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SiliconFlow 是一个云端 AI 平台，开发者可以通过一个兼容 OpenAI 的 API，部署、微调并运行数百个大语言模型和多模态模型，无需自建 GPU 服务器。

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AI API开发工具大型语言模型开源AISAAS
最后更新 2026 年 10 月 21 日
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简介

SiliconFlow 是一个云端 AI 基础设施平台，让开发者在一个平台上运行大语言模型（LLM）和多模态模型，而不必自己维护 GPU 服务器。它用一个 API 覆盖了规模可观的开放权重模型和商业模型目录，包括 DeepSeek、Z.ai（GLM）、Qwen、Moonshot AI（Kimi）、Tencent（Hy）和 LongCat 等系列，以及 FLUX.2、Z-Image-Turbo 等图像生成模型。

平台以高速推理和可预期的按量计费为核心。开发者可以按 token 付费的服务器无感方式调用模型，也可以为稳定负载预留专属 GPU 容量，用自己的数据微调模型，或通过带有速率限制和成本控制功能的 AI 网关路由请求。API 兼容 OpenAI，现有的 SDK 和针对 OpenAI API 编写的代码通常只需少量修改即可指向 SiliconFlow。公司还提供开发者文档、包含集成指南的博客，以及在 X 和 LinkedIn 上的活跃账号。

主要功能

一个 API 调用多种模型：单一的 OpenAI 兼容接口覆盖开放与商业 LLM 以及图像和视频生成模型，减少切换或对比模型时的集成工作量。
无服务器推理：目录中的任意模型都可以即调即用，无需配置，按使用量计费，适合间歇性或突发性负载。
微调与一键部署：开发者可以针对自己的场景定制模型，并直接从平台部署微调后的版本。
预留与弹性 GPU：可保障的 GPU 容量用于稳定性能，弹性的函数即服务（FaaS）部署则根据需求变化自动伸缩推理资源。
AI Gateway：统一的访问层为模型调用提供智能路由、速率限制和成本控制。
长上下文模型：目录中的许多模型提供约一百万 token（1049K）的总上下文，最大输出可达约 393K token，支持长文档和 RAG 场景。
不存储数据：官方声明不存储任何客户数据，用户的模型始终归用户所有。

定价与费用

  • 定价：无服务器方式按 token 计费，以每百万 token 为单位报价。例如 DeepSeek-V4.1-Flash 每 100 万输入 token 为 $0.15、每 100 万输出 token 为 $0.60，缓存输入为 $0.003。Tencent Hy4-preview 为每 100 万 token $0.834 输入 / $2.501 输出；Kimi-K3 为 $2.70 输入 / $13.50 输出。图像生成方面，Z-Image-Turbo 每张 $0.005 起；FLUX.2 [flex] 每张 $0.06，FLUX.2 [pro] 每张 $0.03。
  • 免费入口：首页为新用户提供"Get Started for Free"免费开始入口。
  • 硬件：平台运行在包括 NVIDIA H100、H200、AMD MI300 和 RTX 4090 在内的 GPU 上。
  • 应用场景：官方重点提及编码辅助、agents、RAG、内容生成、AI 助手以及搜索/推荐负载作为主要应用方向。

适用人群

SiliconFlow 面向需要调用多种不同 LLM 和多模态模型、但不想自己运维推理基础设施的开发者和工程团队。典型用户包括构建聊天应用、编码助手或检索增强流程的后端与 AI 工程师；希望按量付费而非固定 GPU 投入的初创团队；以及为特定领域任务微调开放模型的数据科学家。已经在使用 OpenAI SDK 的团队只需少量代码改动即可接入，对想用一个 API 统一模型访问的团队来说是务实的选择。

常见问题

SiliconFlow 是什么？它是一个云端 AI 推理平台，开发者可通过一个兼容 OpenAI 的 API 部署、微调并运行数百个 LLM 和多模态模型。

SiliconFlow 的价格是多少？按每百万 token 的用量计费，例如 DeepSeek-V4.1-Flash 每 100 万输入 token 为 $0.15、每 100 万输出 token 为 $0.60，图像生成每张 $0.005 起，另有免费入口可供开始使用。

SiliconFlow 能配合 OpenAI SDK 使用吗？可以，API 兼容 OpenAI，官方也提供了通过 OpenAI SDK 集成的配置指南。

SiliconFlow 上有哪些模型？目录包括 DeepSeek、Z.ai（GLM）、Qwen、Moonshot AI（Kimi）、Tencent（Hy）和 LongCat 的模型，以及 FLUX.2、Z-Image-Turbo 等图像模型，其中不少模型的上下文窗口接近一百万 token。

我在 SiliconFlow 上的数据会怎样处理？官方声明不存储任何客户数据，用户对自己的模型保有所有权。

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