料金

モデル倍率、キャッシュヒット、初回APIキー購入

モデル料金

100Mトークン単位で課金され、1xは40 CNY、1Mトークンあたり0.40 CNYです。購入とチャージには同じ6段階のセルフサービスパッケージがあり、大口利用はサポートへお問い合わせください。

APIを購入既存のキーをチャージ連携ドキュメントを見る
既存ユーザーAPIキーをお持ちですか？そのままチャージできますチャージ、注文照会、反映確認はこちら。新パッケージは100Mトークンあたり26.67 CNYからです。チャージへ
アクセスURL/v1付きのBase URLを推奨
推奨Base URLhttps://new.weeanno.shop/v1

ほとんどのクライアントではまずこちらを使用し、拒否された場合は代替URLへ切り替えてください。

代替Base URLhttps://new.weeanno.shop

APIルーターによってBase URLの検証方法が異なるため、モデルやクライアントを変更した際は実際にテストしてください。

共通クォータ1つのキーですべての対応モデルにアクセス
  • 倍率はモデルのコスト差だけを表し、課金ロジックは共通です。
  • モデルごとに別のキーを用意する必要はありません。
  • クォータに有効期限やリセットはなく、長期テストや安定した本番運用に適しています。
キャッシュ

キャッシュヒット課金

リクエストの一部が過去に処理した内容と一致すると、計算結果を再利用し、入力コスト全額の再課金を避けられます。

キャッシュヒットとは繰り返しコンテキストを再利用

キャッシュ再利用により応答が速くなり、利用コストも下がります。特に複数ターンの対話、ワークフローの反復、コード補完で効果的です。

  • 通常入力：モデル倍率で課金。
  • 一致したキャッシュ入力：0.1xから課金。
  • 高コストモデルは上流の大幅な変動時に0.2xへ上昇、またはキャッシュが一時停止する場合があります。
簡単な例

