[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-1406":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":10,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":11,"forks":12,"watchers":13,"openIssues":14,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":14,"stars7d":16,"stars30d":17,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":18,"compositeScore":19,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":20,"archived":21,"fork":21,"defaultBranch":22,"hasWiki":23,"hasPages":21,"topics":24,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":32,"readmeContent":33,"aiSummary":34,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":35,"lastSyncTime":36,"discoverSource":37},1406,"GPT_API_free","chatanywhere\u002FGPT_API_free","chatanywhere","Free ChatGPT&DeepSeek API Key，免费ChatGPT&DeepSeek API。免费接入DeepSeek API和GPT4 API，支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok 等排名靠前的常用大模型。","https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech",null,38407,2639,171,10,0,81,517,51,45,"MIT License",false,"main",true,[25,26,27,28,29,30,31],"api","chatgpt","claude","deepseek","gemini","gpt","grok","2026-06-12 02:00:27","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cimg src=\".\u002Fimages\u002Flogo.png\" alt=\"icon\" width=\"50px\"\u002F>\n\u003Ch1 align=\"center\">GPT-API-free \u002F DeepSeek-API-free\u003C\u002Fh1>\n\n免费使用 gpt-5 | deepseek\n\n支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok | qwen | kimi | minimax 等\n\n国内动态加速 直连无需代理 协议统一接入便捷\n\n[快速开始](#如何使用) \u002F [API文档](https:\u002F\u002Fchatanywhere.apifox.cn\u002F) \u002F [申请内测免费Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002Fv1\u002Foauth\u002Ffree\u002Frender) \u002F [支持付费Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002F#\u002Fshop\u002F) \u002F [服务可用性](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n\n[QQ群: 1080471642](https:\u002F\u002Fqm.qq.com\u002Fcgi-bin\u002Fqm\u002Fqr?k=UK3uy_oIge2Hu5s6MYMiFKMm4FMYY6pX&jump_from=webapi&authKey=u7UzKKipRVI6UiMGdKVepJ9SIqbKwKxuUKlgOJoDS3urEnCpDG+WYrHG4VcXS0Ey)\n\n[![](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.org\u002Fapi\u002Fbadge\u002F6\u002Fuptime\u002F24?labelPrefix=GPT:)](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n[![](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.org\u002Fapi\u002Fbadge\u002F10\u002Fuptime\u002F24?labelPrefix=GPT-CA系列:)](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n\n[![](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.org\u002Fapi\u002Fbadge\u002F8\u002Fuptime\u002F24?labelPrefix=Claude:)](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n[![](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.org\u002Fapi\u002Fbadge\u002F3\u002Fuptime\u002F24?labelPrefix=Gemini:)](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n[![](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.org\u002Fapi\u002Fbadge\u002F4\u002Fuptime\u002F24?labelPrefix=Deepseek:)](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)\n\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 隐私声明\n\n该项目高度重视隐私，致力于保护其用户的隐私。该项目不会以任何方式收集、记录或存储用户输入的任何文本或由 OpenAI 服务器返回的任何文本。该项目不会向 OpenAI 或任何第三方提供有关 API 调用者的身份的任何信息，包括但不限于 IP 地址和用户代理字符串。\n\n但OpenAI官方会根据其[数据使用政策](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fdata-usage-policies)保留 30 天的数据。\n\n## 特点\n1. 