中國 vs 美國 LLM 大對決（2026）：定價、能力、context window 全面對比

本站收錄 228 個美國模型與 128 個中國模型。放在同一張表上會看到清楚的趨勢：中國頂規（GLM 5.2、Qwen3.7 Max）在智能指數上已逼近 GPT-5.4，輸入價卻只要一半、輸出價只要約四分之一，coding 指數甚至更高。本文用真實數據拆解兩強的定價、能力與 context window，以及怎麼依合規與延遲取捨。

1. 全景：同一張表上的 228 個美國模型與 128 個中國模型

截至 2026 年 6 月，本站追踪了來自全球各大提供商的 408 個活躍 LLM API 端點。按來源地拆分，數字相當鮮明：228 個來自總部在美國的實驗室（Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Mistral 及數十家小型團隊），128 個來自中國實驗室（DeepSeek、阿里 Qwen、MiniMax、月之暗面 Kimi、智譜 GLM、百度等），25 個來自法國，以色列、加拿大各 5 個，其餘寥寥無幾。兩個國家合計貢獻了近九成活躍模型端點。

一年前，中美 LLM 格局的敘事是能力鴻溝：美國實驗室有能力，中國實驗室有價格。這個框架現在已經過時了。2026 年中期真正有意思的問題，不再是「中國模型夠不夠用」——對絕大多數任務答案都是肯定的。真正的問題變成：當中國模型不僅更便宜、有時在特定指標上還更強，應該怎麼思考這些取捨，以及哪些運營和合規因素需要納入決策。

本文使用 Artificial Analysis（AA）智能指數作為能力代理指標——該指數綜合了多項基準測試，滿分約為 100 分，目前最高分約 60 分——同時使用 AA Coding Index 衡量程式設計能力，結合本站每日更新的定價資料進行分析。兩個指數分別與推理任務和軟體工程任務的真實表現高度相關，是目前可取得的最客觀、跨模型可比的指標。

2. 頂級模型正面交鋒

下表將最強的美國與中國前沿模型並排呈現。價格單位為每 1M tokens 的美元數（輸入/輸出）。AA = Artificial Analysis 智能指數；Cod = AA Coding 指數；Context 為最大 context window。

幾個規律立刻浮現。第一，絕對前沿仍由美國把持：Claude Fable 5 以 AA 59.9 領跑，GPT-5.5 以 AA 54.8 緊隨，目前沒有中國模型能夠接近。如果你需要最高的能力上限，答案目前仍是美國。第二，中間前沿帶（AA 44–52）是真正的競爭地帶。第三，價格帶對中國極為有利，嚴重不對稱。

3. 價格差距：相近智能，一小部分價格

表格中最令人矚目的單一比較是 GLM 5.2 vs GPT-5.4。這兩個模型的智能分數幾乎相同——AA 51.1 對 AA 51.4，差距在基準誤差範圍內。但價格差距懸殊：GLM 5.2 的定價是 $1.20 輸入 / $4.20 輸出，而 GPT-5.4 是 $2.50 輸入 / $15.00 輸出。

換算下來，GLM 5.2 的輸入價約為 GPT-5.4 的一半——但輸出端的對比更為觸目驚心。GPT-5.4 的輸出價是每百萬 token $15.00，GLM 5.2 是 $4.20。對於輸出 token 佔主導地位的工作負載（長篇生成、程式碼合成、有大量工具回應的 agentic 工作流），你要為基準測試認為「相同智能」的模型多付約 3.6 倍的輸出費。每月產出 1 億個輸出 token，月帳單差距約為 $1,080——這不是小錢。

這個規律在整個層級中都成立。Qwen3.7 Max（AA 46.0，$1.25/$3.75）在智能指數上高於 Gemini 3.5 Flash，輸入價低 17%，輸出價低 58%。MiniMax M3（AA 44.4，$0.30/$1.20）與 DeepSeek V4 Pro（AA 44.3，$0.435/$0.87）處於相同 AA 區間——輸入價略低但輸出價略高——同時比 Gemini 3.5 Flash 便宜約 7.5 倍輸出。DeepSeek V4 Flash 以 AA 40.3、$0.09/$0.18 的價格，基本上是目前任何地方最便宜的正經模型。

