claude-opus-4-8、gpt-5.5、qwen3.7-max 或 deepseek-v4-flash 哪个更适合？aisa.one/models 上的 模型比较 功能可以把最多三个模型并排展示，并一键分享结果。
打开 Model Gateway
从实时目录中选择模型并立即比较。
先筛选模型
比较前先把目录缩小到候选清单。
如何比较
1
将模型加入比较栏
在结果网格中点击任意模型卡片上的 比较按钮。页面底部会出现一个浮动比较栏，用标签展示已选择的模型，例如
claude-opus-4-8、gpt-5.5、qwen3.7-max 等。每次比较最多可以加入 3 个模型。点击标签上的 × 可以移除某个模型。2
打开比较视图
点击比较栏中的橙色 比较按钮。系统会打开全屏弹窗，用对齐的列展示每个模型的规格。
3
并排查看关键指标
比较弹窗会展示选择模型时最重要的字段：
- 提供商和模型 ID
- 计费类型（按量计费或固定价格）
- 每 1M Token 的输入价格和输出价格
- 媒体模型的固定价格
- 上下文窗口（Token 数）
- 端点，例如
/v1/chat/completions - 能力和子能力
- 三种请求规模的成本估算：1K input + 1K output、10K input + 2K output、100K input + 10K output
4
分享比较结果
比较弹窗顶部提供三个分享选项：
- 分享链接：复制 URL，例如
aisa.one/models?compare=13,20,27。任何打开该链接的人都会看到同一组比较。 - 复制为图片：将比较结果渲染成 PNG，方便放进 Slack、演示文稿或文档。
- 分享到 X：直接把比较卡片发布到 X。
示例比较
比较 claude-opus-4-8、gpt-5.5 和 qwen3.7-max：
成本估算（1K input + 1K output）：
$0.0300 vs. $0.0450 vs. $0.0046。在这个请求规模下，qwen3.7-max 大约比 claude-opus-4-8 便宜 6.5 倍，比 gpt-5.5 便宜 9.7 倍。
适合什么场景
价格取舍
比较输入/输出价格和成本估算，为预期流量选择更具成本效率的模型。
能力匹配
确认候选模型是否真的支持 vision、audio 或长上下文推理。
团队对齐
在 Slack 或 RFC 文档中分享比较链接，让团队基于同一张规格表讨论。
社交展示
将比较卡片发布到 X，展示 AIsa 带来的成本优势。