ernie-5.5-flash-previewСравнивайте на Modelsell цены API ernie-5.5-flash-preview, поддерживаемые конечные точки, возможности и варианты доступа.
Сравните цены и качество обслуживания этой модели у разных поставщиков.
| Поставщик | Скидка | Уровень | Вход/M | Выход/M | Чтение кэша/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Baidu | -35% | Тарифный период Ежедневно · 08:00–22:00 | $0.13 | $0.39 | $0.065 | ||||
Тарифный период Ежедневно · 00:00–08:00 / 22:00–24:00 | $0.065 | $0.195 | $0.065 |
Прокрутите по горизонтали, чтобы сравнить все цены и показатели производительности.
Стоимость определяется по тарифу, действующему на момент окончательного расчёта. Плата за инструменты взимается отдельно.
Ernie tokenizerОценки стандартизированных тестов. Более высокие проценты лучше; показан процентиль рейтинга.
Источник метрик:Artificial Analysis 2026-09-30·Ernie 5.5 Flash Preview
Эта модель отсутствует в текущем снимке бенчмарка.
Отсутствие модели или измерения не означает нулевой балл.
Графики сохраняют выбор моделей и настройки рассуждений из источника. Отсутствующие модели или измерения не означают нулевой балл, а стоимость и скорость бенчмарков не являются гарантией сервиса.
百度文心 5.5 Flash 预览版,面向编程、工具协作和长材料处理;采用 280B 总参数、14B 激活参数的架构,支持 1M 上下文、函数调用和结构化文本输出。
适合代码开发、长材料分析,以及结合工具制作报告和办公成果。它只直接接收与输出文字;图片、视频和文件制作等工作需要应用提供工具。官方详情标注输入与输出上限均为 1024K;产品页说明默认输出为 64K,实际输出还受上下文剩余空间和渠道参数限制。支持函数调用和结构化输出,不支持内置联网搜索、前缀读写或 FIM。
单位:美元 / 百万 token。按当前站内汇率 1 USD = ¥6.8 将官方人民币单价换算为美元,再对每项单价向上取整到小数点后 1 位;分组倍率另计。缓存读取与普通输入分别取整。
| 档位 | 输入 | 输出 | 缓存读取 |
|---|---|---|---|
| 高峰 08:00–22:00 | $0.2 | $0.6 | $0.1 |
| 空闲 22:00–次日08:00 | $0.1 | $0.3 | $0.1 |
当前报价采用百度限时五折活动价,官方优惠截止时间为 2026-11-30 23:59:59(北京时间)。原价的高峰输入/输出/缓存分别为 ¥2/¥8/¥0.2,空闲为 ¥1/¥4/¥0.1,单位均为每百万 token。峰谷切换按北京时间执行;此配置记录当前活动报价,活动到期需重新核对并更新,不代表已安排自动恢复原价。
单位:人民币 / 百万 token。
| 档位 | 输入 | 输出 | 缓存读取 |
|---|---|---|---|
| 高峰 08:00–22:00 | ¥1 | ¥4 | ¥0.1 |
| 空闲 22:00–次日08:00 | ¥0.5 | ¥2 | ¥0.05 |
资料核实日期:2026-11-12。模型资料与报价已核对;本站渠道的真实推理及缓存结算尚未在本次操作中测试。
向本站 OpenAI 兼容接口发送请求:
POST /v1/chat/completions
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"model": "ernie-5.5-flash-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "请将这份材料整理为要点、依据和待确认事项。"
}
],
"max_tokens": 2048,
"stream": false
}
工具任务需由应用提供函数定义、执行工具并回传结果。长材料任务请说明输出字段和判断标准,并为最终回答预留输出空间。示例依据接口资料整理,本次未进行真实模型调用。
/v1/chat/completions| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Температура сэмплирования; чем ниже, тем детерминированнее |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Накопленная вероятность для nucleus-сэмплинга |
max_tokens | integer | >= 1 | Максимальное число токенов в ответе |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Штрафует повторение частых токенов |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Поощряет введение новых тем |
stop | array | — | До 4 строк, останавливающих генерацию |
seed | integer | — | Сид детерминированного сэмплирования (по возможности) |
n | integer | = 1>= 1 | Число генерируемых вариантов |
stream | boolean | = false | Стримить токены через Server-Sent Events |
response_format | object | — | Принудительно вернуть JSON или соответствующий схеме вывод |
tools | array | — | Объявления инструментов и функций, которые модель может вызывать |
tool_choice | string | autononerequired | Политика выбора инструмента или конкретное имя |
logprobs | boolean | = false | Возвращать логарифмические вероятности по токенам |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Количество top-вероятностей на токен |
logit_bias | object | — | Карта смещений логитов по токенам |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
Заменить <YOUR_API_KEY> на API-ключ из настроек токенов.
Все запросы должны содержать Authorization: Bearer <TOKEN> . Эндпоинты формата Anthropic вместо этого принимают x-api-key .
Создавайте токены на странице «Токены». Их можно ограничить моделями, группами, IP и лимитами частоты.
| Параметр | Тип | По умолчанию / диапазон | Описание |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Температура сэмплирования; чем ниже, тем детерминированнее |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Накопленная вероятность для nucleus-сэмплинга |
max_tokens | integer | >= 1 | Максимальное число токенов в ответе |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Штрафует повторение частых токенов |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Поощряет введение новых тем |
stop | array | — | До 4 строк, останавливающих генерацию |
seed | integer | — | Сид детерминированного сэмплирования (по возможности) |
n | integer | = 1>= 1 | Число генерируемых вариантов |
stream | boolean | = false | Стримить токены через Server-Sent Events |
response_format | object | — | Принудительно вернуть JSON или соответствующий схеме вывод |
tools | array | — | Объявления инструментов и функций, которые модель может вызывать |
tool_choice | string | autononerequired | Политика выбора инструмента или конкретное имя |
logprobs | boolean | = false | Возвращать логарифмические вероятности по токенам |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Количество top-вероятностей на токен |
logit_bias | object | — | Карта смещений логитов по токенам |
user | string | — | Идентификатор конечного пользователя для мониторинга злоупотреблений |
| Поставщик | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Baidu | Без ограничений | Без ограничений | Без ограничений |
Без ограничений
Сравнивайте на Modelsell цены API ernie-5.5-flash-preview, поддерживаемые конечные точки, возможности и варианты доступа.
Создайте API-ключ с доступом к ernie-5.5-flash-preview, затем используйте точный ID модели и поддерживаемый эндпоинт из раздела доступа к API. Поля запроса зависят от выбранного эндпоинта.
Цена зависит от выбранной группы поставщиков и единицы тарификации модели. Текущая стоимость ввода, вывода, запроса или медиа показана на этой странице до регистрации.
В каталоге указано контекстное окно 1048576 токенов. Ограничения запроса уточняйте для выбранного эндпоинта.
В каталоге указан максимальный вывод 1048576 токенов. Параметры запроса могут задавать меньший предел.
Изучите сценарии и рекомендации по промптам на этой странице, затем оцените модель на типичных входных данных вашего проекта.
