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可用模型列表

云开发 AI 已内置主流厂商的大语言模型，可直接通过小程序、Web SDK、Node SDK、HTTP API 等方式调用（见调用方式），无需自行对接各厂商接口。

云开发内置的模型能力与各厂商官方模型对齐：调用链路、多端 SDK 与协议由云开发统一提供，但云开发不会裁剪、替换或调整模型本身的能力。因此厂商官方文档中描述的模型能力、参数与限制，在云开发上同样适用。

实际可使用的模型及其价格以 云开发控制台 展示为准；已停止服务的模型请参见已下线模型列表。

读表须知
  • ✅ 厂商官方文档明确声明该模型支持该能力；❌ 官方明确声明不支持；— 官方未针对该模型声明该能力，不代表一定不支持。
  • 「上下文」为该模型的上下文窗口上限，供选型参考。
  • 每个厂商小节给出一行官方文档入口，能力值即整理自这些文档；如与厂商最新文档或云开发控制台不一致，以官方为准。

模型与能力​

混元​

官方文档：混元调用指南

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
hy4-preview1M❌❌—✅✅✅✅
hy3256K❌❌—✅✅✅✅
hy-vision-2.0-instruct44K✅❌—————
hunyuan-t1-vision-2025091640K✅❌—✅———
hunyuan-turbos-vision-video-2025072832K❌✅—————
hunyuan-role-latest32K———————
hy-role32K———————
hy-mt2-lite8K———————
hy-mt2-plus8K———————
hy-mt2-pro8K———————

其中 hunyuan-role-latest、hy-role 面向角色扮演，hy-mt2-lite、hy-mt2-plus、hy-mt2-pro 面向翻译，均按特定任务调优，上表的能力维度不适用。

  • 模型规格：TokenHub 模型列表给出各模型的能力支持、上下文窗口与最大输入 / 输出
  • 深度思考：hy4-preview、hy3 默认开启，并支持保留式思考（Preserved Thinking）；可用 thinking.type 开关，reasoning_effort 取 low / high（默认 high），hy3 携带 tools 时按任务复杂度自适应，low 会被自动映射为 high
  • 结构化输出：通过 response_format 按 JSON Schema 输出，见混元调用指南
  • 视觉与视频：多模态理解 · 视频理解；上表中的混元语言模型不支持图片 / 视频输入，多模态场景请改用这三个视觉模型

混元视觉模型说明​

  • hy-vision-2.0-instruct：图生文、快思考模型，适用通用图生文场景。相比上代模型在基础感知、内容识别、知识、OCR、STEM、推理、图表理解等维度有明显提升。
  • hunyuan-t1-vision-20250916：图生文、深度思考模型，适用通用图文问答、视觉定位、OCR、图表、拍题解题、看图创作等任务，且优化了英文及小语种能力。
  • hunyuan-turbos-vision-video-20250728：视频理解模型，支持视频描述、视频内容问答等基本的视频理解能力。

DeepSeek​

官方文档：DeepSeek API 文档

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
deepseek-v4.1-flash1M✅——✅✅✅✅
deepseek-v4.1-flash-10171M✅——✅✅✅✅
deepseek/deepseek-flash1M✅——✅✅✅✅
deepseek-v4-pro1M❌——✅✅✅✅
deepseek-v4-pro-08131M❌——✅✅✅✅

其中 deepseek/deepseek-flash 对应 flash-v4.1，deepseek-v4.1-flash-1017 是该模型的 1017 版本快照；deepseek-v4-pro 为预览版，deepseek-v4-pro-0813 为正式版。

智谱 AI​

官方文档：智谱 AI 开放文档

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
glm-5.3-flashx1M✅✅✅✅✅✅✅
glm-5.3-flash1M✅✅✅✅✅✅✅
glm-5.31M———✅✅✅✅
glm-5.21M———✅✅✅✅
  • 视觉与文件：GLM-5.3-Flash / FlashX；目前仅这两个模型支持文档类文件输入，且只能通过 URL 传入
  • 深度思考：thinking.type 仅支持 enabled；reasoning_effort 取 low / high / max
  • 结构化输出：结构化输出

