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TopxAI 的 Abliterated 模型：11 月 10 日的新价格和调用方法

2026-11-10 · glm, deepseek, models, pricing, api, topxai

三款 Abliterated 模型 11 月 10 日起调价。两款老模型的输入和输出价仍低于最初上线时的价格。本文列出新价格，并说明怎么调用。

TopxAI 在售的 Abliterated 模型有三款：GLM-5.3-Abliterated、GLM-5.3-Flash-Abliterated 和 deepseek-flash-Abliterated。三款都跑在私有部署上，不经过厂商自己的 API。2026 年 11 月 10 日，它们的价格上调了。这篇文章列出新价格，和每款模型最初上线时的价格放在一起比，再说明怎么调用。

Abliterated 的意思是去掉了模型内置的拒绝对齐。可接受使用政策照样管每一个请求，文末的合规声明对三款模型都适用。

11 月 10 日起的价格

下表是主部署的价格，单位是美元 / 每百万 token：

价格全天固定，没有长上下文档位，也没有缓存写入价。提示词缓存自动生效，命中缓存的提示词 token 按缓存读取价计费，推理 token 按输出价计费。

和前一天相比，三款模型的输入和输出都上调一半。缓存读取这一项，GLM-5.3-Abliterated 和 deepseek-flash-Abliterated 上调一半，GLM-5.3-Flash-Abliterated 从 $0.08 降到 $0.075。其他模型的价格没有变。调价前已受理的请求，按受理时记录的价格结算。

这三款是改动过的模型，跑在私有部署上，每一款都比厂商给未改动的基础模型定的牌价贵。模型价格页把两个价格并排列了出来。

两款老模型的输入和输出价仍低于上线价

三款里有两款卖得久一些，价格变过几次：上线时最贵，11 月 8 日大幅下调，现在回调了一部分。下表每格依次是每百万 token 的输入 / 缓存读取 / 输出价：

和上线价比：

• deepseek-flash-Abliterated 的输入低 65%，缓存读取低 30%，输出低 37.5%。
• GLM-5.3-Abliterated 的输入低 25%，输出低约 14%。缓存读取是例外，现在 $0.45，上线时 $0.40。
• GLM-5.3-Flash-Abliterated 11 月 8 日才上线，没有更高的旧价可比，现在的输入和输出比上线价高 50%。它仍是三款里最便宜的，输入价是 GLM-5.3-Abliterated 的 12%，输出价是它的 25%。

举个例子：一个任务读入 100 万输入 token，写出 20 万输出 token，没有命中缓存。

同一个任务，GLM-5.3-Abliterated 现在比上线时便宜 22%，deepseek-flash-Abliterated 便宜 57%。

选哪一款

GLM-5.3-Abliterated 是三款里最大的模型，只收文本。GLM-5.3-Flash-Abliterated 更便宜也更快，能看图。deepseek-flash-Abliterated 也能看图，三款里只有它能把推理关掉。

创建密钥

1. 打开 API 密钥，创建一把密钥。分组里，用两款 GLM 模型选 GLM，用 deepseek-flash-Abliterated 选 DeepSeek；选自动路由的话，一把密钥三款都能用。
2. 如果给密钥设了模型限制，要把想调用的模型 ID 逐个加进去。限定了模型的密钥不会自动多出新模型。
3. 确认钱包里有余额。

额度、有效期和其他线路的说明见密钥指南。

发一个请求

Base URL 是 https://ai.topxea.com/v1，密钥放在 Authorization 请求头里。模型 ID 区分大小写，要照这里的写法一字不差地发，大写字母也要保留。大小写写错会返回 HTTP 403。

用 curl 调 Chat Completions：

curl https://ai.topxea.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOPXAI_API_KEY" \
  -d '{"model":"GLM-5.3-Abliterated","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"用三句话解释什么是竞态条件。"}]}'

用 OpenAI 的 Python SDK，并把推理强度调高：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://ai.topxea.com/v1", api_key="sk-...")
reply = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-flash-Abliterated",
    reasoning_effort="high",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "检查这个函数有没有 bug：..."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

给 GLM-5.3-Flash-Abliterated 发图片，图片写成 base64 data URL：

curl https://ai.topxea.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TOPXAI_API_KEY" \
  -d '{"model":"GLM-5.3-Flash-Abliterated","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"这张图里有什么？"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"data:image/png;base64,<BASE64>"}}]}]}'

GLM-5.3-Flash-Abliterated 不会去下载 http(s) 图片地址：发的是网址，模型会回答看不到图片，这次请求照样计费。deepseek-flash-Abliterated 两种写法都收。GLM-5.3-Abliterated 不收图片，发给它的附件会被换成一小段文字说明，消息的其余部分照常转发。

有 Responses 接口的两款模型用 POST /v1/responses。服务端不保存对话，所以要把完整对话放进 input。三款模型也都能用 Anthropic 格式的 POST /v1/messages，请求会经过一次转换。凡是能填 OpenAI 兼容 Base URL 和密钥的客户端，接法都一样，更多例子见 SDK 接入指南。

推理强度

请求里不设推理强度时，三款模型都按 low 运行。强度用 reasoning_effort 设置，Responses 接口上是 reasoning.effort。low、high、max 三款都支持。只有 deepseek-flash-Abliterated 接受 none，也就是关掉推理；两款 GLM 模型收到 none 会按 low 运行，推理 token 照样会花。

OpenAI 的其他取值会被对应到这几档：minimal 按 low，medium 按 high，xhigh 按 max。推理 token 算在输出 token 里，按输出价计费，所以强度越高，每次回答越贵。

要留意的限制

• 不支持 n。只返回一个回答，也只收一次费。
• 不返回 logprobs。
• 输入和输出共用上下文窗口，单次回答最多 131,072 token。
• 工具调用、并行工具调用、带 usage 的流式输出、temperature、top_p 和 JSON 输出，用法和 OpenAI 格式一致。细节见两篇模型指南：GLM 模型、deepseek-flash-Abliterated。

备用部署

GLM-5.3-Abliterated 和 deepseek-flash-Abliterated 各有一套备用部署。主部署在作答前出故障时，请求可能自动转到备用部署。这种情况很少发生，转过去的那次请求按备用价计费：GLM-5.3-Abliterated 是 $4.00 / $0.40 / $7.00，deepseek-flash-Abliterated 是 $1.20 / $0.15 / $2.40。备用价这次没有调整。GLM-5.3-Flash-Abliterated 没有备用部署，它的部署出故障时请求直接失败，不收费。

每次请求扣了多少、用了多少 token、按什么单价算的，都能在用量日志里查到；由备用部署回答的请求会标为备用部署。

合规声明

由于微调可能影响安全对齐，模型可能会输出含有偏见、攻击性或违反当地法律法规的内容。使用者需自行承担全部合规与法律责任。

去掉拒绝对齐，不等于可接受使用政策不再适用。拿不准某个用途是否允许，请先通过右下角的帮助按钮或 support@topxea.com 问清楚，再动手开发。

模型：GLM-5.3-Abliterated, GLM-5.3-Flash-Abliterated, deepseek-flash-Abliterated · 模型与价格

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