很多人第一次打开阿里云百炼控制台，看到那一列列模型名字就已经头大了——qwen-plus、qwen-max、qwen-turbo、qwen-long……光名字就七八个，价格还不一样，不知道从哪里下手。
这篇文章就干一件事：把通义千问价格说清楚。从计费逻辑到每个版本的定价，再到怎么用免费额度和折扣少花冤枉钱，全部整理出来，照着选就行。
通义千问（Qwen）是阿里云旗下的大语言模型系列，由阿里巴巴研发。从 2023 年公开以来，迭代速度很快——目前已经发展到 Qwen3 系列，覆盖文本生成、长文档处理、代码编写、图文理解等多个场景。
跟 GPT 系列、Claude 系列相比，通义千问最大的竞争优势是中文语境下的表现和相对低廉的价格。同等能力区间内，它的 API 调用成本通常比海外主流大模型便宜不少，对于主要面向中文用户的产品来说，性价比很突出。
通义千问的收费方式是按 Token 计费，这是大语言模型行业的通用标准。
简单理解：Token 是模型处理文本的最小单元。1 个中文汉字大约对应 1.5～2 个 Token，1 个英文单词大约对应 1～2 个 Token。一篇 500 字的中文文章，大约对应 800～1000 个 Token。
计费公式：
实际费用 = 输入 Token 数 × 输入单价 + 输出 Token 数 × 输出单价
两个要点：
- 输入和输出分开计费，输出价格通常是输入的 3～6 倍
- 价格单位是元/百万 Token（部分资料用元/千 Token，换算关系：元/千Token × 1000 = 元/百万Token）
举个例子：用 qwen-plus，输入 10 万个 Token，输出 3 万个 Token，花多少钱？
输入：10 万 × ¥0.8/百万 = ¥0.08
输出：3 万 × ¥2/百万 = ¥0.06
合计：¥0.14
也就是说，调用一次长文本任务，成本不到两毛钱。这个价格在大模型里算相当便宜。
在聊付费价格之前，有一件事必须先说清楚：新用户可以免费用很长时间。
阿里云百炼平台给新用户提供了两层免费额度：
- 每个主流模型独立赠送 100 万 Token，多个模型叠加后总量超过 7000 万免费 Token
- 部分特定活动还会追加额外赠送
这意味着你可以分别用 qwen-plus 的 100 万 Token 做开发测试，再用 qwen-turbo 的 100 万 Token 跑高并发任务，基本上项目初期完全不用花钱。
对于个人开发者来说，光免费额度就够用相当久了。
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下面这张表整理了百炼平台目前在售的所有主要模型，价格统一换算为元/百万 Token，方便直接对比。
| 模型 | 定位 | 输入价格（元/百万Token） | 输出价格（元/百万Token） | 免费额度 | 购买入口 |
|---|---|---|---|---|---|
| qwen3-max | 旗舰推理，最强能力 | ¥2.5 起（阶梯计费） | ¥10 起（阶梯计费） | 100 万 | 立即购买 |
| qwen-max | 高性能通用模型 | ¥2.4 | ¥9.6 | 100 万 | 立即购买 |
| QwQ-plus | 深度推理专用 | ¥5.8 | ¥17.4 | 100 万 | 立即购买 |
| qwen-plus | 性价比首选 | ¥0.8（优惠价） | ¥2（优惠价） | 100 万 | 立即购买 |
| qwen-long | 超长文档处理 | ¥0.5 | ¥2 | 100 万 | 立即购买 |
| qwen-turbo | 快速轻量 | ¥0.3 | ¥0.6 | 100 万 | 立即购买 |
注意：qwen-plus 目前处于限时优惠阶段（原价输入 ¥4/百万、输出 ¥12/百万），建议尽早锁定优惠价格。
| 模型 | 定位 | 输入价格（元/百万Token） | 输出价格（元/百万Token） | 购买入口 |
|---|---|---|---|---|
| qwen-vl-plus | 图文理解均衡版 | ¥0.75 | ¥2.25 | 立即购买 |
| qwen-vl-max | 图文理解高能版 | ¥1.5 | ¥4.5 | 立即购买 |
| 模型 | 参数规模 | 输入价格（元/百万Token） | 输出价格（元/百万Token） | 购买入口 |
|---|---|---|---|---|
| qwen2.5-72b | 720 亿 | ¥4 | ¥12 | 立即购买 |
| qwen2.5-32b | 320 亿 | ¥3.5 | ¥7 | 立即购买 |
| qwen2.5-14b | 140 亿 | ¥1 | ¥3 | 立即购买 |
价格表看完了，下一个问题是：我的场景该用哪个？