月之暗面​

官方文档：Kimi Chat Completions API

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
kimi-k31M✅✅—✅✅✅✅
kimi-k2.8-preview1M✅✅—✅✅✅✅
kimi-k2.7-code-highspeed256K✅✅—✅✅✅✅
kimi-k2.7-code256K✅✅—✅✅✅✅
kimi-k2.6256K✅✅—✅✅✅✅
  • 视觉：配置 Kimi 视觉模型
  • 深度思考：kimi-k3 始终推理，顶层 reasoning_effort 取 low / high / max（默认 max）；K2.x 系列用 thinking.type（enabled / disabled），其中 kimi-k2.7-code 不可关闭
  • 结构化输出：response_format，见 Chat Completions API

MiniMax​

官方文档：模型调用

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
minimax-m3.1-flash1M✅✅—✅✅—✅
minimax-m31M✅✅—✅✅—✅
  • 视觉：OpenAI 兼容接口
  • 深度思考：MiniMax-M3.1-Flash 的思考不可关闭，只能通过 effort 调整深度（low / medium / high / xhigh / max，默认 max）；MiniMax-M3 可用 thinking.type 关闭思考，M2.x 不可关闭

小米 MiMo​

官方文档：MiMo 开放平台文档

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
mimo-v2.6-pro1M✅✅—✅✅✅✅
mimo-v2.6-flash1M✅✅—✅✅✅✅
  • 模型细节：MiMo-V2.6-Pro，含多模态理解、深度思考与结构化输出的参数说明

阶跃星辰​

官方文档：StepFun 开放平台文档

模型上下文图片视频文件深度思考工具调用结构化输出缓存
step-5-preview1M✅✅—✅✅✅✅
  • 模型细节：Step 5 Preview，含多模态理解与 JSON Mode / JSON Schema 的用法
  • 深度思考：reasoning_effort 取 low / medium / high

调用方式​

云开发提供多种调用方式，覆盖小程序、Web、服务端与第三方 SDK，可按业务形态选择；各能力的详细用法见「功能介绍」下的对应页面。

调用方式说明
小程序调用微信小程序，通过 wx.cloud.extend.AI 调用，无需安装 SDK
wx-server-sdk 调用微信云函数，通过云开发内置的 wx-server-sdk 调用
Web SDK 调用浏览器 / Web 应用，通过 @cloudbase/js-sdk 调用
Node SDK 调用Node.js 服务端（云函数、云托管），通过 @cloudbase/node-sdk 调用
cURL 调用直连 HTTP API，适用于后端服务、脚本与任意编程语言
OpenAI SDK 调用复用现有的 OpenAI SDK，便于项目迁移与多模型切换
Anthropic SDK 调用复用现有的 Anthropic SDK，替换 authToken 与 baseURL 即可
备注

小程序、wx-server-sdk、Web SDK、Node SDK 通过云开发的登录态与环境鉴权调用；cURL 与 OpenAI / Anthropic SDK 需先创建 API Key。

常见问题​

同一个能力，不同模型的参数写法不一样，怎么统一？

云开发统一使用 OpenAI Chat Completions 兼容协议（也支持 Responses API、Anthropic Messages API），因此消息结构、tools、image_url 等字段在云开发上是一致的。厂商私有的参数（如混元的思考档位、智谱的 thinking.type）则以对应官方文档为准，可按需透传。

模型能力对齐官方，是不是意味着本文档可以替代官方文档？

不能。本页解决的是「选型——有哪些模型、哪个模型能做什么」，官方文档解决的是「实现——参数怎么填、限制是多少」。两者配合使用：先在这里选定模型，再去官方文档确认参数细节。

表里标 — 的能力，是不是一定不支持？

不一定。— 只表示厂商官方文档未针对该模型单独声明该能力，常见于官方定位为纯文本的模型。判断某个能力是否可用，最可靠的方式是查阅该模型的官方文档，或直接在控制台调用验证。