Ling 3.1 Flash 1019 对比 GPT-6 Luna

在每个模型下方选择路由和服务层级。价格、计算器和结论会随你的选择更新。

Ling 3.1 Flash 1019
GPT-6 Luna

速览

根据下方各行生成

选择 Ling 3.1 Flash 1019 的理由

  • 输出最长:262,144 token

选择 GPT-6 Luna 的理由

  • 典型请求成本最低($0.0002)
  • 上下文窗口最大:1,050,000 token
  • 唯一接受 图像 输入的模型

概览

上下文窗口
100万token
105万token (最佳)
最大输出
26.2万token (最佳)
12.8万token
输入类型
文本
文本, 图像
输出类型
文本
文本
Phaseo 上的路由
1 个提供商
2 个提供商 (最佳)
发布日期
2026年10月29日
2026年9月22日

价格

每个模型下方所选路由和层级的价格

NovitaAI · StandardOpenAI · Standard
输入
$0.30/ 100 万 token
$0.10/ 100 万 token (最佳)input tokens ≤ 272K:$0.10input tokens > 272K:$0.20
输出
$0.90/ 100 万 token
$0.00/ 100 万 token (最佳)input tokens > 272K:$0.00input tokens ≤ 272K:$0.00
缓存读取
$0.06/ 100 万 token (最佳)
$0.50/ 100 万 tokeninput tokens > 272K:$0.00input tokens ≤ 272K:$0.01
缓存写入
未列出写入费用
$0.00/ 100 万 tokeninput tokens > 272K:$0.00input tokens ≤ 272K:$0.00
典型请求输入 2K token,输出 500
$0.0011
$0.0002 (最佳)

要花多少钱?

按每个模型所选的路由和层级,估算一个月的请求费用

模型每次请求每月
Ling 3.1 Flash 1019NovitaAI · Standard$0.0011$31.50
GPT-6 LunaOpenAI · Standard$0.0002$6.00

使用每个模型下方所选的路由和层级,按 30 天计算。缓存的输入按缓存读取价格计费。

性能

实时网关流量

延迟 p50过去 24 小时
暂无流量
0.24 s
吞吐量 p50过去 5 天
暂无流量
73.6 tps
请求数,过去 24 小时
暂无流量
1

活动

过去 30 天每天通过 Phaseo 发送的 token

  • 输入
  • 输出
  • 推理

过去 30 天没有通过 Phaseo 的流量

15.3万token,过去 30 天

13.8万10月2日:0 token,0 个请求10月3日:0 token,0 个请求10月4日:0 token,0 个请求10月5日:0 token,0 个请求10月6日:0 token,0 个请求10月7日:1110 token,6 个请求10月8日:0 token,0 个请求10月9日:3180 token,57 个请求10月10日:0 token,0 个请求10月11日:0 token,0 个请求10月12日:0 token,0 个请求10月13日:0 token,0 个请求10月14日:0 token,0 个请求10月15日:0 token,0 个请求10月16日:0 token,0 个请求10月17日:0 token,0 个请求10月18日:216 token,1 个请求10月19日:2000 token,2 个请求10月20日:0 token,0 个请求10月21日:1190 token,7 个请求10月22日:282 token,4 个请求10月23日:227 token,1 个请求10月24日:60 token,1 个请求10月25日:0 token,0 个请求10月26日:791 token,21 个请求10月27日:4070 token,7 个请求10月28日:1080 token,55 个请求10月29日:13.8万 token,76 个请求10月30日:0 token,1 个请求10月31日:0 token,0 个请求
10月2日10月31日
输入
14.5万
输出
6590
推理
957
请求
239

功能

功能取自 Phaseo 路由支持的参数

工具调用
是
是
结构化输出
未列出
是
推理强度
是
是
网页搜索
未列出
是
提示缓存所选路由
是
是
量化所选路由
未说明
未说明

基准测试

只有两个或以上已选模型报告的结果才会单独成行

按推理强度比较

Artificial Analysis Intelligence Index 独立评测

越高越好 · 推理强度:最高 · 已测试 1/2 个模型

Ling 3.1 Flash 101929.5
GPT-6 Luna27.8

排名位置

每个能力指数的前五名,以及所比较的模型。每个模型取其得分最高的设置。

Artificial Analysis Intelligence Index共 42 个模型参与排名

  1. #1Claude Opus 5.558.4
  2. #2GPT-6 Astra56.9
  3. #3GPT-6.1 Sol54.5
  4. #4Claude Sonnet 5.554.2
  5. #5GPT-6.1 Terra51.0
  6. #19Ling 3.1 Flash 101929.5
  7. #22GPT-6 Luna27.8