背後原因是什麼？中國實驗室面臨的成本結構根本不同。受益於國內 GPU 供應鏈和能源成本，中國的推理算力成本更低。更重要的是，領先的中國模型——DeepSeek 的 Mixture-of-Experts 架構、Qwen3.7 的混合推理設計——從一開始就針對推理效率進行了工程優化，這是早期美國前沿模型所不具備的。DeepSeek V4 的 MoE 方案在每次前向傳播時只激活一部分參數，大幅降低了每 token 的算力成本。

這是結構性優勢，不是臨時促銷價格。可以預期，AA 40–52 區間的價格差距在可預見的未來仍將持續。

4. 程式設計與 agentic 能力——誰才是真正的贏家

AA Coding Index 講述了比通用智能指數更有趣的故事。在程式設計領域，GLM 5.2 得分 68.8——高於 GPT-5.4 的 57.2，與 Gemini 3.1 Pro Preview 名義相同的 68.8 持平（但後者定價 $2.00/$12.00，接近 GLM 成本的兩倍）。Claude Fable 5 以 76.5 領跑，GPT-5.5 以 74.9 緊隨，但兩者的價格都明顯更高。

具體到軟體工程工作——程式碼生成、審查、重構、測試撰寫——GLM 5.2 是 coding 得分超過 65 的所有模型中性價比最高的，同時還維持著 1M token 上下文。這個組合對 agentic 程式設計工作流至關重要：長上下文讓模型能在視窗中保留整個程式碼庫結構，高 coding 指數意味著每次呼叫的輸出品質高。以 GLM 5.2 的費率（$1.20 輸入，$4.20 輸出）跑兩小時 agentic 程式設計，比以 Claude Opus 4.8 的費率（$5.00/$25.00）跑，在大型上下文讀取和詳細程式碼輸出兩方面都能節省費用。

具體算法：一次消耗 50 萬輸入 token 和 20 萬輸出 token 的程式設計 agent 會話，在 GLM 5.2 上的成本是 $0.60 + $0.84 = $1.44，在 Claude Opus 4.8 上是 $2.50 + $5.00 = $7.50，在 GPT-5.4 上是 $1.25 + $3.00 = $4.25。GLM 5.2 比 Opus 4.8 便宜 5 倍，比 GPT-5.4 便宜 3 倍——而且 coding 基準得分還高於兩者。

誠實的補充說明：基準測試無法捕捉所有內容。Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 在真實世界的長時間 agentic 任務中展現出更強的可靠性——遵循複雜的多步驟指令、從意外的中間結果中優雅恢復、在很長的 agent 循環中維持連貫性。這些品質很難用靜態基準衡量，對於真正複雜、需要數小時的任務，它們是值得付費的。對於較短、較結構化的程式設計任務，GLM 5.2 的基準優勢很可能轉化為真實表現。

MoonshotAI Kimi K2.6 在 agentic 使用場景值得單獨提及。儘管 AA 分數較低（42.8），它專為工具呼叫和多步驟 agent 模式設計，實踐者反饋它在結構化 agentic 流水線中的表現超出基準分數的預期。262K 的上下文小於其他中國旗艦模型的 1M，限制了超大程式碼庫的工作，但對於範圍明確的 agent 任務，它具有競爭力且成本低廉（$0.67/$3.50）。

5. Context window：頂規已趨同

2024 年曾有一種說法：美國模型在上下文長度上保持著明顯領先。這個故事現在基本已經翻篇了。中國頂規模型——GLM 5.2、Qwen3.7 Max、MiniMax M3、DeepSeek V4（兩個版本）——全部提供 1M token 上下文視窗。這與 GPT-5.x 和 Gemini 3.x 提供的 1.05M 上下文基本持平，完全滿足全倉庫程式碼任務、長文件分析和多小時 agentic 運行的需求。