支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok | qwen 等常用大模型。\n2. 免费版支持gpt-5系列, gpt-4o，gpt-4.1一天5次；支持deepseek-r1, deepseek-v3, deepseek-v3-2-exp一天30次，支持gpt-4o-mini，gpt-3.5-turbo，gpt-4.1-mini，gpt-4.1-nano, gpt-5-mini，gpt-5-nano一天200次。\n3. 与官方完全一致的接口标准，兼容各种软件\u002F插件。\n4. 国内线路使用动态加速，体验远优于使用代理连接官方。\n5. 无需科学上网，国内环境直接可用。\n6. 个人完全免费使用。\n7. 各类模型all-in-one，协议统一使用openai标准协议，其他厂商模型仅需更换模型名称，接入便捷（claude模型支持Anthropic官方协议）\n\n## 🚩注意事项\n\n❗️*如果遇到无回复，报错等情况，可以查看 [status.chatanywhere.tech](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech)，确认服务状态是否正常，以帮助排查问题。*\n\n❗️*免费API Key gpt-5系列模型的推理能力较弱，若需要更强的推理能力，可以购买付费API*\n\n❗️**免费API Key仅可用于个人非商业用途，教育，非营利性科研工作中。免费API Key严禁商用，严禁大规模训练商用模型！训练科研用模型请提前加群联系我们。**\n\n❗️我们将不定期对被滥用的Key进行封禁，如发现自己的key被误封请通过QQ群联系我们。\n\n❗️我们的系统仅供内部评估测试使用，商用或面向大众使用请自行承担风险。\n\n为了该项目长久发展，免费API Key限制**200请求\u002F天\u002FIP&Key**调用频率（gpt和embedding分开计算，各200次），也就是说你如果在一个IP下使用多个Key，所有Key的每天请求数总和不能超过200；同理，你如果将一个Key用于多个IP，这个Key的每天请求数也不能超过200。(**付费版API没有这个限制**)\n\n## 免费使用\n\n- **🚀[申请领取内测免费API Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002Fv1\u002Foauth\u002Ffree\u002Frender)**\n- 免费版支持deepseek, gpt-3.5-turbo, embedding, gpt-4o系列, gpt-5系列。\n- **转发Host1: `https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech` (国内中转，延时更低)**\n- **转发Host2: `https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.org` (国外使用)**\n\n\n我们会定期根据使用量进行相应的扩容，一直提供免费API，如果该项目对你有帮助，还请为我们点一个***Star***。如果遇到问题可以在[Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchatanywhere\u002FGPT_API_free\u002Fissues)中反馈，有空会解答。\n\n该API Key用于转发API，需要将Host改为`api.chatanywhere.tech`(国内首选)或者`api.chatanywhere.org`(国外使用)。\n\n## 付费版API\n- 纯公益提供免费Key显然不是能持久运营下去的方案，所以我们引入付费API Key维持项目的日常开销，以促进项目的良性循环，还望大家理解。\n- [购买付费Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002F#\u002Fshop\u002F)\n- [付费版价格表](https:\u002F\u002Fchatanywhere.apifox.cn\u002Fdoc-2694962)\n\n1. 支持**更稳定更快速的API**，无限速，体验更好，价格低于官方，充值便捷。\n2. 同官网计费策略，使用官方返回Tokens用量计费。\n3. 余额不会过期，永久有效。\n\n## 付费版支持模型\n\n\n| **模型（Model）** | **请求（Input）** | **回答（Output）** | **是否支持** | **特点** |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| gpt-5.5| 0.035 \u002F 1K Tokens [7阶梯计价]| 0.21 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai最新的前沿模型，专为处理最复杂的专业工作而设计 |\n| gpt-5.4 | 0.0175 \u002F 1K Tokens [7阶梯计价]| 0.105 \u002F 1K Tokens | 支持 | 用于处理复杂专业工作的前沿模型 |\n| gpt-5.4-mini | 0.00525 \u002F 1K Tokens | 0.0315 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型 |\n| gpt-5.4-mini-2026-03-17 | 0.00525 \u002F 1K Tokens | 0.0315 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型|\n| gpt-5.4-nano | 0.0014 \u002F 1K Tokens | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务 |\n| gpt-5.4-nano-2026-03-17 | 0.0014 \u002F 1K Tokens | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务 |\n| gpt-5.4-2026-03-05 | 0.0175 \u002F 1K Tokens | 0.105 \u002F 1K Tokens | 支持 | openai最新推出的面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |\n| gpt-5.2 | 0.01225 \u002F 1K Tokens | 0.098  \u002F 1K Tokens | 支持 | 面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |\n| gpt-5.2-2025-12-11 | 0.01225 \u002F 1K Tokens | 0.098  \u002F 1K Tokens |支持| 面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型 |\n| gpt-5.2-chat-latest | 0.01225 \u002F 1K Tokens | 0.098  \u002F 1K Tokens | 支持 | 指向 ChatGPT网页版本 当前使用的 GPT-5.2 快照。