Цены на API нейросетей: сколько стоит 1 млн токенов

Миллион входных токенов стоит от $0,0134 до $4,5 — разброс в 334,8 раза между самой дешёвой и самой дорогой моделью в одном каталоге. Нижняя строка каталога — qwen3.8-flash ($0,0134 вход, $0,0454 выход), верхняя — claude-fable-5-1 ($4,5 вход, $22,5 выход). Ниже — вся таблица целиком, в долларах и в рублях.

Цены — каталог v40, снят 2026-10-08. Живой источник — GET https://go2llm.tech/api/pricing, он отдаёт JSON без ключа и авторизации.

Три цены вместо одной

Почти все сравнения цен на LLM API берут одну колонку — стоимость входных токенов. На реальном счёте это даёт промах в разы, потому что тарифицируются три разные статьи:

Вход — токены, которые вы отправили. Сюда же идёт запись кэша.
Выход — токены, которые модель сгенерировала. В каталоге он дороже входа в 2–8 раз, смотря по модели.
Чтение кэша — повторно отправленный контекст, который уже лежит на стороне провайдера. Дешевле входа в 4–120 раз.

У deepseek-v3-2 чтение кэша стоит $0,00072 за миллион против $0,0226 за вход — разница в 31,4 раза. Приложение, которое гоняет один и тот же системный промпт, платит в основном по третьей колонке, и сравнение по первой ему ничего не говорит.

Полная таблица: весь каталог от дешёвых к дорогим

Рубли посчитаны по 92,50 ₽ за доллар. Это не курс ЦБ: рублёвое пополнение идёт по биржевому курсу USDT с комиссией эквайринга внутри, и по ЦБ цифра была бы примерно на 6% ниже. Точный курс своего платежа человек видит на кассе до оплаты.

#	Модель (`id`)	Вход, $	Выход, $	Чтение кэша, $	Вход, ₽	Выход, ₽
1	`qwen3.8-flash`	0.0134	0.0454	0.00166	1,24	4,20
2	`glm-5.3-flash`	0.018	0.06	0.0036	1,66	5,55
3	`deepseek-v4-flash`	0.0226	0.0679	0.00072	2,09	6,28
4	`gpt-6-luna`	0.0279	0.14	0.00279	2,58	12,95
5	`qwen3.7-plus`	0.0304	0.121	0.00308	2,81	11,19
6	`gemini-2.5-flash`	0.036	0.3	0.0036	3,33	27,75
7	`minimax-m3`	0.0396	0.158	0.00792	3,66	14,62
8	`gpt-5.6-luna`	0.04	0.24	0.004	3,70	22,20
9	`deepseek-v4-flash-vision-exp`	0.0403	0.161	0.00081	3,73	14,89
10	`mimo-v2.6-flash`	0.042	0.084	0.00084	3,89	7,77
11	`deepseek-v4.1-flash`	0.045	0.18	0.0009	4,16	16,65
12	`glm-5.3-flashx`	0.0461	0.154	0.0075	4,26	14,24
13	`mimo-v2.5`	0.056	0.112	0.00112	5,18	10,36
14	`deepseek-v4-pro`	0.066	0.198	0.0022	6,11	18,32
15	`gemini-3.5-flash-lite`	0.07	0.583	0.007	6,48	53,93
16	`mimo-v2.5-pro`	0.0765	0.153	0.00063	7,08	14,15
17	`gemini-3-flash-preview`	0.0937	0.562	0.00937	8,67	51,99
18	`kimi-k2.7-code`	0.0955	0.402	0.0191	8,83	37,19
19	`gemini-3.8-flash`	0.106	0.531	0.0106	9,80	49,12
20	`gemini-3.6-flash`	0.128	0.638	0.0127	11,84	59,02
21	`kimi-k2.6`	0.129	0.542	0.0217	11,93	50,14
22	`claude-haiku-4-5`	0.13	0.65	0.013	12,03	60,13
23	`glm-5.2`	0.141	0.442	0.0261	13,04	40,88
24	`glm-5.3`	0.141	0.442	0.0261	13,04	40,88
25	`qwen3.8-max`	0.166	0.498	0.0138	15,36	46,06
26	`qwen3.7-max`	0.166	0.498	0.0166	15,36	46,06
27	`glm-5.1`	0.171	0.537	0.0318	15,82	49,67
28	`grok-4.3`	0.178	0.356	0.0285	16,46	32,93
29	`grok-4.6`	0.2	0.601	0.05	18,50	55,59
30	`grok-4.7`	0.2	0.601	0.05	18,50	55,59
31	`gpt-5.6-terra`	0.201	1.21	0.0201	18,59	111,92
32	`grok-4.5`	0.201	0.603	0.0301	18,59	55,78
33	`gemini-3.5-flash-low`	0.211	1.05	0.021	19,52	97,13
34	`gemini-2.5-pro`	0.212	1.7	0.0213	19,61	157,25
35	`gemini-3.6-flash-high`	0.225	1.13	0.0225	20,81	104,52
36	`grok-4.20-multi-agent`	0.286	0.573	0.0458	26,45	53,00
37	`gemini-3.8-flash-tiered`	0.3	1.5	0.03	27,75	138,75
38	`gemini-3.7-flash-tiered`	0.3	1.5	0.03	27,75	138,75
39	`gemini-3.1-pro-preview`	0.3	1.8	0.03	27,75	166,50
40	`gpt-6.1-sol`	0.3	1.5	0.015	27,75	138,75
41	`kimi-k3`	0.302	1.51	0.0301	27,93	139,68
42	`claude-sonnet-5`	0.329	1.64	0.0329	30,43	151,70
43	`claude-sonnet-4-6`	0.344	1.72	0.0343	31,82	159,10
44	`gpt-5.4`	0.348	2.09	0.0348	32,19	193,32
45	`gpt-6-sol`	0.35	1.75	0.035	32,38	161,88
46	`gpt-5.6-sol`	0.402	2.01	0.0402	37,19	185,92
47	`claude-opus-4-8`	0.503	2.51	0.0503	46,53	232,17
48	`gpt-5.5`	0.503	3.02	0.0503	46,53	279,35
49	`claude-opus-5`	0.503	2.51	0.0503	46,53	232,17
50	`codex-auto-review`	0.503	3.02	0.0503	46,53	279,35
51	`claude-opus-4-6`	0.503	2.51	0.0503	46,53	232,17
52	`gpt-5.3-codex`	0.519	4.15	0.0519	48,01	383,88
53	`claude-opus-4-7`	0.649	3.25	0.0649	60,03	300,63
54	`claude-fable-5`	1.01	5.03	0.101	93,42	465,28
55	`gpt-6-astra`	1.01	5.03	0.101	93,42	465,28
56	`claude-sonnet-5-5`	1.5	7.5	0.075	138,75	693,75
57	`claude-opus-5-5`	2.57	12.8	0.15	237,72	1188,63
58	`claude-fable-5-1`	4.5	22.5	0.113	416,25	2081,25

