楼主: 王学丘
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[其他] Tensdaq动态定价API:降低大模型调用成本的完整使用指南 [推广有奖]

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王学丘 发表于 2025-12-11 12:41:20 |AI写论文

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在大模型应用迅猛发展的当下,API调用开销已成为许多开发者、独立站运营者以及自动化流程实践者不可忽视的成本负担。如果你正在频繁使用 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM 或各类 Embedding/Reranker 模型,可能已经感受到——官方定价并不低廉,且随着调用量上升,费用迅速攀升。 本文将详细介绍一个正被广泛采用的低成本 API 解决方案:**Tensdaq**(https://www.tensdaq.com/),并结合实际操作说明,如何利用其独特的“竞价模式”(即动态定价机制)显著降低模型调用支出。

一、Tensdaq 是什么?为何能实现更低的 API 成本?

不同于传统固定费率的 API 服务平台,Tensdaq 引入了基于市场的实时定价系统。其核心逻辑是:**价格不由平台单方面设定,而是由用户参与决定**。 你可以在平台上查看各模型过去24小时内的真实成交价格区间,并自行设置可接受的最高出价。当市场出现波动或资源空闲时,系统将以低于你设定上限的价格完成请求调用,实测中多数场景下可实现 **50%以上的成本节约**。 这种机制类似于云计算中的“抢占式实例”——灵活性越高,单位成本越低。

二、支持哪些主流模型?全面覆盖常见需求

通过 Tensdaq 平台侧边栏的“Tensdaq”选项,你可以为不同模型分别配置价格策略。目前支持的模型类型涵盖: - Embedding 与 Reranker 模型 bge-m3、bge-reranker-v2-m3、Qwen3-Embedding-8B、Qwen3-Reranker-8B - 通用大语言模型 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3.1、DeepSeek-V3.2-Exp 系列 Qwen3-30B-A3B、Qwen3-235B-A22B(含 instruct/thinking 版本) Kimi-K2-Instruct GLM-4.5、GLM-4.6 MiniMax-M2 - 代码生成模型 Qwen3-Coder-480B、Qwen3-Coder-30B - 多模态模型 Qwen3-VL-30B、Qwen3-VL-235B GLM-4.5V - OCR 文字识别模型 DeepSeek-OCR ……以及其他持续更新的热门模型。 整体来看,Tensdaq 基本满足当前主流 AI 应用开发中的绝大多数模型调用需求。

三、注册账户流程:仅需邮箱,快速开通

Tensdaq 的注册流程极为简便,只需提供有效邮箱即可完成账号创建。 访问官网入口: https://www.tensdaq.com/ 注册成功后,即可登录控制台进行后续操作,包括设置模型价格和生成 API 密钥。

四、创建 API Key 的详细步骤

进入平台控制台后,按以下步骤操作: 1. 在左侧菜单中选择【API Key管理】 2. 点击【新建API密钥】按钮 3. 填写【密钥描述】与【有效时间】等信息 4. 完成创建,获取可用密钥 5. 使用统一接口地址发起调用: https://tensdaq-api.x-aio.com 该接口兼容市面上大多数 SDK(如 Python、Node.js、Go、Java 等),仅需替换 Base URL 即可接入,无需重构原有项目代码。

五、关键省钱技巧:如何设置市场竞价模式?

这是 Tensdaq 实现成本优化的核心环节。 进入后台的“Tensdaq”模块后,每个模型都会展示以下数据: - 过去 24 小时平均市场价格 - 历史价格走势 - 当前实时报价 - 用户自定义的“最高可接受价格” 操作分为三步: ① **查看市场行情** 例如,DeepSeek-V3.2 在过去24小时内均价为 1.6 元每千次 token。 ② **设定你的最高出价** 根据观察到的市场底价,合理设置略高于最低价的上限。例如: | 模型名称 | 市场最低价 | 推荐设置 | |--------|----------|--------| | DeepSeek-R1 | 2.0 | 2.0 ± 0.2 | | Qwen3-235B-A22B-Instruct | 0.05 | 0.05 ± 0.2 | 只要所设价格符合系统调度范围,系统将自动以更低的实际成交价执行任务。 ③ **确认提交,立即生效** 无需额外配置,设置完成后即刻启用。

六、接口兼容性说明:无缝集成现有项目

Tensdaq 提供标准化的 API 接口地址: https://tensdaq-api.x-aio.com 由于遵循行业通用规范,无论是 Python 的 requests 调用,还是各类开源框架(LangChain、LlamaIndex 等),均可通过简单修改 base_url 实现快速迁移,极大降低接入门槛。

七、充值方式:两步完成资金注入

1. 在控制台左侧导航栏进入【财务中心】 2. 选择支付渠道完成充值,余额即时到账,支持多种主流付款方式。

八、适用场景总结:谁最能从中受益?

Tensdaq 特别适合以下几类用户群体: - 开发 AI 工具的个人或团队 - 构建自动写作系统的平台方 - 私人助手或聊天机器人开发者 - 执行批量文本向量化(Embedding)或重排序(Reranker)任务的用户 - 希望削减 LLM 使用成本的企业客户 - 高频调用 DeepSeek、Qwen 等模型的服务商 对于调用量较大的用户而言,使用 Tensdaq 后通常可实现 **40%~60% 的稳定成本节省**。

九、结语:动态定价机制真正释放成本红利

相较于传统的固定价格 API 模式,Tensdaq 所采用的市场化竞价体系展现出更强的灵活性与经济优势。它不仅让开发者拥有对成本的主动控制权,还具备以下特点: - 成本可控:按需出价,避免溢价浪费 - 模型丰富:覆盖主流 NLP 及多模态模型 - 接入便捷:兼容标准接口,快速部署 - 实时调节:随时调整价格策略,响应市场变化 这一机制正在成为高频率调用场景下的理想选择。

如果你正需要一个灵活且经济高效的API平台,可以考虑尝试Tensdaq。

该平台支持多种场景应用,能够在大量使用情境下实现更具竞争力的低价方案。

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