我们推荐GPT-5.2对于大多数 API 用法，但您可以随意使用此 GPT-5.2 聊天模型来测试我们针对聊天用例的最新改进 |\n| gpt-5.2-pro | 0.147 \u002F 1K Tokens | 1.176  \u002F 1K Tokens | 支持 | 目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时。|\n| gpt-5.2-pro-2025-12-11 | 0.147 \u002F 1K Tokens | 1.176  \u002F 1K Tokens | 支持 |   目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时|\n| gpt-5.1 | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | 用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力 |\n| gpt-5.1-2025-11-13 | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | 用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力 |\n| gpt-5.1-chat-latest | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | 指向 ChatGPT 当前使用的 GPT-5.1 快照。我们推荐GPT-5.1对于大多数 API 用法，但您可以随意使用此 GPT-5.1 聊天模型来测试我们针对聊天用例的最新改进 |\n| gpt-5.1-codex | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | GPT-5.1-Codex 是 GPT-5 的一个版本，针对智能编码任务进行了优化。|\n| gpt-5-search-api | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens + 搜索费用[6]| 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的gpt-5的搜索模型|\n| gpt-5 | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | GPT-5 是用于跨领域编码、推理和代理任务的旗舰模型 |\n| gpt-5-codex | 0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07  \u002F 1K Tokens | 支持 | GPT-5-Codex 是针对代理编码任务优化。它可在 Responses API仅限此版本，底层模型快照将定期更新。 |\n| gpt-5-pro | 0.105 \u002F 1K Tokens | 0.84  \u002F 1K Tokens | 支持 | 使用更多的计算来更努力地思考，并始终如一地提供更好的答案。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时 |\n| gpt-5-mini | 0.00175 \u002F 1K Tokens | 0.014  \u002F 1K Tokens | 支持 |GPT-5 mini 是 GPT-5 的一个更快、更经济的版本。它非常适合执行定义明确的任务和精准的提示 |\n| gpt-5-nano | 0.00035 \u002F 1K Tokens | 0.0028  \u002F 1K Tokens | 支持 |GPT-5 Nano 是速度最快、成本最低的 GPT-5 版本。它非常适合摘要和分类任务 |\n| gpt-5-chat-latest |0.00875 \u002F 1K Tokens | 0.07 \u002F 1K Tokens | 支持 | GPT-5 Chat 指的是 ChatGPT 当前使用的 GPT-5 快照|\n| o3 | 0.014 \u002F 1K Tokens | 0.056  \u002F 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 指向o3-2025-04-16|\n| o3-2025-04-16 | 0.014 \u002F 1K Tokens | 0.056   \u002F 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 |\n| o4-mini | 0.0088 \u002F 1K Tokens | 0.0352  \u002F 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 指向o4-mini-2025-04-16|\n| o4-mini-2025-04-16 | 0.0088 \u002F 1K Tokens | 0.0352  \u002F 1K Tokens | 支持 | 为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。 |\n| gpt-4.1 |  0.014 \u002F 1K Tokens | 0.056   \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-2025-04-14 |\n| gpt-4.1-2025-04-14 | 0.014 \u002F 1K Tokens | 0.056  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出|\n| gpt-4.1-mini | 0.0028 \u002F 1K Tokens | 0.0112  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-mini-2025-04-14 |\n| gpt-4.1-mini-2025-04-14 | 0.0028 \u002F 1K Tokens | 0.0112  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出|\n| gpt-4.1-nano | 0.0007 \u002F 1K Tokens | 0.0028  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出 指向gpt-4.1-nano-2025-04-14 |\n| gpt-4.1-nano-2025-04-14 | 0.0007 \u002F 1K Tokens | 0.0028  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的模型 在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出|\n| gpt-oss-20b| 0.0008 \u002F 1K Tokens | 0.0032  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的开源模型|\n| gpt-oss-120b| 0.0044 \u002F 1K Tokens | 0.0176  \u002F 1K Tokens | 支持 | OpenAI最新推出的开源模型|\n| gpt-3.5-turbo | 0.0035 \u002F 1K Tokens | 0.0105 \u002F 1K Tokens | 支持 | 默认模型，等于gpt-3.5-turbo-0125|\n| gpt-3.5-turbo-1106 | 0.007 \u002F 1K Tokens | 0.014 \u002F 1K Tokens | 支持 | 2023年11月6日更新的模型|\n| gpt-3.5-turbo-0125 | 0.0035 \u002F 1K Tokens | 0.0105 \u002F 1K Tokens | 支持 | 2024年1月25日最新模型，数据最新，价格更更低，速度更快，修复了一些1106的bug。