Сколько это в деньгах на живой задаче

Абстрактный миллион токенов плохо переводится в бюджет. Пересчёт на профиль кодинг-агента — вход 10%, выход 5%, чтение кэша 85% — выглядит так:

Модель (`id`)	1M токенов, $	1M токенов, ₽	20M токенов, ₽
`qwen3.8-flash`	0.00503	0,46	9,30
`deepseek-v4-flash`	0.00627	0,58	11,60
`glm-5.3-flash`	0.00786	0,73	14,54
`mimo-v2.6-flash`	0.00911	0,84	16,86
`qwen3.7-plus`	0.0117	1,08	21,65
`mimo-v2.5`	0.0122	1,12	22,48
`gpt-6-luna`	0.0122	1,13	22,51
`deepseek-v4-flash-vision-exp`	0.0128	1,18	23,62
`deepseek-v4.1-flash`	0.0143	1,32	26,39
`mimo-v2.5-pro`	0.0158	1,46	29,30

Двадцать миллионов токенов — это примерно неделя работы одного разработчика с агентом в редакторе. На glm-5.3-flash такая неделя стоит 14,54 ₽, на claude-opus-4-5 — около 404,25 ₽. Разница почти в 27,8 раза, и выбор между ними решается качеством на вашей задаче, а не этой таблицей.

Картинки считаются за штуку, а не за токены

Генерация изображений тарифицируется по картинке. Опубликован один вариант: 1024x1024, quality=standard.

Модель (`id`)	Вариант	$ за изображение	₽ за изображение
`grok-imagine-image`	1024×1024, standard	0.00486	0,45
`gpt-image-2`	1024×1024, standard	0.00583	0,54
`gpt-image-2.5`	1024×1024, standard	0.0194	1,80
`gemini-3.1-flash-image`	1024×1024, standard	0.0238	2,20
`nano-banana-pro`	1024×1024, standard	0.0344	3,18
`nano-banana-2`	1024×1024, standard	0.0408	3,78
`grok-imagine-image-pro`	1024×1024, standard	0.0486	4,50

Других сочетаний размера и качества в каталоге нет.

Где эта таблица не поможет

Три честные оговорки.

Цена не говорит о качестве. mimo-v2-5 дешевле claude-opus-4-5 в 9,0 раза по входу, и на задаче, где нужен Opus, экономия обернётся переделкой. Цена — это фильтр после того, как вы выбрали класс модели, а не вместо выбора.

Чтение кэша работает не у всех. Выигрыш по третьей колонке получает приложение с длинным повторяющимся контекстом. Разовые короткие запросы платят по первым двум, и вся арифметика с кэшем к ним не относится.

Каталог меняется. Эта страница пересобирается из /api/pricing скриптом, но между пересборками цена вендора могла поменяться. Если считаете бюджет на месяцы вперёд — берите цифру из API, а не со страницы.

Что дальше

Дешёвые API нейросетей: рейтинг по цене — если нужен именно минимум стоимости.
Цены по семействам: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek.
Gemini API из России: ключ, оплата и первый запрос.
Какая модель дешевле для кодинг-агента — про кэш и почему колонка входа обманывает.
Цены в рублях — с пересчётом и разбором курса.
Почему цена ниже официального прайса — если цифры выглядят слишком хорошо.
Как устроена тарификация — резерв, списание, usage.cost_usd.

Получить ключ и сделать первый запрос за 3 минуты — go2llm.tech. При регистрации на баланс падает $1, его хватает на первые запросы без пополнения.