Novita AI 是新加坡的 AI 推理服务商,提供大语言模型、图像生成、视频生成等多类 AI API 服务,支持 OpenAI 兼容协议。
这页汇总 Novita AI 的 AI API 中转站检测数据,重点看 Claude / OpenAI / Gemini 是否真实透传、 usage 字段是否异常、模型列表是否可用,以及不同网络区域的可达性。 如果你正在搜索「Novita AI 真假」「Novita AI 评测」「API 中转站检测」或「中转站比价」, 建议先看下方检测概要、网络状态和公开价格线索,再决定是否继续试用。
/models 端点取得可展示模型列表。可能是不支持 OpenAI 风格模型枚举、端点路径不同,或当前网络探测失败。 💰 公开价格快照
🟡 含自报该价格来自服务商公开页面,但近期未被本站实测复核。这里是 Novita AI 的完整价格表(按公开价格页抓取,85 个模型)-- 跨服务商对比见 价格页,接口波动先看 AI 服务状态。
| 模型 | 输入 / M | 输出 / M | 缓存读 | 写 5m | 写 1h | 治理 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 |
$0.0500 | $0.0500 | — | — | — | raw |
sao10k/l3-70b-euryale-v2.1 |
$1.4800 | $1.4800 | — | — | — | raw |
sao10k/l3-8b-lunaris |
$0.0500 | $0.0500 | — | — | — | raw |
sao10k/l31-70b-euryale-v2.2 |
$1.4800 | $1.4800 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-ocr |
$0.0300 | $0.0300 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-prover-v2-671b |
$0.7000 | $2.5000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-0528 |
$0.7000 | $2.5000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b |
$0.0600 | $0.0900 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b |
$0.8000 | $0.8000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b |
$0.1500 | $0.1500 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b |
$0.3000 | $0.3000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-r1-turbo |
$0.7000 | $2.5000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3-0324 |
$0.2700 | $1.1200 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3-turbo |
$0.4000 | $1.3000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3.1 |
$0.2700 | $1.0000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3.1-terminus |
$0.2700 | $1.0000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3.2 |
$0.2690 | $0.4000 | — | — | — | raw |
deepseek/deepseek-v3.2-exp |
$0.2700 | $0.4100 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-3-70b-instruct |
$0.5100 | $0.7400 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-3-8b-instruct |
$0.0400 | $0.0400 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-3.1-8b-instruct |
$0.0200 | $0.0500 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-3.2-3b-instruct |
$0.0300 | $0.0500 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct |
$0.1350 | $0.4000 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 |
$0.2700 | $0.8500 | — | — | — | raw |
meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct |
$0.1800 | $0.5900 | — | — | — | raw |
nousresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b |
$0.1400 | $0.1400 | — | — | — | raw |
baai/bge-m3 |
$0.0100 | $0.0100 | — | — | — | raw |
baai/bge-reranker-v2-m3 |
$0.0100 | $0.0100 | — | — | — | raw |
baichuan/baichuan-m2-32b |
$0.0700 | $0.0700 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-21B-a3b |
$0.0700 | $0.2800 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-21B-a3b-thinking |
$0.0700 | $0.2800 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-300b-a47b-paddle |
$0.2800 | $1.1000 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-vl-28b-a3b |
$0.1400 | $0.5600 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-vl-28b-a3b-thinking |
$0.3900 | $0.3900 | — | — | — | raw |
baidu/ernie-4.5-vl-424b-a47b |
$0.4200 | $1.2500 | — | — | — | raw |
google/gemma-3-12b-it |
$0.0500 | $0.1000 | — | — | — | raw |
google/gemma-3-27b-it |
$0.1190 | $0.2000 | — | — | — | raw |
gryphe/mythomax-l2-13b |
$0.0900 | $0.0900 | — | — | — | raw |
kwaipilot/kat-coder-pro |
$0.3000 | $1.2000 | — | — | — | raw |
microsoft/wizardlm-2-8x22b |
$0.6200 | $0.6200 | — | — | — | raw |
minimax/minimax-m2 |
$0.3000 | $1.2000 | — | — | — | raw |
minimax/minimax-m2.1 |
$0.3000 | $1.2000 | — | — | — | raw |
minimaxai/minimax-m1-80k |
$0.5500 | $2.2000 | — | — | — | raw |
mistralai/mistral-nemo |
$0.0400 | $0.1700 | — | — | — | raw |
moonshotai/kimi-k2-0905 |
$0.6000 | $2.5000 | — | — | — | raw |
moonshotai/kimi-k2-instruct |
$0.5700 | $2.3000 | — | — | — | raw |
moonshotai/kimi-k2-thinking |
$0.6000 | $2.5000 | — | — | — | raw |
openai/gpt-oss-120b |
$0.0500 | $0.2500 | — | — | — | raw |
openai/gpt-oss-20b |
$0.0400 | $0.1500 | — | — | — | raw |
paddlepaddle/paddleocr-vl |
$0.0200 | $0.0200 | — | — | — | raw |
qwen/qwen-2.5-72b-instruct |
$0.3800 | $0.4000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen-mt-plus |
