上下文处理	Gemini 2.5 Pro （Google）	多达200万个令牌。当您需要大量文档和跨越多个文件的推论时，这很有用。
编码使用/AI对Pro	gpt -4.1 （Openai）或克劳德十四行诗4 （人类）	克劳德（Claude）坚决支持设计意图，而GPT擅长代码生成。建议用于高精度应用程序。
高速机器人开发，重点是成本绩效	Llama 3.1 70B （一起）	它可用于商业目的，价格便宜，并且是高性能的。因为它是OSS，所以它非常灵活，并且在MVP和POC中非常易于使用。
当地推理和内部行动	Llama 3.1（8b/70b） （Meta OSS）	使用OSS免费操作。如果您有GPU，则可以在pre或本地使用它。

摘要以及如何选择推荐的一个

到目前为止，我们已经通过使用大型大规模语言模型（LLMS）的功能，价格，功能和功能进行了比较。
主要是OpenAI，Anthropic，Google和Meta 轻松使用高精度，多功能模型。

基于以下几点选择哪种模型是很顺利的：

看法	要检查什么
用途	聊天？概括？代码生成？文档处理？
准确性或成本	准确性是首要任务，GPT-4.1 / Claude Opus和十四行诗 / Llama
支持令牌金额	如果要处理长期处理和多个文件，则可以使用Claude或Gemini的超长上下文。
商业用途是不可能的	检查OSS，付费的API和使用条款（Llama，尤其是提供商依赖者）
易于发展	SDK和记录丰富性，API稳定性和错误处理

推荐给初学者和个人开发人员

• 首先，您想尝试→GPT-4.1或Claude Sonnet 4
  →高度准确，易于使用，并具有很多可靠的往绩记录
• 想要降低成本→Llama 3.1（一起
  。非常适合MVP和内部机器人

尝试后，您可以体验到每个“个性”以及优势和劣势。
即使在原型和POC阶段，使用LLM也是一种强大的武器，因此请务必选择适合您需求的一种。