> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.senseaudio.cn/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 模型列表与计费说明

> 本文档汇总平台当前提供的全部模型，包含**模型名称**、**模型 ID**（API 调用参数）、**计费价格**及**能力规格**。

## 一、文本生成模型

<Info>
  价格单位：**元 / 百万 Tokens**（表中数字为元数）
</Info>

### 1.1 SenseAudio 系列

| **模型名称**                 | **模型 ID**                       | **输入价格**                  | **输出价格**                   | **上下文长度** | **最大输入** | **最大输出** |
| ------------------------ | ------------------------------- | ------------------------- | -------------------------- | --------- | -------- | -------- |
| SenseAudio-S2            | `senseaudio-s2`                 | 原价：15<br />**优惠后：** **5** | 原价：90<br />**优惠后：** **30** | 1M        | —        | 128K     |
| SenseAudio-S2-Flash      | `senseaudio-s2-flash`           | 原价：4<br />**优惠后：** **2**  | 原价：24<br />**优惠后：** **12** | 256K      | 254K     | 64K      |
| SenseAudio-S2-Lite       | `senseaudio-s2-lite`            | 原价：2<br />**优惠后：** **1**  | 原价：12<br />**优惠后：** **6**  | 256K      | 254K     | 64K      |
| SenseAudio-S1            | `senseaudio-s1`                 | 原价：15<br />**优惠后：** **5** | 原价：90<br />**优惠后：** **30** | 1M        | —        | 128K     |
| SenseAudio-VL-1.0        | `senseaudio-vl-1.0-260319`      | 原价：15<br />**优惠后：** **5** | 原价：90<br />**优惠后：** **30** | 1M        | —        | 128K     |
| SenseAudio-VL-Lite-1.0   | `senseaudio-vl-lite-1.0-260319` | 原价：2<br />**优惠后：** **1**  | 原价：12<br />**优惠后：** **6**  | 256K      | 254K     | 64K      |
| SenseNova-6.7-Flash-Lite | `sensenova-6.7-flash-lite`      | 原价 15<br />优惠后 **5**      | 原价 90<br />优惠后 **30**      | 256K      | 252K     | 64K      |

### 1.2 其他厂商模型

| **模型名称**                               | **模型 ID**                    | **输入价格**                     | **输出价格**                      | **上下文长度** | **最大输入** | **最大输出** |
| -------------------------------------- | ---------------------------- | ---------------------------- | ----------------------------- | --------- | -------- | -------- |
| DeepSeek-V4-Flash                      | `deepseek-v4-flash`          | 2                            | 4                             | 1M        | —        | 384K     |
| DeepSeek-V4-Pro                        | `deepseek-v4-pro`            | 12                           | 24                            | 1M        | —        | 384K     |
| Qwen3.6-27B                            | `qwen3.6-27b`                | 3                            | 18                            | 256K      | 254K     | 64K      |
| Qwen3.6-35B-A3B                        | `qwen3.6-35b-a3b`            | 1.8                          | 10.8                          | 256K      | 254K     | 64K      |
| Kimi K2.6                              | `kimi-k2.6`                  | 6.5                          | 27                            | 256K      | —        | —        |
| GLM-5.1（输入 \< 32K）                     | `glm-5.1`                    | 6                            | 24                            | 200K      | —        | —        |
| GLM-5.1（输入 ≥ 32K）                      | `glm-5.1`                    | 8                            | 28                            | 200K      | —        | —        |
| GLM-5.2（输入 \< 32K）                     | `glm-5.2`                    | 6                            | 24                            | 1M        | —        | —        |
| GLM-5.2（输入 ≥ 32K）                      | `glm-5.2`                    | 8                            | 28                            | 1M        | —        | —        |
| MiniMax-M2.7                           | `minimax-m2.7`               | 原价：4.2<br />**优惠后：** **2.1** | 原价：16.8<br />**优惠后：** **8.4** | 200K      | —        | —        |
| Doubao-Seed-2.0-Pro（输入 ≤ 32K）          | `doubao-seed-2-0-pro-260215` | 3.2                          | 16                            | 256K      | 256K     | 128K     |
| Doubao-Seed-2.0-Pro（32K \< 输入 ≤ 128K）  | `doubao-seed-2-0-pro-260215` | 4.8                          | 24                            | 256K      | 256K     | 128K     |
| Doubao-Seed-2.0-Pro（128K \< 输入 ≤ 256K） | `doubao-seed-2-0-pro-260215` | 9.6                          | 48                            | 256K      | 256K     | 128K     |

## 二、语音合成（TTS）

<Info>
  价格单位：**元 / 万字符** 字符规则：1 个汉字 = 2 个字符；英文字母、希腊字母、标点、特殊符号、空格、回车等 = 1 个字符。
</Info>

| **模型名称**           | **模型 ID**                   | **价格**      | **备注** |
| ------------------ | --------------------------- | ----------- | ------ |
| SenseAudio-TTS-1.5 | `senseaudio-tts-1.5-260319` | 3.5 元 / 万字符 |        |