$0.2500 | $0.7500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen2.5-7b-instruct |
$0.0700 | $0.0700 | — | — | — | raw |
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct |
$0.8000 | $0.8000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-235b-a22b-fp8 |
$0.2000 | $0.8000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507 |
$0.0900 | $0.5800 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507 |
$0.3000 | $3.0000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 |
$0.0900 | $0.4500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-32b-fp8 |
$0.1000 | $0.4500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-4b-fp8 |
$0.0300 | $0.0300 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-8b-fp8 |
$0.0350 | $0.1380 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct |
$0.0700 | $0.2700 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct |
$0.3000 | $1.3000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-embedding-0.6b |
$0.0700 | $0.0000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-embedding-8b |
$0.0700 | $0.0000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-max |
$2.1100 | $8.4500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct |
$0.1500 | $1.5000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking |
$0.1500 | $1.5000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-omni-30b-a3b-instruct |
$0.2500 | $0.9700 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-omni-30b-a3b-thinking |
$0.2500 | $0.9700 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-reranker-8b |
$0.0500 | $0.0500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct |
$0.3000 | $1.5000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking |
$0.9800 | $3.9500 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct |
$0.2000 | $0.7000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking |
$0.2000 | $1.0000 | — | — | — | raw |
qwen/qwen3-vl-8b-instruct |
$0.0800 | $0.5000 | — | — | — | raw |
skywork/r1v4-lite |
$0.2000 | $0.6000 | — | — | — | raw |
xiaomimimo/mimo-v2-flash |
$0.1000 | $0.3000 | — | — | — | raw |
zai-org/autoglm-phone-9b-multilingual |
$0.0350 | $0.1380 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.5 |
$0.6000 | $2.2000 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.5-air |
$0.1300 | $0.8500 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.5v |
$0.6000 | $1.8000 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.6 |
$0.5500 | $2.2000 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.6v |
$0.3000 | $0.9000 | — | — | — | raw |
zai-org/glm-4.7 |
$0.6000 | $2.2000 | — | — | — | raw |
共 85 个模型 · 来源 Novita AI 公开价格页 · 快照 2026-07-29(23:02 UTC) · 最近实测 2026-05-21 · 累计 18 次
✅ 优势
- 多模态支持
- 亚洲节点访问较快
- OpenAI 兼容
⚠️ 注意事项
- 品牌知名度中等
🎯 适用场景
- 亚洲开发者
- 多模态 AI 应用
⚡ 你的 IP 实测访问速度
🔬 真实检测概要
最近一次检测: 2026-05-21 20:36 UTC
最近检测耗时趋势(30 次,旧->新)
按协议拆分
最近 5 次报告
数据来源:所有指标来自用户提交 API key 后的真实检测,服务端调用 Novita AI 的 /v1/models 端点并发起协议验证请求,通过率 = 实际返回正确响应的请求数 / 总请求数。 -> 完整方法论
🛰️ 系统巡检概要
平台每 6 小时对该站点的 OpenAI / Anthropic / Gemini 三协议 list-models 端点做无 key 连通巡检(HTTP 401/403 也算连通,说明端点存活)。下列为累计真实结果。
按协议拆分(系统巡检)
注:连通率 = 端点响应(含 401/403 鉴权响应)/ 巡检次数,衡量端点存活而非服务质量;服务质量由上方「真实检测总结」中提交 key 的检测决定。
📊 实时检测数据
Novita AI
100.0% 中位通过率 · 快照已加载💧 掆水率 v2 42.0 / 100 · 一般 真请求 http=200 占比 42% avg 2200ms 点击展开公式 →
📋 协议适用矩阵
基于 18 次实测的协议覆盖与中位通过率,回答"我能用 Novita AI 跑哪些协议"
| 协议 | 检测次数 | 中位通过率 | 状态 | 建议 |
|---|---|---|---|---|
| openai | 18 | 0% | - 未知 | 先小流量验证 |
⏱ 速率限制 & 计费倍率
关键运营参数,决定你能否大规模并发调用
⚠️ 实际倍率以 Novita AI 后台账号为准。本站未直接持有账号 token,无法看到隐藏 SLA。
🛠 接入教程:3 步用上 Novita AI
- 注册账号并在后台 创建 API Key(控制台通常有"我的密钥"或 "API Tokens"入口)。
- 在你的代码里替换 base URL 为
https://api.novita.ai/v1,模型名按 Novita AI 列表选。 - 测试一条请求:
curl https://api.novita.ai/v1/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'
✅ 这是 OpenAI 兼容形态接入示例。Anthropic / Gemini 协议各家略有差异,详见各站文档。。
❓ 常见问题
Novita AI 靠谱吗?
基于 Token 照妖镜 18 次独立检测,中位通过率 100%。质量稳定,可作生产候选。
Novita AI 价格是多少?
Novita AI 公开价格页收录 85 个模型,详见上方"💰 公开价格快照"区块。来源:Novita AI。
Novita AI 支持哪些模型?
Novita AI 模型列表暂未公开枚举,需登录后台查看。
Novita AI 和官方有什么区别?
官方(OpenAI/Anthropic/Google)= 一手价格 + 直连稳定 + 严格的内容审核与封号风险。第三方中转站 = 通常 7-9 折价格 + 国内可访问 + 但叠加可用性、内容审核、SLA、停服风险。选哪个取决于你对成本敏感度、内容审核要求和稳定性优先级。建议关键链路用官方 + 中转站做降级备份。
Novita AI 会跑路吗?
我们持续监测中转站可达性。30 天内连续多次检测全失败 = 高风险信号。建议:① 不要充太多 ② 关键业务用多家轮换 ③ 关注 红黑榜 警告。
💰 热门模型 API 价格
横向对比各中转站的 API 报价: