可用模型

Qwen3.7 原生视觉语言 Flash 模型，相较 3.6-Flash 全面提升多模态理解与 Agent 执行能力，适合低延迟多模态理解与 Coding / Agent 场景。

Qwen3.7 旗舰模型，重点优化编程、生产力任务与 Agent 工作流。其 Agent 导向设计重点覆盖编程、办公生产力和复杂多步骤任务。

兼顾成本与效果的 Qwen 多模态模型，适合通用推理、视觉理解与生产应用。兼顾文本与图像理解，并以更具成本效率的设计服务于生产级多模态推理。

2.4 万亿参数 MoE 旗舰，全面提升编程与办公能力，可胜任法律、金融、设计等专业任务，并端到端交付生产级成果。原生视觉理解覆盖规划、执行与验证，支持超长文档与长视频深度解析。

面向自主知识工作、编程和多模态 Agent 的 Anthropic 模型。定位于自主知识工作与编程，支持多模态输入、推理及工具驱动工作流。

适合低延迟对话、编程和 Agent 任务的高速高效 Claude 模型。以显著更低的延迟和成本提供接近前沿水平的能力，适合高并发交互式任务。

面向端到端编程与长时间专业工作流的高性能 Claude 模型。针对贯穿完整软件与专业工作流的 Agent 优化，而不仅是处理孤立提示词。

面向长时间异步 Agent 与复杂软件工作流的 Opus 模型。面向需要长时间持续执行编程与专业任务的异步 Agent。

适合长上下文推理、编程与多模态分析的高性能 Opus 模型。结合多模态输入、推理能力与长上下文窗口，适合高要求的通用工作流。

Anthropic 旗舰模型，面向复杂推理、编程、视觉分析与长时间 Agent 任务。尤其擅长端到端软件任务、代码审查与缺陷定位、文档和图表分析、复杂办公交付、工具调用及并行子 Agent 协作。

适合迭代开发、Agent 与专业知识工作的均衡型前沿模型。优势包括迭代开发、复杂代码库导航，以及借助工具完成端到端项目执行。

适合编程、专业工作与自适应 Agent 推理的前沿 Sonnet 模型。自适应推理等级可在前沿编程与 Agent 能力、延迟和 Token 消耗之间灵活取舍。

DeepSeek V4 Flash 正式版，面向高速长上下文推理、编程与 Agent。0731 后训练刷新保持混合专家架构，同时强化 Agent 编程与工具调用。

DeepSeek V4 Pro 正式版旗舰模型，面向高级推理、编程与持续 Agent 任务。0813 生产检查点沿用同一 API 名称，提供 1M 上下文与思考/非思考双模式。

适合多轮对话、编程与 Agent 工作流的高速 Gemini 思考模型。以 Flash 级速度提供接近 Pro 的推理与工具调用能力，适用于多轮对话、编程和 Agent。

针对高流量、延迟敏感应用优化的高效率 Gemini 预览模型。针对高吞吐工作负载优化，同时力求接近更大型 Flash 模型的质量。

面向软件工程与高可靠 Agent 工作流的前沿 Gemini 推理预览模型。该预览版在复杂工作流中强化软件工程表现、Agent 可靠性和 Token 效率。

在编程、推理与并行 Agent 场景表现出色的高效 Gemini 多模态模型。在更高效的档位提供接近 Pro 的编程和推理能力，并针对并行 Agent 执行优化。

面向专注型子 Agent 与高流量生产任务的轻量 Gemini 模型。轻量化设计尤其适合大型多 Agent 系统中执行明确子任务的子 Agent。

面向编程、Agent、Web 与应用开发的高效率 Gemini 模型。面向 Agent 工作流中的编程与应用开发，力求以更少的无效修改产出更成熟的结果。

面向编程、Agent 与知识工作的高效率 Gemini 主力模型。相较 Gemini 3.6 Flash，提升首轮代码准确率、多步工具调用与可上线应用产出。

面向视觉编程与协同 Agent 工作流的原生多模态 Kimi 模型。将原生多模态理解、视觉编程与自主 Agent 集群范式结合起来。

面向长周期编程、UI 生成与 Agent 编排的多模态 Kimi 模型。面向长周期编程、代码驱动的 UI 生成，以及复杂项目中的多 Agent 协同执行。

面向长上下文端到端编程任务、强调可靠性的 Kimi Code 模型。以编程为中心，旨在长上下文中可靠完成端到端开发任务。

面向复杂编程、推理与 Agent 工作的开放权重 Kimi 多模态模型。这款开放权重多模态推理模型面向复杂编程、知识工作和长时间运行的 Agent。

面向高级推理、编程、多模态输入与专业工作流的旗舰 GPT 模型。统一通用 GPT 与编程能力，面向大上下文专业工作和工具驱动执行。

面向高吞吐推理、编程与多模态应用的高速 GPT-5.4 变体。较小规模版本保留较强推理和编程能力，同时提高速度与吞吐量。

针对低延迟、高流量与成本敏感任务优化的紧凑型 GPT 模型。针对强调速度的分类、抽取、路由及其他高并发轻量任务优化。

面向复杂专业工作、强化推理能力与可靠性的前沿 GPT 模型。在保留长上下文能力的同时，提高困难专业任务上的可靠性和 Token 效率。

面向对话、分类与轻量 Agent 的高速高效 GPT-5.6 模型。高效档位面向高并发对话、分类和轻量 Agent 工作流，强调低延迟。

GPT-5.6 旗舰模型，适合高难度推理、编程与多步骤 Agent 任务。旗舰档位尤其擅长命令行工作和复杂的多步骤编程流程。

面向日常编程、推理与 Agent 应用的均衡型 GPT-5.6 模型。平衡档位在旗舰质量与成本效率之间取舍，适合日常编程、推理和 Agent。

面向长时运行 Agent、编程与知识工作的前沿 Grok 模型。侧重多步 Agent、复杂交互与视觉任务，以及可持续推进的编程轨迹。

面向项目级软件工程与 Agent 的长上下文 GLM 推理模型。大规模推理模型面向项目级软件工程和长周期 Agent 工作流。

面向长程编程、Agent 与安全审查的 GLM 旗舰模型。沿用 GLM-5.2 基座，通过后训练提升编程与智能体表现。

用于专用 Images API 的 OpenAI 高保真图片生成与编辑模型。