簡短的答案
Whizi成本指數中定價最便宜的一列是inclusionAI的Ling，回答一次只要$0.000053。它和排在階梯最底端的其他每一列一樣，每則訊息收取一點點數，而每回合的下限保證沒有任何一次收費會低於一點。
以下是每個方案中最便宜的一列，作為完整表格的前導：
| 模型 | 供應商 | 每次回覆費用 | 上下文 | 點數 | 方案 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash | inclusionAI | $0.000053 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | $0.00026 | 131K | 1 | Pro |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | $0.0008 | 1M | 1 | Starter |
指數中的一次標準回覆是1,000個輸入token加500個輸出token，這樣才能讓不同供應商的公告價格互相比較。原始價格於2026-08-20從OpenRouter擷取。這份指數涵蓋29家供應商共100列，其中89列帶有Whizi點數收費。完整資料集發佈於AI模型成本指數。
每次回覆不到十分之一美分的項目
以下精選幾列在標準回覆大小下，回答一次收費低於$0.001。除了其中一列以外，這裡列出的每一列都只收取一點點數。
| 模型 | 供應商 | 每次回覆費用 | 上下文 | 點數 | 方案 |
|---|---|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash | inclusionAI | $0.000053 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Nex-N2-Mini | Nex Agi | $0.000075 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Solar Pro 4 | Upstage | $0.00009 | 524K | 1 | Powerhouse |
| Qwen3.7 Flash | Qwen | $0.000095 | 1M | 1 | Powerhouse |
| Granite 4.1 8B | IBM | $0.0001 | 131K | 1 | Powerhouse |
| Laguna XS 2.1 | Poolside | $0.00012 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Phi 4 | Microsoft | $0.00014 | 16K | 1 | Powerhouse |
| Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | $0.00018 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | $0.00026 | 131K | 1 | Pro |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek | $0.00028 | 1.31M | 1 | Powerhouse |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.0003 | 1M | 1 | Pro | |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | $0.000469 | 164K | 1 | Pro |
| Qwen3 Coder Next | Qwen | $0.00052 | 262K | 1 | Powerhouse |
| Llama 4 Maverick | Meta | $0.0006 | 1M | 1 | Pro |
| DeepSeek V3.1 | DeepSeek | $0.000725 | 164K | 1 | Pro |
| Codestral 2508 | Mistral | $0.00075 | 256K | 1 | Powerhouse |
| Qwen3.6 Flash | Qwen | $0.00075 | 1M | 1 | Powerhouse |
| MiniMax M2 | MiniMax | $0.000765 | 205K | 1 | Powerhouse |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | $0.0008 | 1M | 1 | Starter |
| GPT-5.4 Nano | OpenAI | $0.000825 | 400K | 2 | Powerhouse |
| MiniMax M3 | MiniMax | $0.0009 | 1M | 1 | Powerhouse |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | $0.00096 | 1M | 1 | Pro |
這些最便宜的列之中，有好幾列擁有百萬token以上的上下文，而整份價格指數中最大的視窗恰好屬於成本清單接近最底端的一列。在這裡，便宜和小並不是同一個軸線。上表列出的最小視窗是16K。