在超長端，美國仍有突出產品：Llama 4 Scout 支持 10M token，Grok 4.x 達到 2M。這些主要適用於需要將整個語料庫放入單個 prompt 的細分文件處理工作負載——學術文獻綜述、法律文件集、全程式碼庫分析——而非典型的生產 agent 任務。對於 99% 能舒適放進 1M token 的生產工作負載，上下文長度不再是中美旗艦模型的區分因素。

Kimi K2.6 的例外（262K）實際影響比初看小得多：月之暗面專為使用工具呼叫和檢索管理上下文的 agentic 結構化任務而構建。實踐中，262K 很少成為其設計適用場景的瓶頸。

仍然存在差異的是上下文定價。在美國旗艦價格下，長上下文任務的費用增長很快。在 1M 輸入 token 的每次呼叫中，Claude Opus 4.8 以 $5.00/M 計算，僅輸入就需要 $5.00。GLM 5.2 以 $1.20/M 計算，只需 $1.20。每天運行 50 次此類呼叫的工作流，月度輸入成本分別是 $7,500 與 $1,800——相同的上下文長度能力，差距 $5,700/月。

6. 怎麼選：合規、延遲與資料駐留

上述定價與基準對比為眾多對成本敏感的工作負載指向了中國模型。但有些真實考量純粹看數字無法呈現，僅憑基準成本比率做工程決策而忽視這些因素，會在生產中造成麻煩。

資料駐留與合規。如果你的應用處理受 GDPR、HIPAA、CCPA、SOC 2 或金融/醫療行業特定法規約束的資料，問題不只是 API 呼叫發往哪裡，還包括推理在哪裡執行、日誌是否被保留。美國提供商（Anthropic、OpenAI、Google）提供資料處理協議（DPA）、面向 HIPAA 的 BAA、歐盟區域託管及企業合規認證，中國提供商在面向非中國客戶時尚未達到同等水準。對於美國和歐盟的受監管工作負載，這可能是不考慮價格的硬性阻礙。

區域延遲。從美國基礎設施到 GLM 5.2、DeepSeek 或路由經過中國資料中心的 Kimi 端點，API 延遲明顯高於美國本地提供商——通常會增加 200–400 毫秒的往返時間，取決於路由方式。OpenRouter 和其他聚合器透過邊緣快取和區域代理緩解了部分問題，但對於互動式、延遲敏感的應用（即時聊天、語音助手後端、需要 100 毫秒以下的工具鏈），這個延遲下限可能讓中國提供商直接出局，與成本無關。對於非同步工作負載（批次作業、夜間分析、背景 agent），延遲通常無關緊要。

提供商可靠性與 SLA。中國前沿模型提供商正在快速擴張基礎設施，面向西方客戶的可靠性紀錄短於已規模化服務企業客戶多年的 OpenAI 和 Anthropic。這不意味著它們不可靠——DeepSeek 和 MiniMax 透過 OpenRouter 都保持了穩固的運行時間——但對於 SLA 要求嚴格的生產系統，風險狀況確實不同。如果可靠性是硬性要求，可以考慮在中國主力和美國備援之間進行 A/B 流量分配。

實用決策樹。先過合規關：如果你的資料受需要美國或歐盟資料駐留和處理協議的法規約束，使用美國提供商，到此為止。如果延遲是低於約 300ms 往返的硬性約束（從美國基礎設施算起），使用美國提供商。如果兩者都不適用——批次工作負載、內部工具、開發環境、非受監管應用——那麼上面的基準和定價為 AA 50 層級的 GLM 5.2 提供了有力的理由，以及 AA 44 層級的 DeepSeek V4 Pro 或 MiniMax M3。對於基準上限至關重要的絕對前沿工作，Claude Fable 5 或 GPT-5.5 仍是唯一選擇。

最簡單的總結：本站的最高性價比排行先按品質門檻、再按每美元智能排序。中國模型主導價值層。美國模型主導絕對前沿。多數工作負載處於價值層。用費用計算器輸入你的實際 token 用量，讓對比更具體。

本文由 Allen Pan 撰寫。如有勘誤或想交流，歡迎來信 allen@xyzsleep.com。