長い会話で同じ大きなコンテキストを繰り返し含めると、一致した部分は低い倍率で課金されます。

キャッシュヒットは0.1xから

一致したキャッシュ入力は、通常の入力コストの10%のみ課金されます。

長いセッションほど節約可能

継続チャット、ワークフロー呼び出し、コード補完では、繰り返しコンテキストを再利用しやすくなります。

プレミアムモデルは調整される場合があります

上流コストが大きく変動した場合、キャッシュ倍率を変更または一時停止することがあります。

注：キャッシュヒットは、リクエスト内容がシステムの再利用条件を満たす場合に発生します。

料金表

モデル料金リファレンス

購入前に倍率、換算単価、コンテキストサイズ、画像認識対応を比較できます。

最新モデルリストに基づき更新現在の換算価格と倍率

購入前にモデルコストを把握するための実用的な参考表です。

max_tokens=8192を想定
プロバイダーモデル倍率例：2xでは100Mトークンの利用で200Mクォータを消費推奨コンテキストウィンドウmax_tokens=8192を想定画像認識
中国モデル統合ルート(高並列推奨)
claude-sonnet-4-6高速応答
0.5x1M✅
OpenAI
gpt-5.6-sol
6x258K✅
OpenAI
gpt-5.6-terra
1x258K✅
OpenAI
gpt-5.4
2x1M✅
OpenAI
gpt-5.5
4x258K✅
OpenAI
gpt-5.3-codex-spark
1x128K
OpenAI
gpt-image-2
画像1枚1–2K 出图
OpenAI
gpt-image-2-4k
画像1枚4K 出图
通义千问
qwen3.6-plus
3x1M✅
通义千问
qwen3.7-plus
4x1M✅
通义千问
qwen3.7-max
10x1M
通义千问
qwen3.8-max
20x1M✅
美团 LongCat
LongCat-2.0Agentic Coding
1x1M
腾讯混元
hy3
1x256K
MiniMax
MiniMax-M3
1x1M✅
MiniMax
image-01
画像1枚
MiniMax
image-01-live
1秒あたり
StepFun
step-3.7-flash高速応答
1x256K✅
ByteDance
doubao-seed-2.1-turbo
3x128K✅
Xiaomi
mimo-v2.5-pro
4x1M
Xiaomi
mimo-v2.5
2x1M✅
DeepSeek
deepseek-v4-pro
7.5x1M
DeepSeek
deepseek-v4-flash
2.5x1M
Kimi
kimi-k3
25x1M✅
Zhipu AI
glm-5.1
5x256K✅
Zhipu AI
glm-5.2
8x1M✅
xAI / Grok
grok-4.5
5x500K✅
Anthropic
claude-haiku-4-5-20251001
1x256K✅
Anthropic
claude-sonnet-5高能力主力
10x1M✅
Anthropic
claude-fable-5顶级任务
40x1M✅
Anthropic
claude-opus-4-6
15x1M✅
Anthropic
claude-opus-4-7
15x1M✅
Anthropic
claude-opus-4-8
15x1M✅
Anthropic
claude-opus-5
15x1M✅
Google
gemini-3.1-pro
10x1M✅
Google
gemini-3.5-flash
6x1M✅
中国モデル統合ルートコンテキスト 1M
(高並列推奨)claude-sonnet-4-6高速応答
倍率0.5x
context window1M
画像認識✅
OpenAIコンテキスト 258K
gpt-5.6-sol
倍率6x
context window258K
画像認識✅
OpenAIコンテキスト 258K
gpt-5.6-terra
倍率1x
context window258K
画像認識✅
OpenAIコンテキスト 1M
gpt-5.4
倍率2x
context window1M
画像認識✅
OpenAIコンテキスト 258K
gpt-5.5
倍率4x
context window258K
画像認識✅
OpenAIコンテキスト 128K
gpt-5.3-codex-spark
倍率1x
context window128K
OpenAIコンテキスト 1–2K 出图
gpt-image-2
倍率画像1枚
context window1–2K 出图
OpenAIコンテキスト 4K 出图
gpt-image-2-4k
倍率画像1枚
context window4K 出图
通义千问コンテキスト 1M
qwen3.6-plus
倍率3x
context window1M
画像認識✅
通义千问コンテキスト 1M
qwen3.7-plus
倍率4x
context window1M
画像認識✅
通义千问コンテキスト 1M
qwen3.7-max
倍率10x
context window1M
通义千问コンテキスト 1M
qwen3.8-max
倍率20x
context window1M
画像認識✅
美团 LongCatコンテキスト 1M
LongCat-2.0Agentic Coding
倍率1x
context window1M
腾讯混元コンテキスト 256K
hy3
倍率1x
context window256K
MiniMaxコンテキスト 1M
MiniMax-M3
倍率1x
context window1M
画像認識✅
MiniMax
image-01
倍率画像1枚
MiniMax
image-01-live
倍率1秒あたり
StepFunコンテキスト 256K
step-3.7-flash高速応答
倍率1x
context window256K
画像認識✅
ByteDanceコンテキスト 128K
doubao-seed-2.1-turbo
倍率3x
context window128K
画像認識✅
Xiaomiコンテキスト 1M
mimo-v2.5-pro
倍率4x
context window1M
Xiaomiコンテキスト 1M
mimo-v2.5
倍率2x
context window1M
画像認識✅
DeepSeekコンテキスト 1M
deepseek-v4-pro
倍率7.5x
context window1M
DeepSeekコンテキスト 1M
deepseek-v4-flash
倍率2.5x
context window1M
Kimiコンテキスト 1M
kimi-k3
倍率25x
context window1M
画像認識✅
Zhipu AIコンテキスト 256K
glm-5.1
倍率5x
context window256K
画像認識✅
Zhipu AIコンテキスト 1M
glm-5.2
倍率8x
context window1M
画像認識✅
xAI / Grokコンテキスト 500K
grok-4.5
倍率5x
context window500K
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 256K
claude-haiku-4-5-20251001
倍率1x
context window256K
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-sonnet-5高能力主力
倍率10x
context window1M
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-fable-5顶级任务
倍率40x
context window1M
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-opus-4-6
倍率15x
context window1M
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-opus-4-7
倍率15x
context window1M
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-opus-4-8
倍率15x
context window1M
画像認識✅
Anthropicコンテキスト 1M
claude-opus-5
倍率15x
context window1M
画像認識✅
Googleコンテキスト 1M
gemini-3.1-pro
倍率10x
context window1M
画像認識✅
Googleコンテキスト 1M
gemini-3.5-flash
倍率6x
context window1M
画像認識✅

上記は現在の倍率に基づく参考換算価格です。画像モデルは画像または秒単位で課金されます。実際の消費はプラットフォーム倍率とリクエスト使用量に従い、✅は画像認識対応を示します。

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このページでは倍率、キャッシュヒット、モデルコストを説明しています。新規ユーザーはAPIキーを購入し、既存ユーザーはキーをチャージできます。

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