Aion-3.0

Aion-3.0 是什麼？

Aion-3.0 是 AionLabs 推出的多模型角色扮演與故事敘述系統，基於 GLM 模型系列建構。

每 1M 輸入 / 輸出 token

$3.00 / $6.00

起始價

上下文視窗

131K

每次回覆最多輸出 33K

輸入

文字

輸出：文字

Aion-3.0 能做什麼

• 多步驟推理

• 會使用工具的 AI 代理

Aion-3.0 與同類模型價格對比

Aion-3.0 和最接近的模型實際付多少：同一類用途、來自我們主推的系列、價格相差不超過約 3 倍。

• Aion-3.0 對比 Qwen3.8 Max

  Qwen3.8 Max 價格為 $3.80，比 Aion-3.0 低 16%。

  最高級距 7.5 折

  Qwen3.8 Max API 

• Aion-3.0 對比 Gemini 3.5 Flash

  Gemini 3.5 Flash 價格為 $4.725，是 Aion-3.0 的 1.0 倍。

  最高級距 9 折

  Gemini 3.5 Flash API 

• Aion-3.0 對比 GPT-6.1 Sol

  GPT-6.1 Sol 價格為 $5.40，是 Aion-3.0 的 1.2 倍。

  最高級距 9 折

  GPT-6.1 Sol API 

• Aion-3.0 對比 Claude Sonnet 5.5

  Claude Sonnet 5.5 價格為 $5.40，是 Aion-3.0 的 1.2 倍。

  最高級距 9 折

  Claude Sonnet 5.5 API 

• Aion-3.0 對比 GLM 5.3

  GLM 5.3 價格為 $2.465，比 Aion-3.0 低 45%。

  最高級距 7.5 折

  GLM 5.3 API 

Aion-3.0 規格

Aion-3.0 的技術參數，取自 OceanToken 模型目錄。

上下文視窗

131K token

131,072

最大輸出

33K token

32,768

輸入

文字

輸出

文字

推理

支援

工具呼叫

支援

tool_choice

結構化輸出

尚未公布

response_format

提示快取

讀取 $0.75

官方價，所有級距相同

Aion-3.0 模型 ID 與端點

OceanToken 模型 ID

aion-labs/aion-3.0已複製

OpenAI 相容 Base URL

https://api.oceantoken.ai/v1已複製

端點

POST /v1/chat/completions已複製

Aion-3.0 API 價格

價格取自截至 2026年11月5日 的 OceanToken 模型目錄。依用量從預付餘額扣費，無需訂閱。

Aion-3.0 費用計算器

選一個典型請求，或填入自己的 token 數。計算器按本頁起始價計算，並列出上面對比的模型在同樣用量下的費用。

按起始價（第 1 級距）計算。快取命中的輸入按快取讀取價計費；快取寫入未計入，因為它取決於提示前綴變動的頻率。主控台會顯示你所在級距的價格。

單次請求費用

按上面的起始價計算輸入和輸出 token，不含快取。

如何在 OceanToken 上使用 Aion-3.0

三步從沒有帳戶到送出可用的請求。同一組 key 和餘額可用於目錄中的所有模型。

1. 1

   建立帳戶並取得 API Key

   註冊 OceanToken 帳戶，然後建立一組 key。一組 key 可呼叫你帳戶能用的所有模型。

   取得 API Key 

2. 2

   儲值

   OceanToken 採預付制：儲值後，每次請求從餘額扣費。主控台會顯示你所在級距的價格。

   儲值 

3. 3

   在程式碼中呼叫 Aion-3.0

   把 OpenAI SDK 指向 https://api.oceantoken.ai/v1，模型 ID 填 aion-labs/aion-3.0。下面的程式碼送出一次請求。

   from openai import OpenAI
   # 在 OceanToken 主控台建立 API Key
   client = OpenAI(base_url="https://api.oceantoken.ai/v1",
                   api_key="YOUR_API_KEY")
   reply = client.chat.completions.create(
       model="aion-labs/aion-3.0",
       messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
   print(reply.choices[0].message.content)

   文件：參數、請求範例與同類模型