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产品计费

模型训练与部署计费

本文介绍阿里云百炼平台的模型训练、模型部署的计费规则及价格。

模型训练计费

文本生成模型-千问

模型训练流程请参见模型调优。训练完成后的新模型需先完成模型部署，才能评测和调用。
计费方式按训练Token计费
计费公式模型训练费用 = （训练数据 Token 总数 + 混合训练数据 Token 总数）× 循环次数 × 训练单价（最小计费单位：1 token）
您可以查看模型训练控制台底部的预估训练费用，并单击计费详情，查看训练 Token 总数、循环次数和训练单价。
  • 千问VL
  • 千问

模型服务

模型代码

价格

Qwen3-VL-8B-Instruct

qwen3-vl-8b-instruct

¥0.012/千Token

Qwen3-VL-8B-Thinking

qwen3-vl-8b-thinking

¥0.012/千Token

Qwen3-VL-4B-Instruct

qwen3-vl-4b-instruct

¥0.006/千Token

Qwen2.5-VL-72B-Instruct

qwen2.5-vl-72b-instruct

¥0.05/千Token

Qwen2.5-VL-32B-Instruct

qwen2.5-vl-32b-instruct

¥0.02/千Token

Qwen2.5-VL-7B-Instruct

qwen2.5-vl-7b-instruct

¥0.01/千Token

图像生成模型-万相

模型训练流程请参见图像生成模型调优。训练完成后的新模型需先完成模型部署，才能调用。

计费方式

按训练Token计费

计费公式

模型训练费用 = 训练Token总量 × 训练单价（计费单位：每千Token）

训练Token总量的计算公式

训练Token总量 ≈ max_steps × Lstep其中：
  • max_steps：训练时指定的超参数，表示最大训练步数（创建微调任务时配置）。
  • Lstep：每步的Token消耗量，计算公式为： Lstep = ∑i∈batch Litem(i) ≤ Lmax Lstep 近似等于 Lmax。Lmax 由 max_token_length 和 generation_type 共同决定，具体取值如下表：

generation_type

max_token_length

Lmax

t2i（文生图）

1k

12,800

2k

23,220

i2i（图生图）

1k

23,220

2k

32,000

模型服务

模型名称

训练价格（每千Token）

万相-图像生成

wan2.7-image-pro

0.08元

万相-图像生成

wan2.7-image

0.08元

假设使用 wan2.7-image-pro 模型进行 t2i 微调，max_steps = 200，max_token_length = "1k"，训练单价 = 0.08元/千Token：
  • 查表得 Lmax = 12,800（generation_type=t2i，max_token_length=1k），Lstep ≈ Lmax = 12,800
  • 训练Token总量 ≈ 200 × 12800 = 2560000 = 2560千Token
  • 模型训练费用 ≈ 2560 × 0.08 = 204.8元

视频生成模型-万相

模型训练流程请参见模型调优。训练完成后的新模型需先完成模型部署，才能调用。

计费方式

按训练Token计费

计费公式

模型训练费用 = 训练Token总量 × 训练单价（计费单位：每千Token）

训练Token总量的计算公式

训练Token总量 = (∑i=1N 视频i的计费时长) × (max_pixels / 1024) × n_epochs其中：
  • N：训练集中的视频总数。
  • max_pixels：训练时指定的超参数，表示视频的最大像素数（创建微调任务时配置）。
  • n_epochs：训练时指定的超参数，表示循环次数（创建微调任务时配置）。
    • n_epochs 与 steps 的换算关系为：steps = n_epochs × ⌈数据集大小 / batch_size⌉，即 n_epochs = steps / ⌈数据集大小 / batch_size⌉。
    • 当数据集仅包含 1 条数据且 batch_size = 1 时，n_epochs = steps。建议总步数（steps）≥ 800。
  • 单个视频计费时长计算规则：先将原始视频时长（秒）四舍五入取整，再根据模型限制取最终值。
    • wan2.7模型：计费时长=min(10, 四舍五入后的时长)，即单条视频最多按 10 秒计算。
    • wan2.5模型：计费时长=min(10, 四舍五入后的时长)，即单条视频最多按 10 秒计算。
    • wan2.2模型：计费时长=min(5, 四舍五入后的时长)，即单条视频最多按 5 秒计算。