## 三、语音识别（ASR）

### 3.1 SenseAudio 系列

| **模型名称**                     | **模型 ID**                             | **价格**  | **适用场景**        |
| ---------------------------- | ------------------------------------- | ------- | --------------- |
| SenseAudio-ASR-Lite-1.5      | `senseaudio-asr-lite-1.5-260319`      | 20 积分/秒 | 通用 / 实时 / 低成本识别 |
| SenseAudio-ASR-1.5           | `senseaudio-asr-1.5-260319`           | 30 积分/秒 | 高质量通用识别         |
| SenseAudio-ASR-Check-1.5     | `senseaudio-asr-check-1.5-260319`     | 30 积分/秒 | 音频质检            |
| SenseAudio-ASR-Pro-1.5       | `senseaudio-asr-pro-1.5-260319`       | 50 积分/秒 | 专业级识别           |
| SenseAudio-ASR-DeepThink-1.5 | `senseaudio-asr-deepthink-1.5-260319` | 50 积分/秒 | 深度推理识别          |

### 3.2 人声分离

人声分离能力属于 **SenseAudio 系列（自研）**，按音频时长计费。

| **模型名称**                   | **模型 ID**                               | **价格**   | **适用场景** |
| -------------------------- | --------------------------------------- | -------- | -------- |
| SenseAudio Voice Isolation | `senseaudio-voice-isolation-1.0-260319` | 200 积分/秒 | 人声分离     |
| SenseAudio Voice Isolation | `senseaudio-voice-isolation-1.5`        | 200 积分/秒 | 人声分离     |

## 四、音乐生成

<Info>
  价格单位：**元 / 首**
</Info>

| **模型名称**             | **模型 ID**                     | **原价**  | **优惠后**       |
| -------------------- | ----------------------------- | ------- | ------------- |
| SenseAudio-Music-1.0 | `senseaudio-music-1.0-260319` | 1 元 / 首 | **0.5 元 / 首** |

## 五、视频生成

<Info>
  价格单位：**元 / 秒**，按生成视频时长计费，不同分辨率分级定价。
</Info>

| **模型名称**            | **模型 ID**                    | **分辨率** | **原价**    | **优惠后**       |
| ------------------- | ---------------------------- | ------- | --------- | ------------- |
| Doubao-Seedance-2.0 | `doubao-seedance-2-0-260128` | 480P    | 1 元 / 秒   | **0.5 元 / 秒** |
| Doubao-Seedance-2.0 | `doubao-seedance-2-0-260128` | 720P    | 2 元 / 秒   | **1 元 / 秒**   |
| Doubao-Seedance-2.0 | `doubao-seedance-2-0-260128` | 1080P   | 6.2 元 / 秒 | **3.1 元 / 秒** |

## 六、图片生成

<Info>
  价格单位：**元 / 张**
</Info>

| **模型名称**                 | **模型 ID**                     | **原价**    | **优惠后**        |
| ------------------------ | ----------------------------- | --------- | -------------- |
| SenseAudio-Image-2.0     | `senseaudio-image-2.0-260319` | 1 元 / 张   | **0.5 元 / 张**  |
| SenseAudio-Image-1.0     | `senseaudio-image-1.0-260319` | 0.2 元 / 张 | —              |
| Doubao-Seedream-5.0-Lite | `doubao-seedream-5-0-260128`  | 0.5 元 / 张 | **0.22 元 / 张** |
| SenseNova-U1-Fast        | `sensenova-u1-fast`           | 0.5 元 / 张 | —              |

## 附录：计费说明

### 计费单位汇总

| **模态**    | **计费维度**       | **单位**        |
| --------- | -------------- | ------------- |
| 文本生成      | 输入 / 输出 Tokens | 元 / 百万 Tokens |
| 语音合成（TTS） | 输入字符数          | 元 / 万字符       |
| 语音识别（ASR） | 音频时长           | 元 / 小时        |
| 改写翻译（ASR） | 输出字符数          | 元 / 万字符       |
| 音乐生成      | 生成首数           | 元 / 首         |
| 视频生成      | 视频时长（按分辨率）     | 元 / 秒         |
| 图片生成      | 生成张数           | 元 / 张         |

### 名词说明

* **模型 ID**：API 调用时传入的 `model` 参数值，请严格按照本文档大小写与连字符拼写。
* **上下文长度**：模型在单次请求中可处理的输入 + 输出 Tokens 总和上限。
* **最大输入长度**：单次请求中输入 Tokens 的上限。
* **最大输出长度**：单次请求中模型可生成的输出 Tokens 上限。
* **优惠价**：限时促销价格，活动期内自动按优惠价结算；活动结束后恢复原价。

### 阶梯计费规则

* **GLM-5.1**、**GLM-5.2** 与 **Doubao-Seed-2.0-Pro** 按**单次请求的输入 Tokens 长度**适配对应价格档位，输入与输出价格同档计算。
* 阶梯计费以单次请求实际输入长度为准，不跨请求累加。

### 调用示例

```bash theme={null}
curl https://api.senseaudio.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "senseaudio-s2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }'
```

<Tip>
  将 `model` 字段替换为本文档中任一**模型 ID**即可调用对应模型。
</Tip>