|\n| gpt-3.5-turbo-16k | 0.021 \u002F 1K Tokens | 0.028 \u002F 1K Tokens | 支持 | 适合快速回答简单问题,字数更多 |\n| gpt-3.5-turbo-instruct | 0.0105 \u002F 1K Tokens | 0.014 \u002F 1K Tokens | 支持 |Completions模型 用于文本生成，提供准确的自然语言处理模型一般人用不上|\n| o3-mini [5]| 0.0088 \u002F 1K Tokens | 0.0352 \u002F 1K Tokens | 支持 | 针对复杂任务的推理模型 |\n| gpt-4o-search-preview  | 0.0175\u002F1K Tokens| 0.07\u002F1K Tokens + 搜索费用[6]| 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o的搜索模型|\n| gpt-4o-search-preview-2025-03-11| 0.0175\u002F1K Tokens| 0.07\u002F1K Tokens + 搜索费用[6]| 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索|\n| gpt-4o-mini-search-preview | 0.00105\u002F1K Tokens| 0.0042\u002F1K Tokens + 搜索费用[6]| 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o-mini的搜索模型|\n| gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11 |0.00105\u002F1K Tokens| 0.0042\u002F1K Tokens + 搜索费用[6]| 支持 | Openai 出的搜索模型,支持网络搜索|\n| gpt-4 | 0.21 \u002F 1K Tokens | 0.42 \u002F 1K Tokens | 支持 | 默认模型，等于gpt-4-0613 |\n| gpt-4o | 0.0175\u002F1K Tokens + 图片费用[2]| 0.07\u002F1K Tokens| 支持 | Openai 价格更低, 速度更快更聪明,指向最新版的4o版本|\n| gpt-4o-2024-11-20 | 0.0175\u002F1K Tokens + 图片费用[2]| 0.07\u002F1K Tokens | 支持 | Openai 2024-11-20出的gpt-4o模型, 该模型的创意写作能力得到了提升一更自然、更有吸引力、更有针对性的写作|\n| gpt-4o-mini | 0.00105\u002F1K Tokens + 图片费用[2]| 0.0042\u002F1K Tokens| 支持 | Openai 最新模型, 价格更低, 输出质量在3.5之上4o之下, 并且支持读图|\n| gpt-4-0613 | 0.21 \u002F 1K Tokens | 0.42 \u002F 1K Tokens | 支持 | 2023年6月13日更新的模型 |\n| gpt-5.4-ca | 0.01 \u002F 1K Tokens [7阶梯计价]| 0.06 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的  |\n| gpt-5.5-ca | 0.02 \u002F 1K Tokens [7阶梯计价]| 0.12 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的  |\n| gpt-5.4-mini-ca | 0.003 \u002F 1K Tokens| 0.018 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的  |\n| gpt-5.4-nano-ca | 0.0008 \u002F 1K Tokens | 0.005 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的  |\n| gpt-5-codex-ca | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04  \u002F 1K Tokens | 支持 | 支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.1-codex-ca | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04  \u002F 1K Tokens | 支持 | 支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.2-codex-ca | 0.007 \u002F 1K Tokens | 0.056  \u002F 1K Tokens | 支持 | 支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.2-ca | 0.007 \u002F 1K Tokens | 0.056  \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.2-chat-latest-ca | 0.007 \u002F 1K Tokens | 0.056  \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.1-ca | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04  \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5.1-chat-latest-ca | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04  \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5-ca | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04  \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的 |\n| gpt-5-mini-ca | 0.001  \u002F 1K Tokens | 0.008  \u002F 1K Tokens| 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-5-nano-ca | 0.0002 \u002F 1K Tokens | 0.0016  \u002F 1K Tokens| 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-5-chat-latest-ca |0.005 \u002F 1K Tokens | 0.04 \u002F 1K Tokens| 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-4.1-ca| 0.008 \u002F 1K Tokens | 0.032 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-4.1-mini-ca | 0.0016 \u002F 1K Tokens | 0.0064 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-4.1-nano-ca | 0.0004 \u002F 1K Tokens | 0.003 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-3.5-turbo-ca | 0.001 \u002F 1K Tokens | 0.0016  \u002F 1K Tokens | 不支持 | 由于Azure openai已经下架gpt-3.5,故-ca版本的3.5以不可以用,请使用gpt-4o-mini或者gpt-4.1-mini或者更高的模型本模型将会重定向至gpt-4o-mini|\n| gpt-4-ca | 0.12 \u002F 1K Tokens | 0.24 \u002F 1K Tokens | 支持 |由于Azure openai已经下架gpt-4,故-ca版本的4以不可以用,请使用gpt-4o或者gpt-4.1或者更高的模型|\n| gpt-4o-ca | 0.01 \u002F 1K Tokens + 0.0289\\*图片个数[3]| 0.04 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| gpt-4o-mini-ca | 0.00075 \u002F 1K Tokens| 0.003 \u002F 1K Tokens | 支持 | 第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的|\n| deepseek-v3.2|  0.0012  \u002F 1K Tokens | 0.0018 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-v3.2-thinking|  0.0012  \u002F 1K Tokens | 0.0018 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-v3-2-exp |  0.0012  \u002F 1K Tokens | 0.0018 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-v3.1-250821 |  0.0024  \u002F 1K Tokens | 0.0072 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-v3.1-think-250821 | 0.0024  \u002F 1K Tokens | 0.0072 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-reasoner | 0.0024  \u002F 1K Tokens | 0.0096 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-r1 | 0.0024  \u002F 1K Tokens | 0.0096 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方(火山引擎)供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-r1-250528 | 0.0024  \u002F 1K Tokens | 0.0096 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-v3 | 0.0012  \u002F 1K Tokens | 0.0048 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| deepseek-chat |  0.0012  \u002F 1K Tokens | 0.0018 \u002F 1K Tokens | 支持 |deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-7 | 0.025 \u002F 1K Tokens | 0.125 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-sonnet-4-6 | 0.015 \u002F 1K Tokens | 0.075 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。|\n| claude-sonnet-4-6-thinking | 0.015 \u002F 1K Tokens | 0.075 | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-6 | 0.025 \u002F 1K Tokens | 0.125 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-6-thinking | 0.025 \u002F 1K Tokens | 0.125 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-5-20251101 | 0.025 \u002F 1K Tokens | 0.125 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-5-20251101-thinking | 0.025 \u002F 1K Tokens | 0.125 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-haiku-4-5-20251001 | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.025 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-haiku-4-5-20251001-thinking | 0.005 \u002F 1K Tokens | 0.025 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-sonnet-4-5-20250929 | 0.015 \u002F 1K Tokens | 0.075 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。|\n| claude-sonnet-4-5-20250929-thinking | 0.015 \u002F 1K Tokens | 0.075 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。