2026 年最适合数据抽取的大模型
大批量抽取和分类更看重又便宜、又快、结构化输出又稳的模型。这份名单优先选出经得起规模化的高性价比、支持工具调用的模型,让你处理上百万 token 也不用付旗舰价。
推荐模型
1
Qwen Turbo首选推荐
qwen/qwen-turbo · dashscope80匹配度
成本最低工具调用响应迅速
128K
上下文
$0.043/M
输入
$0.09/M
输出
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2
Doubao Seed 1.6 Flash
volcengine/doubao-seed-1-6-flash · Volcengine78匹配度
非常实惠工具调用响应迅速
256K
上下文
$0.03/M
输入
$0.22/M
输出
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3
GPT-5 Nano
openai/gpt-5-nano · OpenAI75匹配度
非常实惠工具调用响应迅速
128K
上下文
$0.05/M
输入
$0.4/M
输出
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4
Z.ai: GLM-4.7 FlashX
z-ai/glm-4.7-flashx · Zhipu74匹配度
工具调用
200K
上下文
$0.072/M
输入
$0.4/M
输出
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5
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
google/gemini-2.5-flash-lite · google73匹配度
超长上下文工具调用响应迅速
1M
上下文
$0.1/M
输入
$0.4/M
输出
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6
DeepSeek V4 Flash 0423
deepseek/deepseek-v4-flash-0423 · DeepSeek72匹配度
超长上下文工具调用响应迅速
1M
上下文
$0.19/M
输入
$0.51/M
输出
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想要更精准的结果?
打开交互式推荐器并预填本场景,再调整优先项和必备能力,进一步微调短名单。
在推荐器中微调如何理解推荐分数
用你的任务验证
请用相同输入测试候选模型,比较正确性、一致性和实际费用;更大的上下文窗口不代表更好的记忆或回答质量。
分数的含义与局限
匹配分结合模型目录、已有评测参考和启发式规则。质量分受发布时间影响;速度是估计值,不是请求延迟实测。缺少评测时采用模型系列等规则估算。这是选型建议,不是针对你任务的实测成绩。
相关问题
常见问题
推荐器是怎么挑模型的?+
它会从质量、成本、速度,以及与你场景的契合度四个维度,为 Ofox 上每个未下线的模型打分,再按你选择的优先项加权。质量参考模型档位与能力,成本基于真实的每 token 价格,契合度则看模型是否针对你的任务(编程、视觉、长上下文等)做过优化。
它免费吗?需要账号吗?+
完全免费,且在浏览器里运行——获取推荐无需登录或 API Key。只有当你真正要调用模型时,才需要 Ofox 账号。
这些都是真实、最新的模型吗?+
每条推荐都来自 Ofox 实时模型目录(100+ 个模型,持续更新)。展示的价格与上下文长度均直接取自该目录。
为什么最便宜的模型不一定排第一?+
除非你选择「最低成本」,推荐器会在价格与质量、能力之间权衡。一个贵一点但强很多的模型往往得分更高——就像人会做的选择一样。
推荐的模型能用在我现有的代码里吗?+
可以。每个模型都通过统一的 OpenAI / Anthropic / Gemini 兼容端点提供。只需改 base URL 和 API Key,现有 SDK 代码无需改动即可运行。