翻译额度 (TQ) 与模型 Token 的换算
1. 定义与换算公式
翻译额度 ： Translation quota （简称 TQ）
翻译额度价格 ：10元/100万 TQ
翻译额度消耗系数（TQ系数）= 模型每100万Token的价格 ÷ TQ 价格（10元/100万 TQ）
翻译额度使用量 = ( 输入Token量 x 输入TQ系数 ) + ( 输出Token量 x 输出TQ系数 )
2. 以 DeepSeek-V3 模型为例
提示： 汇率按 1 美元 = 7.3 人民币 计算
输入TQ系数 = 输入100万Token 2.0元 ÷ 10元 = 0.2
输出TQ系数 = 输出100万Token 8.0元 ÷ 10元 = 0.8
翻译场景中的输入(含提示词)Token和输出Token比例约为 2 : 1，我们以输入 200万 Token 和输出 100万 Token 进行计算：
翻译额度使用量 = ( 输入200万Token x 输入TQ系数 0.2 ) + ( 输出100万Token x 输出TQ系数 0.8 ) = 40万 TQ + 80万 TQ = 120万 TQ
按以上数据，使用 DeepSeek-V3 模型翻译 300万 Token 消耗约 120万 TQ
对应 Plus 会员套餐的每月翻译额度 400万 TQ 约等于 DeepSeek-V3 模型的 1000万 Token
注意： 以上样例中的输入输出 Token 比例仅为参考值，实际比例受文本段落长度、模型提示词长度等因素影响。
3. 翻译额度 (TQ) 与翻译模型 Token 对照表
按以上第【2】点样例中同样的方式进行计算，Plus 会员套餐 每月翻译额度（400万 TQ） 与各个 高级翻译模型可用 Token 的转换对照表：
（提示：Plus 会员套餐中的翻译额度是所有高级翻译模型共用的）
| 模型版本 | 默认 版本 |
输入 100万Token价格 |
输入 TQ系数 |
输出 100万Token价格 |
输出 TQ系数 |
400万 TQ 对应的 Token 数 约等于 |
|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek-V3
|
是 | 人民币: ¥2.0 | 0.2 | 人民币: ¥8.0 | 0.8 | 1000万 Token |
GPT-4.1-nano
|
美元: $0.10 ≈人民币: ¥0.73 |
0.073 | 美元: $0.40 ≈人民币: ¥2.92 |
0.292 | 2700万 Token | |
|
GPT-4.1-mini
|
是 | 美元: $0.40 ≈人民币: ¥2.92 |
0.292 | 美元: $1.6 ≈人民币: ¥11.68 |
1.168 | 685万 Token |
|
GPT-4o-mini
|
美元: $0.15 ≈人民币: ¥1.1 |
0.11 | 美元: $0.60 ≈人民币: ¥4.38 |
0.438 | 1800万 Token | |
|
GPT-4.1
|
美元: $2.0 ≈人民币: ¥14.6 |
1.46 | 美元: $8.0 ≈人民币: ¥58.4 |
5.84 | 137万 Token | |
|
GPT-4o
|
美元: $2.50 ≈人民币: ¥18.25 |
1.825 | 美元: $10.0 ≈人民币: ¥73.0 |
7.3 | 110万 Token | |
Gemini 2.5 Flash
|
是 | 美元: $0.15 ≈人民币: ¥1.1 |
0.11 | 美元: $0.60 ≈人民币: ¥4.38 |
0.438 | 1800万 Token |
|
Gemini 2.0 Flash
|
美元: $0.10 ≈人民币: ¥0.73 |
0.073 | 美元: $0.40 ≈人民币: ¥2.92 |
0.292 | 2700万 Token | |
|
Gemini 2.0 Flash-Lite
|
美元: $0.075 ≈人民币: ¥0.55 |
0.055 | 美元: $0.30 ≈人民币: ¥2.19 |
0.219 | 3600万 Token | |
|
Gemini 1.5 Flash
|
美元: $0.075 ≈人民币: ¥0.55 |
0.055 | 美元: $0.30 ≈人民币: ¥2.19 |
0.219 | 3600万 Token | |
|
Gemini 1.5 Pro
|
美元: $1.25 ≈人民币: ¥9.13 |
0.913 | 美元: $5.0 ≈人民币: ¥36.5 |
3.65 | 219万 Token | |
|
Gemini 2.5 Pro
|
美元: $1.25 ≈人民币: ¥9.13 |
0.913 | 美元: $10.0 ≈人民币: ¥73.0 |
7.3 | 130万 Token | |
通义千问-Turbo
|
人民币: ¥0.3 | 0.03 | 人民币: ¥0.6 | 0.06 | 10000万 Token | |
|
通义千问-Plus
|
是 | 人民币: ¥0.8 | 0.08 | 人民币: ¥2.0 | 0.2 | 3300万 Token |
|
通义千问-Max
|
是 | 人民币: ¥20 | 2 | 人民币: ¥60 | 6 | 120万 Token |
智谱GLM-4-FlashX
|
人民币: ¥0.1 | 0.01 | 人民币: ¥0.1 | 0.01 | 40000万 Token | |
|
智谱GLM-4-Air
|
人民币: ¥0.5 | 0.05 | 人民币: ¥0.5 | 0.05 | 8000万 Token | |
|
智谱GLM-4-Long
|
人民币: ¥1.0 | 0.1 | 人民币: ¥1.0 | 0.1 | 4000万 Token | |
|
智谱GLM-4-AirX
|
人民币: ¥10 | 1 | 人民币: ¥10 | 1 | 400万 Token | |
|
智谱GLM-4-Plus
|
是 | 人民币: ¥5.0 | 0.5 | 人民币: ¥5.0 | 0.5 | 800万 Token |
豆包Doubao-1.5-lite-32k
|
人民币: ¥0.3 | 0.03 | 人民币: ¥0.6 | 0.06 | 10000万 Token | |
|
豆包Doubao-1.5-pro-32k
|
是 | 人民币: ¥0.8 | 0.08 | 人民币: ¥2.0 | 0.2 | 3300万 Token |
|
豆包Doubao-1.5-pro-256k
|
人民币: ¥5.0 | 0.5 | 人民币: ¥9.0 | 0.9 | 632万 Token | |
|
豆包Doubao-pro-32k
|
人民币: ¥0.8 | 0.08 | 人民币: ¥2.0 | 0.2 | 3300万 Token |
Plus 会员可用的高级模型版本将根据厂家更新动态调整，我们会及时更新最新版本并下架不适用的旧型号。