$0.180 输入 / $0.450 输出
- 上下文: 2M
- 服务商: 7
- 工具调用
- 推理
- 视觉
AI 模型推荐 · 2026-06-29
2026 年最佳视觉语言模型 (VLM)
支持 image input + text output 的视觉语言模型推荐。覆盖 OCR、UI 截图分析、图表理解、产品照片分析等多模态场景。
我们的筛选逻辑
- 图像输入是硬性门槛 —— 纯文本模型一律排除。
- 必须公开定价 —— 没有公开价的模型生产可用性较弱。
- 评分 = 上下文窗口减去价格 —— 在大窗口与低价之间寻找最佳平衡。
Top 10 推荐
$0.180 输入 / $0.450 输出
- 上下文: 2M
- 服务商: 6
- 工具调用
- 视觉
$0.170 输入 / $0.660 输出
- 上下文: 3.50M
- 服务商: 1
- 工具调用
- 视觉
- 开放权重
$0.170 输入 / $0.660 输出
- 上下文: 3.50M
- 服务商: 1
- 工具调用
- 视觉
- 开放权重
$1.25 输入 / $2.50 输出
- 上下文: 2M
- 服务商: 6
- 结构化输出
- 推理
- 视觉
$1.25 输入 / $2.50 输出
- 上下文: 2M
- 服务商: 4
- 工具调用
- 结构化输出
- 推理
- 视觉
$0.075 输入 / $0.300 输出
- 上下文: 1.05M
- 服务商: 4
- 工具调用
- 结构化输出
- 视觉
$0.090 输入 / $0.360 输出
- 上下文: 1.05M
- 服务商: 6
- 工具调用
- 结构化输出
- 推理
- 视觉
$0.080 输入 / $0.400 输出
- 上下文: 1.05M
- 服务商: 1
- 工具调用
- 推理
- 视觉
- 开放权重
$0.100 输入 / $0.400 输出
- 上下文: 1.05M
- 服务商: 17
- 工具调用
- 结构化输出
- 推理
- 视觉
Recommended stack by tier
Same shortlist sliced four ways — pick the tier that matches your budget and constraints.
Budget
Google$0.075 in / $0.300 out · 1.05M ctx
Lowest total per-1M-token cost in this list ($0.38).
Lowest-cost option that still meets the use case. Pick this when you have high volume or strict unit-economics.
Balanced
xAI$0.180 in / $0.450 out · 2M ctx
Median price ($0.63) — typically the safest default.
Good-enough quality at a mid-tier price. The default choice for most production apps.
Premium
xAI$1.25 in / $2.50 out · 2M ctx
Highest-priced pick in the list ($3.75) — usually the flagship.
Highest-capability model in this list. Pick when accuracy or reasoning matters more than cost.
Open-weight
aihubmix$0.080 in / $0.400 out · 1.05M ctx
Open weights and the cheapest in that subset ($0.48).
Open weights — self-host on your own GPUs, fine-tune on private data, run offline. Pricing here reflects the cheapest API host.
Frequently asked questions
2026 年最适合做图像理解的 AI 模型是哪个？
目前我们把 xAI 的 Grok 4 Fast (Reasoning) 排在第一，主要原因是它支持图像输入、定价公开，并且在视觉模型中拥有最佳的上下文 / 成本比。排名根据实时模型元数据自动重算 —— 详细规则见上方「我们的筛选逻辑」。
这份榜单里最便宜的是哪个？
Gemini 2.0 Flash-Lite（Google）是榜单中价格最低的，输入每百万 token $0.075，输出每百万 token $0.300。其它入选项的价格依次往上递增。
排名是怎么生成的？
每一项都来自我们 use-case-rules 配置里的一条程序化规则：先用硬过滤条件（例如 Tool calling 必选、上下文 ≥ 100K）筛选，再用一组结合能力、上下文窗口与价格的数值打分。我们从不手工调整排序，但会手工迭代规则。底层模型元数据每日从我们归一化后的 canonical 目录刷新。
这个页面多久更新一次？
底层模型数据每天刷新一次，数据有变化时静态页面会重新构建。下方「最近更新」标注的就是最近一次构建日期。
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Top picks · model details
- Grok 4 Fast (Reasoning)$0.18 in / $0.45 out
- X-Ai/Grok-4-Fast-Non-Reasoning$0.18 in / $0.45 out
- Llama 4 Scout 17B Instruct (US)$0.17 in / $0.66 out
- Llama 4 Scout 17B Instruct$0.17 in / $0.66 out
- Grok 4.20 Multi-Agent$1.25 in / $2.50 out
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