這些列大多落在最貴的方案上，原因說明於下方。
下一個區間，一直到指數的中位數
價格居中的一列是Kimi的推理型模型，每次標準回覆$0.00185。以下是介於十分之一美分和該中位數之間的部分列：
| 模型 | 供應商 | 每次回覆費用 | 上下文 | 點數 | 方案 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash Lite | $0.001 | 1M | 1 | Powerhouse | |
| Muse Glimmer 30B | Meta | $0.0011 | 131K | 2 | Powerhouse |
| Mistral Large 3 2512 | Mistral | $0.00125 | 262K | 2 | Pro |
| GLM 4.7 | Z.ai | $0.001275 | 205K | 2 | Powerhouse |
| Gemini 3.7 Flash | $0.001313 | 1M | 2 | Pro | |
| Mistral Medium 3.1 | Mistral | $0.0014 | 131K | 2 | Pro |
| GLM 4.6 | Z.ai | $0.0015 | 205K | 1 | Powerhouse |
| Gemini 2.5 Flash | $0.00155 | 1M | 2 | Pro | |
| Gemini 3.5 Flash Lite | $0.00155 | 1M | 2 | Powerhouse | |
| GLM 5 | Z.ai | $0.00156 | 205K | 2 | Pro |
| Kimi K2 0711 | Moonshot | $0.00172 | 131K | 10 | Powerhouse |
| Kimi K2 Thinking | Moonshot | $0.00185 | 262K | 10 | Powerhouse |
點數欄和美元欄涵蓋的並不是同一組列。100列定價項目之中，有11列完全不收取點數：它們列出是為了比較之用，並不會在產品中單獨開放為可計費項目。因此，指數中出現的美元數字，本身並不代表這一列能在選擇器中被開啟。
為什麼最便宜的項目大多是Powerhouse方案
上面的方案欄並不是定價決策，而是一個回退機制。模型存取權是依識別碼判定的：先看Starter的四個識別碼，再看代理人設定檔，接著是Pro方案另外37個識別碼的明確清單，其餘一律回退到Powerhouse。因此一列從未被納入Pro清單的便宜項目，預設就會落在最頂層方案上，這也是為什麼成本清單底部看起來像是一整欄Powerhouse。這個回退機制本身記載於模型清單。
| 方案 | 在便宜端能觸及什麼 |
|---|---|
| Free | 沒有點數額度，只能使用Whizi AI和Auto，第一天7則訊息，之後每天3則 |
| Starter | 總共四個識別碼：Auto、Whizi AI、GPT-5.6 Luna、Gemini 3 Flash，全部都只收取1點 |
| Pro | Starter再加上37個項目，包括上表標示為Pro的DeepSeek、Llama、Gemini Flash、Mistral和Qwen各列 |
| Powerhouse | 目錄中其餘的所有項目，也就是成本清單最底端那些較小實驗室的列所在之處 |
免費方案完全不在這個比較之列：自2026-09-02起，它只能觸及Whizi AI和Auto，沒有其他項目，因此指數中最便宜或最貴的那一列都無法在免費方案上使用。它能買到的是第一天7則訊息，之後每天3則，用在這兩個項目上。
Starter是範圍最窄的方案。它只能觸及四個識別碼，每一個都只收取一點點數，因此它400點的額度就等於400則訊息。Starter上沒有任何Anthropic模型，也無法存取上表中那些便宜的小實驗室項目。
一點點數能買到什麼
一點點數的定義是自家模型上的一則訊息，而該模型運行在被釘定為一點的OpenAI基礎模型上。只要其中任何一個離開這個級距，建置測試就會失敗，因為移動任何一個都會讓整個階梯重新計價。
收費是依模型識別碼固定的整數。在目錄的這一端，這代表一列收取1點的項目，無論輸入或輸出長度多長都只收一點：貼上一份長文件、讓回覆跑得很長，那一回合仍然只收一點。
| 項目 | 每次回覆費用 | 每1,000次回覆費用 | 點數 |
|---|---|---|---|
| Nemotron 3.5 Lightning | $0.00018 | $0.18 | 1 |
| Llama 3.3 70B Instruct | $0.00026 | $0.26 | 1 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | $0.00028 | $0.28 | 1 |
| Gemini 2.5 Flash Lite | $0.0003 | $0.30 | 1 |
| DeepSeek V3.2 | $0.000469 | $0.469 | 1 |
| Llama 4 Maverick | $0.0006 | $0.60 | 1 |
| GPT-5.6 Luna | $0.0008 | $0.80 | 1 |
| Qwen3.7 Plus | $0.00096 | $0.96 | 1 |