|\n| claude-opus-4-1-20250805 | 0.075 \u002F 1K Tokens | 0.375 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| claude-opus-4-1-20250805-thinking | 0.075 \u002F 1K Tokens | 0.375 \u002F 1K Tokens | 支持 |claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-2.5-pro | 0.007 \u002F 1K Tokens | 0.04 \u002F 1K Tokens | 支持 | 是gemini 最新的旗舰模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-2.5-flash | 0.0012 \u002F 1K Tokens | 0.01 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-2.5-flash-nothinking | 0.0012 \u002F 1K Tokens | 0.01 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-2.5-flash-lite | 0.0004 \u002F 1K Tokens | 0.0016 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-2.5-flash-image-preview | 0.0015 \u002F 1K Tokens | 0.15 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |\n| gemini-3-pro-image-preview | 0 \u002F 1K Tokens | 0.68一张图| 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |\n| gemini-3.1-flash-image-preview | 0.00125 \u002F 1K Tokens | 0.3 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana |\n| gemini-3-pro-preview | 0.008 \u002F 1K Tokens | 0.048 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-3-flash-preview | 0.002 \u002F 1K Tokens | 0.012 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-3-flash-preview-nothinking | 0.002 \u002F 1K Tokens | 0.012 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-3.1-pro-preview | 0.008 \u002F 1K Tokens | 0.048 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| gemini-3.1-flash-lite-preview | 0.001 \u002F 1K Tokens | 0.006 \u002F 1K Tokens | 支持 | Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| grok-4 | 0.012 \u002F 1K Tokens | 0.06 \u002F 1K Tokens | 支持 |grok基础模此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| grok-4-fast | 0.0008 \u002F 1K Tokens | 0.002 \u002F 1K Tokens | 支持 |grok基础模此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3.5-plus| 0.00056  \u002F 1K Tokens[7阶梯计价]| 0.00336 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3.5-397b-a17b| 0.00084  \u002F 1K Tokens[7阶梯计价]| 0.00504 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3-max-2026-01-23 | 0.00175 \u002F 1K Tokens[7阶梯计价]| 0.007 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3-235b-a22b | 0.0014 \u002F 1K Tokens | 0.0056 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | 0.0014 \u002F 1K Tokens | 0.0056 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3-coder-plus | 0.0028 \u002F 1K Tokens | 0.0112 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| qwen3-coder-480b-a35b-instruct | 0.0042 \u002F 1K Tokens | 0.0168 \u002F 1K Tokens | 支持 | qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| kimi-k2.5 | 0.0028 \u002F 1K Tokens | 0.0147 \u002F 1K Tokens | 支持 | kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| glm-4.7 | 0.0024 \u002F 1K Tokens | 0.0096 \u002F 1K Tokens | 支持 | glm的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| glm-5 | 0.0024 \u002F 1K Tokens [7阶梯计价]| 0.0108 \u002F 1K Tokens | 支持 | glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| minimax-m2.1 | 0.00126 \u002F 1K Tokens | 0.00504 \u002F 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n| minimax-m2.5 | 0.00126 \u002F 1K Tokens | 0.00504 \u002F 1K Tokens | 支持 | minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。|\n\n\n| **模型（Model）** | **价格** | **是否支持** |\n| --- | --- | --- |\n| gpt-image-2 | 文字输入: 0.035CA\u002F1K Tokens, 图片输入: 0.07CA\u002F1K Tokens, 图片输出：0.21 CA\u002F1K Tokens | 不支持 |\n| gpt-image-2-ca | 0.4ca一张图, CA 版的Image为逆向模型，使用时建议尽量编写清晰、完整的 Prompt。