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MyTokenPi 是一个面向个人开发者、AI 应用团队和企业用户的统一 AI 模型聚合与分发网关。站点核心定位是把不同来源、不同格式的大语言模型统一接入，并转换为 OpenAI、Claude、Gemini 等兼容接口，方便用户用一套密钥和接口管理多类 AI 模型调用。 主要优势： MyTokenPi 的优势在于“统一接入、统一管理、兼容主流接口”。用户不需要分别对接多个模型平台，可以通过一个网关集中调用多种模型，降低接入成本和维护复杂度。对于已有 OpenAI API 调用习惯的开发者，也可以更平滑地迁移或扩展到 Claude、Gemini 等模型体系。 站点还强调价格折扣优势：每个模型都有官方 1-9 折价格折扣，并引导用户进入 /pricing 了解详情。这说明平台主打比官方直连更灵活、更有成本优势的模型调用方案。 服务特点： MyTokenPi 提供模型聚合、接口格式转换、API 密钥获取、充值、模型广场/价格查询等能力。是一个 AI API 中转和分发平台，适合用于聊天机器人、AI 工具、内容生成、智能客服、代码助手、企业内部 AI 应用等场景。平台支持 OpenAI-compatible、Claude-compatible、Gemini-compatible 接口格式，对开发者比较友好，能减少适配不同模型 SDK 和接口规范的工作量。同时还与浙江大学建立了深度的科研合作机制，有多个实验室已经接入了我们的api，校内用户达500人 价格信息： MyTokenPi 提供模型价格折扣，标注为官方价格的 1-9 折，具体不同模型的计费应以站内价格页为准： mytokenpi.com/pricing。主打kiro（高缓存），官方号池（满血），以及官方api-key。 首页可联系客服领取免费试用额度，客服微信为：18368758182。这对新用户测试接口稳定性、模型效果和成本比较有帮助。 稳定性与售后： 稳定性方面，MyTokenPi 的核心价值来自统一网关和多模型聚合能力，适合需要集中管理模型调用、降低单一模型或单一平台依赖的用户。 售后方面，站点公开提供客服微信 18368758182，用于领取试用额度和咨询服务。价格、模型可用性、充值到账、接口异常、企业用量等问题，客服24h在线。
Price listing
Fable 5
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Opus 4.8
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Opus 4.7
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Sonnet 5
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GPT 5.6 Sol
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GPT 5.6 Terra
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GLM 5.2
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Opus 4.6
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Current public prices are shown by model and channel. Token prices use CNY per 1M tokens unless another billing unit is shown.
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cc-kiro | claude-fable-5 | 输入 ¥6.3 / 输出 ¥31.5 / 缓存 ¥0.63 / 写入 ¥7.88 | 0% | — | — | — |
| 官方api直连 | claude-fable-5 | 输入 ¥63 / 输出 ¥315 / 缓存 ¥6.3 / 写入 ¥78.75 | 0% | — | — | — |
| 官方号池 | claude-fable-5 | 输入 ¥0 / 输出 ¥0 / 缓存 ¥0 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cc-kiro | claude-opus-4-8 | 输入 ¥3.15 / 输出 ¥15.75 / 缓存 ¥0.315 / 写入 ¥3.94 | 0% | — | — | — |
| 官方api直连 | claude-opus-4-8 | 输入 ¥31.5 / 输出 ¥157.5 / 缓存 ¥3.15 / 写入 ¥39.38 | 0% | — | — | — |
| 官方号池 | claude-opus-4-8 | 输入 ¥0 / 输出 ¥0 / 缓存 ¥0 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cc-kiro | claude-opus-4-7 | 输入 ¥3.15 / 输出 ¥15.75 / 缓存 ¥0.315 / 写入 ¥3.94 | 0% | — | — | — |
| 官方api直连 | claude-opus-4-7 | 输入 ¥31.5 / 输出 ¥157.5 / 缓存 ¥3.15 / 写入 ¥39.38 | 0% | — | — | — |
| 官方号池 | claude-opus-4-7 | 输入 ¥0 / 输出 ¥0 / 缓存 ¥0 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cc-kiro | claude-sonnet-5 | 输入 ¥1.89 / 输出 ¥9.45 / 缓存 ¥0.189 / 写入 ¥2.36 | 0% | — | — | — |
| 官方号池 | claude-sonnet-5 | 输入 ¥7.35 / 输出 ¥36.75 / 缓存 ¥0.735 / 写入 ¥9.19 | 0% | — | — | — |
| 官方api直连 | claude-sonnet-5 | 输入 ¥18.9 / 输出 ¥94.5 / 缓存 ¥1.89 / 写入 ¥23.63 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| codexgpt | gpt-5.6-sol | 输入 ¥1.4 / 输出 ¥8.4 / 缓存 ¥0.14 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| gpt稳定分组 | gpt-5.6-sol | 输入 ¥1.93 / 输出 ¥11.55 / 缓存 ¥0.1925 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| gpt极速分组 | gpt-5.6-sol | 输入 ¥2.27 / 输出 ¥13.65 / 缓存 ¥0.2275 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| codexgpt | gpt-5.6-terra | 输入 ¥0.7 / 输出 ¥4.2 / 缓存 ¥0.07 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| gpt稳定分组 | gpt-5.6-terra | 输入 ¥0.9625 / 输出 ¥5.78 / 缓存 ¥0.0963 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| gpt极速分组 | gpt-5.6-terra | 输入 ¥1.14 / 输出 ¥6.83 / 缓存 ¥0.1138 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| glm | glm-5.2 | 输入 ¥7.6 / 输出 ¥26.6 / 缓存 ¥1.9 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
| Channel | Provider model | Current price | Price trend | Uptime | Fake % | Latency |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cc-kiro | claude-opus-4-6 | 输入 ¥3.15 / 输出 ¥15.75 / 缓存 ¥0.315 / 写入 ¥3.94 | 0% | — | — | — |
| 官方api直连 | claude-opus-4-6 | 输入 ¥31.5 / 输出 ¥157.5 / 缓存 ¥3.15 / 写入 ¥39.38 | 0% | — | — | — |
| 官方号池 | claude-opus-4-6 | 输入 ¥0 / 输出 ¥0 / 缓存 ¥0 / 写入 ¥0 | 0% | — | — | — |
Uptime is the share of recent probes where the service was available; a higher value generally indicates better stability.
Model consistency uses model pass results to show whether the endpoint behaves like the target model.
Pricing and latency come from public monitoring data and are intended for side-by-side gateway comparison.
Data is provided for reference. Third-party gateways may experience outages or balance loss, so test first and add only a small balance when needed.