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土土金API

MiniMax語音

speech-02-hd

MiniMax 的語音模型。

  • 上線於 2026/01/13
  • 1 個分組
  • 文本轉語音
最高成功率
最低首字延遲
最高吞吐

近 24 小時線路監測,約每 5 分鐘更新

你更看重什麼?

按你的優先順序推薦一個分組,建立 API Key 時選它即可。

各分組計費明細

同一模型在不同分組的線路來源與價格不同;在控制台建立 API Key 時為每把 Key 選擇分組。

  • 標準

    混合渠道

    支援全部模型的綜合線路,價格最低;部分 GPT、Claude 線路為非官方渠道

    價格 · ¥ / 百萬 tokens

    輸入
    ¥700
    輸出
    ¥700

    近 24 小時

可用率、吞吐與延遲為近 24 小時線路監測資料,約每 5 分鐘更新。

近 24 小時線路可用性

資料為近 24 小時線路監測,約每 5 分鐘更新。成功率按實際請求統計,沒有呼叫的時段顯示為「無資料」,不計入成功率。

介面文件

OpenAI 相容介面:Base URL 填 https://www.tutujin.com/v1,API Key 在控制台建立。下面的示例已填好當前模型名。

示例從環境變數 TUTUJIN_API_KEY 讀取金鑰。請不要把 Key 寫進前端程式碼或提交到程式碼倉庫。

POST

https://www.tutujin.com/v1/chat/completions

OpenAI Chat Completions 格式的對話介面,支援多輪訊息、流式輸出和工具呼叫。

請求頭

Authorization:
Bearer $TUTUJIN_API_KEY
Content-Type:
application/json
curl https://www.tutujin.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TUTUJIN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "speech-02-hd",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好,請用一句話介紹你自己。"
      }
    ],
    "stream": false
  }'

主要參數

modelstring必填
模型名,此處為 speech-02-hd
messagesarray必填
對話訊息陣列,每條包含 role(system / user / assistant / tool)和 content
streamboolean
是否以 SSE 流式返回,預設 false
stream_optionsobject
流式時傳 {"include_usage": true},最後一個數據塊會帶上本次用量
max_tokensinteger
本次最多生成的 token 數;部分新模型改用 max_completion_tokens
temperaturenumber
取樣溫度,常用 0–1;越低輸出越穩定
top_pnumber
核取樣閾值,通常與 temperature 二選一調整
stopstring | array
生成到這些字串時停止
toolsarray
可供模型呼叫的函式(工具)定義列表
tool_choicestring | object
是否呼叫、呼叫哪個工具:auto、none 或指定函式
response_formatobject
輸出格式,例如 {"type": "json_object"} 或 JSON Schema
reasoning_effortstring
推理強度 low / medium / high,僅推理模型支援

關於 token 與計費

大模型按 token 計量輸入和輸出。瞭解 token 的計算方式,能幫你更準確地預估成本。

token 是什麼

token 是模型讀寫文本的最小單位。請求發出後,文本先由模型的分詞器(tokenizer)切成一個個 token,再按 token 數計費。

不同廠商、不同代際的模型分詞器不同,同一段文字在不同模型上的 token 數可能相差不少。最準確的數字是介面返回的 usage 欄位。

中英文大致換算

下表是常見的經驗值,只用於粗略估算,實際視模型的分詞器而定。程式碼、數字、生僻字和表情符號通常更「費」token。

內容大致 token 數
1 個英文單詞約 1.3 個
1,000 個英文字元約 250 個
1 個漢字約 0.6 – 1.5 個,視分詞器而定
1,000 個漢字約 600 – 1,500 個

輸入、輸出與快取如何計費

按 token 計費的模型,一次請求的費用由幾部分相加,單價都按「每百萬 tokens」標註:

  • 輸入(prompt tokens):系統提示、歷史訊息、工具定義、上傳的檔案內容都算輸入,按輸入價計費。
  • 輸出(completion tokens):模型生成的內容,按輸出價計費,通常比輸入貴數倍。
  • 快取讀取:輸入中命中上下文快取的部分按快取讀取價計費,一般只有輸入價的一小部分。
  • 快取寫入:部分模型(如 Claude)首次把內容寫入快取時,按快取寫入價計費。
  • 按次計費的模型(多見於影像、影片)每次請求固定價格,與 token 數無關。

費用 = 輸入 × 輸入價 + 輸出 × 輸出價 + 快取讀取 × 快取讀取價 + 快取寫入 × 快取寫入價

以本模型「標準」分組為例:一次請求輸入 2,000 tokens、輸出 500 tokens,費用約 ¥1.75(輸入 ¥1.4,輸出 ¥0.35)。

推理 token 計入輸出

推理(思考)模型在給出答案前會先生成一段內部推理。這部分 token 雖然不一定返回給你,但會計入輸出(usage 中的 reasoning tokens),按輸出價計費。

所以同一個問題,推理模型的輸出 token 往往明顯更多。不需要深度推理的任務,可以調低推理強度,或換用非推理模型。

圖片和音訊也會折算成 token

多模態模型會把圖片按解析度折算成一定數量的輸入 token,尺寸越大、細節檔位越高,token 越多;音訊通常按時長折算。具體折算方式各模型不同,以介面返回的 usage 為準。

在哪裡檢視每次扣費

登入控制台,在「操作日誌」裡可以看到每次呼叫的模型、分組、輸入 / 輸出 / 快取 token 數和實際扣費金額,並支援篩選和匯出。

在程式碼裡,介面返回的 usage 欄位也會給出本次的 token 數;流式請求記得開啟 include_usage。

降低成本的幾個辦法

  • 按需選分組:同一模型在不同分組價格不同,在「價格」標籤頁可以按省錢、均衡或穩定挑選。
  • 用好快取:把固定不變的系統提示、參考文件放在訊息開頭,提高快取命中率。
  • 控制輸出:設定 max_tokens,並在提示裡要求簡潔的輸出格式。
  • 精簡上下文:長對話定期做摘要,避免每輪都發送完整歷史。
  • 大小模型搭配:分類、抽取等簡單任務交給更便宜的模型,複雜任務再用旗艦模型。
  • 推理模型按需調低推理強度。