¥0.3/百万 Token 输入，速度快，延迟低。
适合：关键词提取、文本分类打标、简单问答、高并发批量任务。
不适合：复杂推理、长文分析、代码架构设计。
目前限时优惠价 ¥0.8/百万 Token 输入，能力接近 max 级别，价格只有三分之一。
适合：中等复杂度的文章生成、客服对话、代码补全、多轮对话应用。
不适合的场景几乎没有——大多数业务用 plus 都够了。如果你不知道选什么，先选这个。
¥2.4/百万 Token 输入，能力最强的通用模型。
适合：复杂法律文书分析、代码架构设计、高质量长文写作、多步骤逻辑推理。
什么时候值得升 max？当你发现 plus 的输出质量还不够用，或者任务本身对准确率要求极高的时候。
¥0.5/百万 Token 输入，上下文窗口极长，专门为超长文档设计。
适合：整本书摘要、完整代码仓库分析、超长对话历史管理。价格比 max 便宜，但仅在长文档场景下有优势。
这个模型不一样。它是推理型模型，有显式思维链，会一步步展示推导过程。
适合：数学题、逻辑题、多步骤分析推导、需要"解题过程"的场景。
价格最贵（¥5.8/百万输入），但在推理密集型任务上，它的表现和通用模型不是一个量级。
有图片输入需求——OCR 识别、商品图描述、图表数据提取、文档扫描件理解——选 vl 系列。plus 够日常用，max 适合精度要求高的场景。
这两个最常被拿来纠结，所以单独说一下。
从实际使用角度看几个维度：
中文写作：差距不大，plus 完全够用，很多人换成 max 之后感觉不到明显提升。
代码生成：写简单函数两者都没问题；复杂架构、多文件联动的项目里，max 更稳定，出错率更低。
逻辑推理：max 明显更好，多步骤推理任务上 plus 有时候会绕弯或者跑偏。
响应速度：plus 快得多，max 输出长文时延迟明显更长。
性价比：如果你的任务里有 80% 是中等复杂度，plus 的价格省出来的钱可以多跑几倍的量。
结论：先用 plus，遇到具体任务卡住了再试 max。不要一开始就直接上 max——多数场景你会发现钱花了，效果提升有限。
如果你的日调用量已经到了一定规模，有几种方式可以进一步压低成本：
部分支持批量调用的模型，Batch 模式价格是实时推理的 50%。前提是你的业务允许异步处理——比如离线数据分析、批量文档处理、不需要即时响应的任务。
价格直接砍半，如果能用就一定要用。
承诺每月消费一定金额，换取阶梯折扣。有 3 个月、6 个月、12 个月、24 个月四种档位，时间越长折扣越深。
适合已经有稳定调用量的团队或企业，预付换折扣，长期算下来省不少。
如果你的请求里有大量重复的系统提示词（System Prompt），比如每次都要带一段固定的角色设定或背景信息，开启上下文缓存可以让重复部分的输入 Token 按缓存价格计算，不必每次都重新付费处理同样的内容。
对提示词长、高频调用的应用来说，这个功能节省的费用相当可观。
通过以下链接进入，可以同时领取两个福利：
- 9 折优惠券：适用于阿里云云服务购买，包括百炼 API 资源包
- 7000 万免费 Token：新账号开通百炼后自动到账
开通步骤很简单：
- 点击链接进入阿里云优惠页，登录或注册账号
- 在阿里云控制台搜索"百炼"，进入大模型服务平台
- 开通服务，免费 Token 自动到账
- 创建 API Key，复制备用
- 调用时使用 DashScope 接口，或通过 OpenAI 兼容接口（改 base_url 即可直接兼容现有 GPT 代码）
百炼 API 完全兼容 OpenAI 接口格式，调用方式如下：
python from openai import OpenAI
client = OpenAI( api_key="your-dashscope-api-key", base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" )
response = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一段产品介绍"}] ) print(response.choices[0].message.content)
如果你已经有调用 GPT 的代码，基本上只需要换一下 api_key 和 base_url，其余完全不用改。
一句话：入门门槛极低，长期成本很有竞争力。
对中文场景的开发者和企业来说，通义千问的价格大幅低于 OpenAI、Anthropic 等海外模型，同时中文表现处于国内第一梯队。免费额度让探索阶段完全无负担，付费之后 qwen-plus 的性价比在同等能力区间内很难找到对手。
如果你现在正在评估 AI API 的选型，通义千问值得认真测试一遍——特别是 qwen-plus，那个限时优惠价迟早会回调，早用早省钱。