> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.console.zenlayer.com/welcome/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.console.zenlayer.com/welcome/cn/ai-gateway/available-models.md). # 可用模型 我们目前支持多种主流 AI 模型。请访问 **模型目录** 以浏览所有受支持的模型。 你可以查看详细的模型信息，包括： * 上下文能力 * 价格（各类 Token） * 模型发布时间 点击 ***API 接入*** 查看对应的 [**API 文档**](https://docs.console.zenlayer.com/api-reference/compute/aig)。
## 模型排序 你可以通过以下方式对模型进行排序： * **最新**：按发布时间或可用时间排序 * **输入 Token 价格：高 → 低**：按输入 Token 单价从高到低排序 * **输入 Token 价格：低 → 高**：按输入 Token 单价从低到高排序 * **上下文能力：高 → 低**：按最大上下文容量排序 你也可以直接输入模型名称进行搜索。 ## 模型筛选 ### 按任务类型筛选 #### 大语言模型（LLMs） 基于文本的 AI 模型，用于理解和生成自然语言。\ 适用于聊天机器人、内容写作、摘要、翻译以及推理等任务。 #### 图像生成 根据文本提示生成图像的模型。\ 常用于设计概念、插画、营销视觉内容和创意创作。 #### 视频生成 根据文本或图像输入生成或编辑视频的模型。\ 适用于短视频制作、视觉叙事以及媒体生产工作流。 #### 文本转语音（TTS） 将文本转换为语音音频的模型。\ 适用于语音助手、旁白、无障碍功能以及音频内容创作。 #### 文本嵌入（Embeddings） 将文本转换为数值向量（Embedding）的模型。\ 用于语义搜索、推荐系统、聚类以及相似度匹配。 ### 按 AI 提供方筛选 #### OpenAI 提供多种先进的模型，覆盖语言理解、内容生成以及多模态任务。 #### Google 提供在推理、多模态理解和大上下文处理方面表现出色的 AI 模型。 #### Anthropic 专注于可靠性与安全性的大语言模型，适用于企业级及受监管场景。 #### Perplexity 专注于为搜索、信息检索和问答体验优化的 AI 模型。 ### 按上下文能力筛选（MToken） **上下文能力（Context capacity）** 指模型在单次请求中可处理的最大文本量。 #### 0.2 MToken 支持短到中等长度的输入。\ 适用于简单对话、提示词和轻量级任务。 #### 0.4 MToken 可处理较长输入，例如多轮对话或中等规模文档。 #### 0.6 MToken 适用于需要更深层上下文理解的复杂提示和较大文档。 #### 0.8 MToken 支持超长输入，包括大型文档或长时间的多轮交互。 #### 1 MToken 提供最大的上下文容量。\ 最适合处理大型数据集、长文档或需要大量上下文的高级推理任务。