模型服务

模型名称

训练价格（每千Token）

万相-图生视频-基于首帧

wan2.7-i2v

2元

wan2.2-i2v-flash

0.06元

wan2.5-i2v-preview

0.32元

图生视频-基于首尾帧

wan2.2-kf2v-flash

0.06元

计费示例

  1. wan2.7-i2v 费用预估（一条数据）
假设训练集包含 1 条视频，时长为10秒。由于 batch_size = 1（推荐值），此时 n_epochs = steps / ⌈1(数据集大小) / 1(batch_size)⌉ = steps。训练单价 = 2元/千Token，以 max_pixels = 36864、n_epochs = 800 为例：
  • 训练Token总量 = 10 ×（36864 / 1024）× 800 = 288,000 = 288千Token
  • 模型训练费用 = 288 × 2 = 576元

max_pixels

常见 steps

n_epochs

Token 消耗预估

费用预估（元）

36864

800

800

288,000

576

1,000

1,000

360,000

720

2,000

2,000

720,000

1,440

65536

800

800

512,000

1,024

1,000

1,000

640,000

1,280

2,000

2,000

1,280,000

2,560

102400

800

800

800,000

1,600

1,000

1,000

1,000,000

2,000

2,000

2,000

2,000,000

4,000

  1. wan2.7-i2v 费用预估（多条数据）
假设训练集包含 2 条视频，时长分别为 3.4 秒 和 11.5 秒。参数设置：max_pixels = 36864、n_epochs = 800，训练单价 = 2元/千Token：
  • 时长计算：
    • 视频 1：3.4 → 四舍五入 → 3 秒 → 计费时长 = min(10, 3) = 3
    • 视频 2：11.5 → 四舍五入 → 11 秒 → 计费时长 = min(10, 11) = 10
    • 总计费时长 = 3 + 10 = 13 秒
  • 训练Token总量 = 13 ×（36864/1024）× 800 = 374400 = 374.4千Token
  • 模型训练费用 = 374.4 × 2 = 748.8元

语音合成模型-CosyVoice

CosyVoice 模型调优服务仅支持华北2（北京）地域。模型训练流程请参见CosyVoice模型调优。训练完成后的新模型需先完成模型部署，才能调用。

计费方式

按训练消耗的Token数计费

训练单价

0.2元/千Tokens

计费公式

模型训练费用 = 训练消耗Token总量 × 训练单价

训练消耗Token总量的计算公式

单次任务的Token消耗按下式估算：消耗Tokens = (lm_max_epoch + fm_max_epoch) × 25 × 训练集总时长(秒)其中 lm_max_epoch 与 fm_max_epoch 为创建调优任务时设置的超参数，分别表示 LM 与 FM 训练轮次；训练集总时长为调优数据集中全部音频文件的总秒数。提高任一轮次或扩大训练集均会线性增加 Token 消耗。

模型部署计费

文本生成模型-千问

  • 按使用时长计费（预置吞吐）
  • 按使用时长计费（模型单元）
  • 按模型 Token 使用量
费用 = 使用时长 × (输入 TPM 单价 × 输入 TPM + 输出 TPM 单价 × 输出 TPM)后付费按小时计算：使用时长单位为小时，单价取下表"持续 1 小时"列；预付费按天计算：使用时长单位为天，单价取下表"持续 1 天"列。
  • 预付费订单支付后实时生效，有效期 N 天至第 N 天 23:59 结束。若在 22:00 后下单，到期日将自动顺延1天。
  • 预付费订单到期后，将延后2小时停止服务，停止后资源保留14小时后释放。
  • 预付费订单无法提前终止服务。
  • 后付费时，如果账户欠费，部署的资源将继续保留并计费 24 小时，在这 24 小时内服务仍可正常使用。超过 24 小时后系统停止计费，模型部署进入欠费状态，底层资源将被删除，但模型部署任务仍会保留。补足欠费后，系统将重新分配资源并恢复使用（恢复后继续产生费用）。如果您不希望继续产生费用，可删除模型部署任务，删除成功后将不再计费。
当模型输入超过最长输入 Token 时，相关调用将自动切换为当前模型的按量付费模式；超出购买的 TPM 量时，按创建时选择的溢出策略处理（「自动溢出」切换为按量付费，「仅使用 PTU 容量」返回 429）。此时，推理性能可能下降，将受业务空间中当前快照模型的公共流量的管控，费用按模型调用（按量付费）标准计收。
  • 此时（仅「自动溢出」策略下），调用 API 返回 Header 将包含：x-dashscope-ptu-overflow:true。
  • TPM 统计请前往：模型监控（北京）。
缩容场景（降配）的具体降费退费规则请参考：降配退款规则说明。
PTU 部署支持长输入阶梯容量系数和缓存折扣，详见预置吞吐长输入与缓存。
  • 华北2（北京）
  • 新加坡
  • 千问
  • DeepSeek
  • 千问VL
  • GLM

模型名称

模型代码

最长输入Token

后付费输入

Per 10K TPM/小时

后付费输出

Per 1K TPM/小时

预付费输入

Per 10K TPM/天

预付费输出

Per 1K TPM/天

千问3.8-Max

qwen3.8-max

1M

¥28.8

¥8.64

¥345.6

¥103.68

千问3.7-Flash-2026-07-15 联系商务经理开通

qwen3.7-flash-2026-07-15

128K

¥0.48

¥0.19

¥5.76

¥2.3

千问3.7-Max-2026-05-20

qwen3.7-max-2026-05-20

256K

¥28.8

¥8.64

¥345.6

¥103.68

千问3.7-Plus-2026-05-26

qwen3.7-plus-2026-05-26

256K

¥4.8

¥1.92

¥57.6

¥23.04

千问3.6-Plus-2026-04-02

qwen3.6-plus-2026-04-02

128K

¥4.8

¥2.88

¥57.6

¥34.56

千问3.5-Plus-2026-04-20

qwen3.5-plus-2026-04-20

128K

¥1.92

¥1.15

¥23.04

¥13.82

千问3-Max-2025-09-23

qwen3-max-2025-09-23

128K

¥7.68

¥3.08

¥92.16

¥36.96

千问-Flash-2025-07-28

qwen-flash-2025-07-28

128K

¥0.36

¥0.36

¥4.32

¥4.32

千问-Plus-2025-12-01

qwen-plus-2025-12-01

128K

¥1.92

非思考：¥0.48

思考：¥1.92

¥23.04

非思考：¥5.76

思考：¥23.04

图像生成模型-万相

经过SFT-LoRA高效微调的万相图像生成模型，部署免费，调用按微调的基础模型的标准调用价格计费。模型训练和部署流程请参见图像生成模型调优。

模型名称

Lora部署调用价格

wan2.7-image-pro

0.50元/张

wan2.7-image

0.20元/张

语音合成模型-CosyVoice

CosyVoice 模型调优服务仅支持华北2（北京）地域。
调优后的CosyVoice模型部署后按模型单元的使用时长计费，公式为：费用 = 使用时长（小时） × 模型单元数量 × 模型单元单价。 其中，模型单元数量 = 单副本模型单元 × 部署副本数，可选的模版及对应的模型单元类型请参见CosyVoice模型调优的部署模版。

模型名称

模型代码

模型单元规格

小时单价（元）

包月单价（元）

cosyvoice-v3-flash

cosyvoice-v3-flash

MU5

¥21

¥10,139

常见问题

Q：模型部署什么时候开始计费？

A：当模型完成部署，即状态为运行中时，开始收取模型部署的费用。模型状态为部署中、欠费、部署失败时，均不会计费。 如果是包月预付费，模型状态为运行中后，开始消耗包月时间。

Q：取消模型训练会收费么？

A：会收费。主动取消训练后，已消耗的 tokens 仍会推送计费，训练费用按已消耗 tokens 估算，最终费用以账单为准。其他原因导致的训练中断，阿里云百炼不会向您收取训练费用。

Q：怎么查看已部署模型的调用统计？

A：请访问模型监控（北京）、模型监控（弗吉尼亚）、模型监控（新加坡）页面。 模型监控页面支持按时间范围（3小时、6小时、12小时、24小时、今天、昨天、一周、自定义）和推理类型筛选，上方汇总区展示模型总量、总调用次数、总失败次数、平均调用时长、平均首包时长，下方模型列表展示各模型的调用总量、调用失败量、失败率、平均调用时长、平均首Token延时等指标，可单击监控查看单模型详细数据。
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