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对比

QuickSilver Pro vs OpenAI

对于那些开源模型已经能达到等效质量的工作负载,QuickSilver Pro 相比 OpenAI 最多可便宜 30 倍。DeepSeek V4 Flash 可以替代 GPT-4o-mini,成本低约 73%;V3 可以替代 GPT-4o,输出成本低约 16 倍;V4 Pro 可以替代 o3-mini,输出成本低约 6 倍;R1 可以替代 o1,输出成本低约 30 倍。至于视觉、音频、图像生成和 Assistants API,仍然建议继续使用 OpenAI。这一页会诚实说明:哪些能力值得为 OpenAI 的溢价买单,哪些不值得。

快速概览

特性QuickSilver Proopenai
模型目录9 个开源 LLM(V4 Flash + Pro、V3、R1、Qwen 3.7 Max + 3.6 Plus + 3.6 + 3.5、Kimi K2.6)GPT-4、o1/o3-mini、DALL-E、Whisper、TTS
模型权重开放(MIT / Apache)闭源
低价聊天成本(GPT-4o-mini / DeepSeek V4 Flash)$0.08 / $0.16$0.15 / $0.60
通用聊天成本(GPT-4o / DeepSeek V3)$0.16 / $0.616$2.50 / $10.00
高端推理成本(o3-mini / DeepSeek V4 Pro)$0.348 / $0.696$1.10 / $4.40
顶级推理成本(o1 / DeepSeek R1)$0.56 / $2.00$15.00 / $60.00
视觉(图像输入)是(GPT-4o)
音频(Whisper / TTS)
图像生成(DALL-E)
Assistants API + 内置工具
兼容 OpenAI 的 chat + tools + JSON是(原生)
最小充值金额$5$5

价格(每百万 tokens,USD)

公开挂牌价格,更新于 2026 年 4 月。

模型QSP 输入QSP 输出openai 输入openai 输出节省
deepseek-v4-flash vs gpt-4o-mini$0.08$0.16$0.15$0.60~73%
deepseek-v3 vs gpt-4o$0.16$0.616$2.50$10.00~94%
deepseek-v4-pro vs o3-mini$0.348$0.696$1.10$4.40~84%
deepseek-r1 vs o1$0.56$2.00$15.00$60.00~97%
qwen3.6-35b vs gpt-4o$0.12$0.80$2.50$10.00~92%
qwen3.5-35b vs gpt-4o$0.111$0.80$2.50$10.00~92%
kimi-k2.6$0.584$2.79specialist tier

迁移:只改两行

修改后 · QuickSilver Pro
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)

r = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
)

常见问题

DeepSeek V4 Flash 对比 GPT-4o-mini:输入约便宜 47%,输出约便宜 73%。DeepSeek V3 对比 GPT-4o:输入约便宜 16 倍,输出约便宜 16 倍。DeepSeek V4 Pro 对比 o3-mini:输入约便宜 3 倍,输出约便宜 6 倍。DeepSeek R1 对比 o1:输入约便宜 27 倍,输出约便宜 30 倍。在大多数纯文本基准上,底层任务质量是同级别的。

对于高端推理且需要长上下文的工作负载,DeepSeek V4 Pro 可以比较直接地对标 o3-mini:它支持 1M 上下文(而 o3-mini 是 200K),价格是 $0.348/$0.696,而 o3-mini 是 $1.10/$4.40,输出大约便宜 6 倍。Kimi K2.6 更接近 Claude Opus 这一类 agentic / 规划场景,OpenAI 没有特别直接的等价物;如果你的评测结果经常选出 Claude Opus,那么定价为 $0.584/$2.79 的 K2.6 是很接近的开源替代。

可以,而且代码结构不需要改。你只需要更换 base_url、api_key 和 model。Streaming、工具调用、json_schema 严格模式、usage 计费统计都支持。V4 系列模型(V4 Flash、V4 Pro、Kimi K2.6)默认会思考;如果想要 V3 风格的廉价聊天,可传 `reasoning: { enabled: false }`。

当你需要视觉输入、Whisper / TTS、DALL-E、Assistants API、embeddings,或者在你自己的评测里 GPT-4 明显比 DeepSeek V3 更强时。对于能通过你评测的纯文本聊天任务,更适合用 QSP。

可以。通常做法是初始化两个 OpenAI SDK client,各自对应一个 provider,然后按请求类型路由。很多团队就是这么做的:OpenAI 负责视觉 / 音频 / Assistants,QSP 负责 80% 的纯文本流量。这样混合后的总账单,通常只相当于全量使用 OpenAI 的 10%-30%。

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