換算成額度來看，最底層的級距是點數數字和訊息數字唯一相同的地方：每一回合都收一點，所以只要一直停留在1點的項目上，N點的方案額度就等於N則訊息。每個方案的額度、重置和結轉規則都在點數說明裡。
在便宜這一端還有一個重要機制：如果一回合的花費超出剩餘餘額，會被整個拒絕，而不是部分收費。剩三點時想花二十點，會被拒絕，而不是打折扣。在1點的模型上，這種情況幾乎不會發生。
點數級距從何而來，以及業主政策何時會覆寫它
成本指數是以1,000個輸入token加500個輸出token的標準回覆，對照供應商的公告價格來衡量。點數階梯則是根據另一個參考回合，也就是3,000個輸入token加800個輸出token，除以同一個回合在錨點模型上的花費，也就是$0.00156的供應商成本，換算而來。結果接著會被無條件進位到一個合法級距。這個階梯共有十八個級距：1、2、3、4、5、6、8、10、12、15、20、25、30、40、50、60、80、100。目前有十四個級距至少有一個模型，刻意保留的四個空級距則是為了防止：如果少了某個級距，下一個較貴的模型就會被進位到更高的那一級。當一個模型落在兩個級距之間時，一律向上進位。
除此之外，有些列是由業主政策而非算術直接釘住的。以下是上表和更廣目錄中可見的三個例子：
- Kimi系列統一收取10點，而其依成本計算的真實比率依各列不同，分別為2、3、4和12點。這就是為什麼兩個Moonshot項目的美元價格幾乎一樣，分別是$0.00172和$0.00185，卻都收取10點。
- Starter上的Gemini項目收取1點，而其依成本計算的真實比率是2點，這正是讓Starter維持每則訊息固定收取一點的原因。
- GPT Terra項目收取4點，而其依成本計算的真實比率是10點。
帶有搜尋功能的項目定價方式又不同，因為供應商是按每次搜尋收取固定費用，並不會依token比率縮放。一次搜尋收費$0.005，相當於3.2點，所以單一次搜尋的花費可能超過目錄中大多數項目一整則訊息的花費。這些級距是假設每次回覆進行一次搜尋的下限值。
完全沒有級距的模型識別碼，會被刻意收取階梯最頂端的100點：一個未定價的模型應該變成一張客服工單浮現出來，而不是悄悄地侵蝕利潤。只要有任何目錄模型或代理人識別碼在沒有級距的情況下進入生產環境，建置測試就會失敗。
最後，點數計價是按平台各別啟用的。在允許清單上的平台，會在選擇器中看到真實的倍率，並依點數額度收費。不在清單上的平台，則會看到每回合固定收取一點，並沿用較舊的訊息額度，也就是Starter每月400則、Pro每月800則、Powerhouse每月5,000則。網頁客戶端目前已採用點數制度。
- 指數中定價最便宜的一列，回答一次只要$0.000053
- 一次標準回覆是1,000個輸入token加500個輸出token，價格於2026-08-20依OpenRouter公告價格計算
- 每一筆收費最低都是一點，因此沒有任何一則訊息的費用會低於一點
- 大多數最便宜的項目都落在Powerhouse方案上，因為任何不在Starter或Pro清單上的項目都會回退到最頂層方案
- Starter能觸及四個識別碼，全部都只收取1點，因此400點就等於400則訊息
- 免費帳號沒有點數額度，只能觸及兩個項目：Whizi AI和Auto
- 點數級距是根據和指數數字不同的參考回合換算而來，而且有些級距是由政策直接釘住的
常見問題
Whizi上最便宜的AI模型是哪一個？
以每次標準回覆的費用來看，Whizi成本指數中定價最便宜的一列是inclusionAI的Ling，只要$0.000053，其次是Nex Agi的Nex、Upstage的Solar Pro，以及Qwen的快速層級。它們全部都只收取一點點數。以實際支付金額來看，它們和其他所有收取一點的項目打平，包括Whizi自家模型、Starter上的基礎GPT模型，以及好幾個DeepSeek、Llama和Gemini項目。
我需要哪個方案才能使用最便宜的模型？
這要看是哪一列。有好幾列最便宜的項目需要Powerhouse方案，因為任何不在四項的Starter清單或37項的Pro清單上的識別碼，模型存取權都會回退到最頂層方案。可以在Pro方案上使用的便宜項目，包括本頁表格中標示為Pro的DeepSeek、Llama、Mistral、Qwen和Gemini Flash項目。
價格較便宜的模型是否一定收取較少的點數？
不一定。這兩個數字是用不同方式衡量的。指數是以1,000進、500出的標準回覆對照供應商公告價格計價，而點數級距則是來自3,000進、800出的參考回合，無條件進位到固定階梯上的一個合法級距，而且有些列會被政策直接釘在算術結果之上或之下。這就是為什麼每次回覆$0.0015的項目可能只收一點，而每次回覆$0.000825的項目卻收兩點。
如果回覆進行到一半失敗了，點數會怎麼樣？
它會被退回來。失敗或被中止的生成，會透過刪除其用量紀錄來退款，讓餘額回到原本的狀態。退款是以伺服器產生的請求識別碼為依據，而不是以客戶端提供的任何資訊為依據，因此就算同一筆退款被套用兩次，恢復的也剛好是一回合，而不是兩回合。有一件事不會被退還：因超出額度而被拒絕的回合，仍然會消耗其速率限制的token，否則沒有點數的客戶端就能無限重試。
我可以不訂閱就試用便宜的模型嗎？
免費帳號不行，它只能觸及Whizi AI和Auto。它的額度是第一天7則訊息，之後每天3則，用在這兩個項目上，而且訪客帳號的用量會帶進之後註冊的帳號，因此先以訪客身分開始、之後才註冊，並不會拿回全新的一天額度。