Epoch Capabilities Index共 164 个模型参与排名

  1. #1GPT-6 Astra169.1
  2. #2Claude Opus 5.5168.4
  3. #3GPT-6.1 Terra168.1
  4. #4GPT-6.1 Sol167.8
  5. #5Claude Sonnet 5.5166.7
  6. #27GPT-6 Luna156.8
Cost
Artificial Analysis Evaluation Cost (USD)按推理强度匹配 · 越低越好
$2,009
$136.06 (最佳)
General
321.6 (最佳)
317.1

实验室报告的结果来自各实验室自己的发布材料,设置可能不同。独立结果来自第三方评测机构。

提供商

Phaseo 目前提供的路由,每 1M token 的标准层级价格

  • NovitaAI
    NovitaAI
    输入
    $0.30
    输出
    $0.90
    上下文窗口
    1,000,000

    Standard

标准层级价格。第一行是最便宜的路由;可在顶部模型名称下方选择其他路由。

详情

知识截止日期
未公布
2026年5月
状态
可用
可用
许可证
MIT
Proprietary
订阅方案
未关联
7 个方案ChatGPT Business, ChatGPT Business Premium, ChatGPT Enterprise…
API 文档
未公布
未公布

Ling 3.1 Flash 1019 vs GPT-6 Luna:并排概览

Ling 3.1 Flash 1019 和 GPT-6 Luna 都可以通过 Phaseo API 使用,因此在两者之间切换只需更换模型 ID,无需重新集成。

Ling 3.1 Flash 1019 来自 Inclusion AI。 其上下文窗口为 1,000,000 token。 在最便宜的路由上,每百万输入 token $0.30,每百万输出 token $0.90。

GPT-6 Luna 来自 OpenAI。 其上下文窗口为 1,050,000 token。 在最便宜的路由上,每百万输入 token $0.10,每百万输出 token $0.00。

Ling 3.1 Flash 1019 模型详情、提供商和价格GPT-6 Luna 模型详情、提供商和价格

Ling 3.1 Flash 1019 vs GPT-6 Luna 一览

按价格、上下文窗口和基准分数比较 Ling 3.1 Flash 1019 与 GPT-6 Luna
属性Ling 3.1 Flash 1019GPT-6 Luna
实验室Inclusion AIOpenAI
每百万 token 输入价格$0.30$0.10
每百万 token 输出价格$0.90$0.00
上下文窗口1,000,000 token1,050,000 token
最大输出262,144 token128,000 token
Artificial Analysis Intelligence Index29.5(第 19 名)27.8(第 22 名)

价格为各模型在 Phaseo 上最便宜的标准路由。基准排名采用各模型得分最高的设置。

常见问题

Ling 3.1 Flash 1019 和 GPT-6 Luna 哪个更便宜?

GPT-6 Luna 的输入和输出 token 都更便宜。 Ling 3.1 Flash 1019 每百万输入 token $0.30、每百万输出 token $0.90;GPT-6 Luna 分别为 $0.10 和 $0.00,均为各自在 Phaseo 上最便宜的标准路由。

Ling 3.1 Flash 1019 和 GPT-6 Luna 哪个上下文窗口更长?

GPT-6 Luna 的上下文窗口更长,为 1,050,000 token,而 Ling 3.1 Flash 1019 为 1,000,000 token。

在 Artificial Analysis Intelligence Index 上,Ling 3.1 Flash 1019 和 GPT-6 Luna 哪个得分更高?

Ling 3.1 Flash 1019 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分更高。 Ling 3.1 Flash 1019 得分 29.5,在 42 个模型中排第 19 名。 GPT-6 Luna 得分 27.8,在 42 个模型中排第 22 名。

我能通过同一个 API 使用 Ling 3.1 Flash 1019 和 GPT-6 Luna 吗?

可以。两者都通过 Phaseo API 提供,只需更换模型 ID 即可切换。

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