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大模型服务平台 TokenHub

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最后更新时间： 2026-05-13 14:42:32

语言模型

模型名称
model（调用参数）
能力支持
上下文窗口
（Token）
最大输入
（Token）
最大输出
（Token）
DeepSeek-V4-Flash
deepseek-v4-flash
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
1M
1M
384k
DeepSeek-V4-Pro
deepseek-v4-pro
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
1M
1M
384k
Deepseek-v3.2
deepseek-v3.2
深度思考
结构化输出
Function Calling
128k
96k
32k
GLM-5
glm-5
深度思考
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k
GLM-5-Turbo
glm-5-turbo
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k
GLM-5V-Turbo
glm-5v-turbo
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k
GLM-5.1
glm-5.1
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k
Kimi-K2.6
kimi-k2.6
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
256k
256k
256k
Kimi-K2.5
kimi-k2.5
深度思考
结构化输出
Function Calling
Cache 缓存
256k
224k
16k
MiniMax-M2.5
minimax-m2.5
深度思考
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k
MiniMax-M2.7
minimax-m2.7
深度思考
Function Calling
Cache 缓存
200k
200k
128k

能力说明

深度思考

模型在生成最终回答前，先进行内部思维链（Chain-of-Thought）推理，通过逐步分析和拆解问题，提升复杂任务（如数学、逻辑推理、代码生成等）的回答准确性。

结构化输出

模型支持按照指定的格式（如 JSON Schema）输出结构化数据，便于下游程序直接解析和使用，适用于信息抽取、数据填充、API 响应构建等场景。

Function Calling

模型支持函数调用能力，可在推理过程中根据用户意图自动识别并触发预定义的外部工具或 API，实现查询数据库、调用第三方服务等扩展操作。

Cache 缓存

模型 Cache 缓存能力可复用历史请求中的上下文计算结果，减少重复计算开销，从而提升响应速度并降低调用成本。

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