为了更容易触发绘图，建议在提示词中加入类似“画一个 xxxx”这样的表述。 | 支持 |\n| gpt-image-1.5 | 文字输入: 0.035CA\u002F1K Tokens, 图片输入: 0.07CA\u002F1K Tokens, 图片输出：0.224 CA\u002F1K Tokens | 支持 |\n| gpt-image-1 | 文字输入: 0.04CA\u002F1K Tokens, 图片输入: 0.08CA\u002F1K Tokens, 图片输出：0.32 CA\u002F1K Tokens | 支持 |\n| gpt-image-1-mini | 文字输入: 0.014CA\u002F1K Tokens, 图片输入: 0.0175CA\u002F1K Tokens, 图片输出：0.056 CA\u002F1K Tokens | 支持 |\n| dall-e-3 1024×1024 | 0.280 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-3 1024×1792 | 0.560 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-3-hd 1024×1024 | 0.560 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-3-hd 1024×1792 | 0.840 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-2 1024×1024 | 0.14 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-2 512x512 | 0.126 \u002F image | 支持 |\n| dall-e-2 256x256 | 0.112 \u002F image | 支持 |\n| tts-1 | 0.105 \u002F 1K characters | 支持 |\n| tts-1-hd | 0.21 \u002F 1K characters | 支持 |\n| gpt-4o-mini-tts | (0.12 \u002F minute) + (0.012 \u002F 1kToken) | 支持 |\n| Whisper | 0.042 \u002F minute | 支持 |\n| gpt-4o-mini-transcribe | 0.024 \u002F minute | 支持 |\n| gpt-4o-transcribe | 0.048 \u002F minute | 支持 |\n| text-embedding-ada-002 | 0.0007 \u002F 1K Tokens | 支持 |\n| text-embedding-3-small | 0.00014 \u002F 1K Tokens | 支持 |\n| text-embedding-3-large | 0.00091 \u002F 1K Tokens | 支持 |\n\n[OpenAi官方价格文档](https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fapi\u002Fpricing\u002F)\n\n[1] Tokens: GPT中指文本数据的最小处理单位。一个token可以是一个字、一个词或者一个字符，这取决于所使用的语言和处理方式。例如，在英文中，一个token可能是一个单词，如\"apple\"；在中文中，一个token可能是一个字符，如\"苹\"。 1K Tokens = 1000个Token。（根据经验估算：gpt-4o模型 1000Tokens≈1000-1200个中文字符；非gpt-4o模型1000Tokens≈700-800中文字符）\n\n[2] 多模态模型图片如何计算占用tokens请参考OpenAI官方 https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fapi\u002Fpricing 。分辨率越高，tokens占用越多，但最高不会超过1445tokens。\n以下以1000x150分辨率的图片为例，计算图片占用Tokens数为425。\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fapi.apifox.cn\u002Fapi\u002Fv1\u002Fprojects\u002F2946232\u002Fresources\u002F442830\u002Fimage-preview\" width=\"400\"\u002F>\n注意gpt-4o-mini的图片价格并没有降低，与gpt-4o一致。因为mini的token价格为4o的33分之一，所以你应该会看到图片的token计算是4o的33倍，具体参考openai官方的价格页面https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fapi\u002Fpricing\u002F\n\n[3] CA系列多模态模型在计算图片价格时，如果使用流式传输(参数stream=true)，则按照0.10115每张图计费；如果使用非流式传输（参数stream=false），这时按照OpenAI返回的实际消耗量计费，如果你的图片分辨率较低，通常低于0.10115。因此，我们建议在使用gpt-4-turbo分析图片时，使用非流式传输（参数stream=false）。\n\n[4] 动态更新的版本，持续集成OpenAI最新的研究成果。它为开发人员和研究人员提供了探索最前沿技术的机会。请注意，尽管该模型展示了最新的能力，但对于生产环境的使用，我们仍然建议选择经过优化的旧版GPT模型，以确保更高的稳定性和性能\n\n[5] o1和o3-mini由于这两种模型的可用账号数量较少，资源稳定性可能存在波动，即可能出现时可用、时不可用的情况。建议如在生产环境中使用时做好相应的容错处理。\n\n[6] OpenAI 的搜索模型除了输入输出的 token 费用外，还需要缴纳一个按次收费的 web_search 费用。对于 4o-mini 模型，费用为：low: 0.175，medium: 0.1925，high: 0.21。对于 4o 模型，费用为：low: 0.21，medium: 0.245，high: 0.35。\n对于5模型费用为0.07\n默认情况下，费用为 medium。请根据您的需求选择合适的搜索级别，以优化成本和性能。\n此费用为官方收费，非我们额外收费。\n\n[7] 阶梯计价\n> **gpt-5.5**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 272K | 0.035  CA\u002F1K Tokens | 0.21  CA\u002F1K Tokens |\n> | > 272K | 0.07 CA\u002F1K Tokens | 0.315 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **gpt-5.5-ca**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 272K | 0.02 CA\u002F1K Tokens | 0.12 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 272K | 0.04 CA\u002F1K Tokens | 0.18 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **gpt-5.4**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 272K | 0.0175 CA\u002F1K Tokens | 0.105 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 272K | 0.035 CA\u002F1K Tokens | 0.1575 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **gpt-5.4-ca**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 272K | 0.01 CA\u002F1K Tokens | 0.06 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 272K | 0.02 CA\u002F1K Tokens | 0.09 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **qwen3-max-2026-01-23**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 32K | 0.00175 CA\u002F1K Tokens | 0.007 CA\u002F1K Tokens |\n> | 32K - 128K | 0.0028 CA\u002F1K Tokens | 0.0112 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 128K | 0.0049 CA\u002F1K Tokens | 0.0196 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **qwen3-max-2026-01-23**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 128K | 0.00056 CA\u002F1K Tokens | 0.00336 CA\u002F1K Tokens |\n> | 128K - 256K | 0.0014 CA\u002F1K Tokens | 0.0084 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 256K | 0.0028 CA\u002F1K Tokens | 0.0168 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **qwen3.5-397b-a17b**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 128K | 0.00084 CA\u002F1K Tokens | 0.00504 CA\u002F1K Tokens |\n> | > 128K | 0.0021 CA\u002F1K Tokens | 0.0126 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **qwen3.5-plus**\n> | 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n> |---------|---------|---------|\n> | 0 - 128K | 0.00056 CA\u002F1K Tokens | 0.00336 CA\u002F1K Tokens |\n> | 128K - 256K | 0.0014 CA\u002F1K Tokens | 0.0084 CA\u002F1K Tokens |\n> |> 256K | 0.0028 CA\u002F1K Tokens | 0.0168 CA\u002F1K Tokens |\n\n> **glm-5**\n>| 输入范围 | 输入价格 | 输出价格 |\n>|---------|---------|---------|\n>| 0 - 32K | 0.0024 CA\u002F1K Tokens | 0.0108 CA\u002F1K Tokens |\n>| >32K| 0.0036 CA\u002F1K Tokens | 0.0132 CA\u002F1K Tokens |\n\n\n\n## 如何使用\n- 由于频繁的恶意请求，我们不再直接提供公共的免费Key，现在需要你使用你的Github账号绑定来领取你自己的免费Key。\n- 🚀[申请领取内测免费API Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002Fv1\u002Foauth\u002Ffree\u002Frender) 或 [购买内测付费API Key](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002F#\u002Fshop\u002F)\n- 转发Host1: `https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech` (国内中转，延时更低)\n- 转发Host2: `https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.org` (国外使用)\n- 余额和使用记录查询（通知公告也会发在这里）: [余额查询及公告](https:\u002F\u002Fapi.chatanywhere.tech\u002F)\n- 转发API无法直接向官方接口api.openai.com发起请求，需要将请求地址改为api.chatanywhere.tech才可以使用，大部分插件和软件都可以修改。\n- 遇到问题可以前往[ChatAnywhere Status](https:\u002F\u002Fstatus.chatanywhere.tech\u002F)查看接口可用性。\n\n## 常见软件使用方法\n\n[文档-常用软件使用教程](https:\u002F\u002Fchatanywhere.apifox.cn\u002Fdoc-5547696)\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=chatanywhere\u002FGPT_API_free&type=Date)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#chatanywhere\u002FGPT_API_free&Date)\n","该项目提供免费的ChatGPT和DeepSeek API Key，支持多种主流大模型如gpt、deepseek、claude、gemini等。其核心功能包括国内动态加速、直连无需代理以及统一的OpenAI标准协议接入，极大提升了用户体验。此外，项目还提供了详细的API文档和便捷的Key申请流程，并且高度重视用户隐私保护。该服务适合个人非商业用途、教育及非营利性科研工作，特别适用于需要在无代理环境下快速接入多种大语言模型的应用场景。",2,"2026-06-11 02:43:33","top_all"]