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# Kimi K3.1 Pro、MiniMax M3、DeepSeek Flash 等 7 个模型上线：价格与调用

> 老张API新上线 kimi-k3.1-pro、kimi-k3.1-pro-highspeed、MiniMax-M3、MiniMax-M3.1-Flash、glm-5.2-fast-preview、glm-5.3-prime 和 deepseek-flash：模型 ID、每 1M tokens 价格、调用示例与常见问题。

老张API新上线 7 个文本模型：Kimi K3.1 Pro 及其高速版、MiniMax M3 与 M3.1 Flash、两个智谱 GLM 模型，以及 DeepSeek 官方的新模型名 `deepseek-flash`。7 个模型都用 OpenAI 兼容的 `POST /v1/chat/completions` 调用，按 tokens 计费，现有代码只需改模型名。

* **发布日期**：2026 年 10 月 25 日
* **最后核对**：2026 年 10 月 25 日
* **当前状态**：有效；可在 `default` 分组调用

## 关键信息

| 项目 | 内容 |
| - | - |
| 新增模型 ID | `kimi-k3.1-pro`、`kimi-k3.1-pro-highspeed`、`MiniMax-M3`、`MiniMax-M3.1-Flash`、`glm-5.2-fast-preview`、`glm-5.3-prime`、`deepseek-flash` |
| 调用端点 | Base URL `https://api.laozhang.ai/v1`；Chat Completions `POST /v1/chat/completions`，支持流式 |
| 令牌分组与计费 | `default` 分组；计费模式选按量优先或按量计费 |
| 思考内容 | 7 个模型的回复都带思考过程，位于 `choices[0].message.reasoning_content` |
| 价格 | 见下表；当前单价以[模型与价格总表](https://docs.laozhang.ai/models.md)为准 |

## 价格

单位为美元每 1M tokens，按 2026 年 10 月 25 日的公开价格配置。

| 模型 | 输入 | 输出 | 缓存读取 |
| - | -: | -: | -: |
| `kimi-k3.1-pro` | \$2 | \$10 | \$0.2 |
| `kimi-k3.1-pro-highspeed` | \$4 | \$20 | \$0.2 |
| `MiniMax-M3`（输入 ≤ 512K） | \$0.3 | \$1.2 | \$0.06 |
| `MiniMax-M3`（输入 > 512K） | \$0.6 | \$2.4 | \$0.12 |
| `MiniMax-M3.1-Flash` | \$0.143 | \$0.571 | \$0.014 |
| `glm-5.2-fast-preview` | \$2.286 | \$8 | — |
| `glm-5.3-prime` | \$2.286 | \$8 | — |
| `deepseek-flash` | \$0.44 | \$1.32 | \$0.088 |

* Kimi 两个模型的缓存写入：`kimi-k3.1-pro` 5 分钟 \$2、1 小时 \$4；`kimi-k3.1-pro-highspeed` 5 分钟 \$4、1 小时 \$8。
* `MiniMax-M3` 单次请求输入超过 512K tokens 时，整次请求都按高一档的价格计费。
* `deepseek-flash` 与 `deepseek-v4-flash` 同价。

## 调用示例

在[令牌管理](https://api2.laozhang.ai/token)创建 API Key：令牌分组选 `default`，计费模式选按量优先（推荐）或按量计费。然后在终端设置环境变量：

```bash theme={null}
export LAOZHANG_API_KEY="替换为你的老张API密钥"
```

下面以 `kimi-k3.1-pro` 为例，换成其他 6 个模型时只改 `model`。Python 示例先执行 `python -m pip install openai`。

**cURL**

```bash theme={null}
curl https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用三句话解释什么是数据库索引。"}
    ]
  }'
```

**Python**

```python theme={null}
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAOZHANG_API_KEY"],
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1",
    timeout=300.0,
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "用三句话解释什么是数据库索引。"}],
)
message = response.choices[0].message
print(getattr(message, "reasoning_content", None))  # 思考过程
print(message.content)                               # 最终回答
```

* 最终回答在 `choices[0].message.content`，思考过程在 `choices[0].message.reasoning_content`。
* 每次请求的 token 用量和扣费可在[调用日志](https://api2.laozhang.ai/log)查看。

## 影响范围

* **适用**：需要 Kimi K3.1 Pro、MiniMax M3、GLM 新模型或 DeepSeek 新模型名的项目。`default` 分组、计费模式为按量优先或按量计费的 API Key 即可调用。
* **不受影响**：已有模型没有调整。原有的 Kimi、MiniMax、GLM 和 DeepSeek 模型（例如 `kimi-k3`、`deepseek-v4-flash`）继续可用，现有集成不需要修改。

## 常见问题

### `deepseek-flash` 和 `deepseek-v4-flash` 有什么区别？

两者是同一个模型、同一个价格。DeepSeek 官方现在使用 `deepseek-flash` 这个模型名；旧名 `deepseek-v4-flash` 仍可调用，请求同样由 DeepSeek-V4.1-Flash 处理。已经在用 `deepseek-v4-flash` 的项目不需要修改。

### Kimi 高速版和标准版怎么选？

`kimi-k3.1-pro-highspeed` 是 Kimi 官方提供的高速版本，输入和输出单价都是标准版的 2 倍，缓存读取同价。对响应速度要求高时，用自己业务中有代表性的请求比较两者的耗时和效果，再决定是否值得多付费用。

### 思考过程会计费吗？

会。思考过程产生的 token 计入输出 token，按输出单价计费。7 个模型目前都会返回 `reasoning_content`；只需要最终回答时，读取 `content` 即可。

### `MiniMax-M3` 超过 512K tokens 的请求怎么计费？

单次请求输入超过 512K tokens 时，整次请求的输入、输出和缓存读取都按高一档计费（输入 \$0.6、输出 \$2.4、缓存读取 \$0.12），不只是超出的部分。

### 在哪里确认最新价格和实际扣费？

单价以[模型与价格总表](https://docs.laozhang.ai/models.md)为准，每次请求的模型名、token 用量和扣费在[调用日志](https://api2.laozhang.ai/log)查看。

## 来源与相关链接

* [Kimi 开放平台价格](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat)：Kimi K3.1 Pro 与高速版的价格与缓存计费。
* [MiniMax 开放平台按量计费](https://platform.minimax.cn/docs/guides/pricing-paygo)：MiniMax-M3 的 512K 分档价格与 M3.1-Flash 价格。
* [DeepSeek 模型与价格](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing)：`deepseek-flash` 模型名与旧名 `deepseek-v4-flash` 的说明。
* [模型与价格总表](https://docs.laozhang.ai/models.md)
* [老张API最新公告](https://docs.laozhang.ai/changelog.md)


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