Phi 4
微软研究院推出的Phi-4模型，专为复杂推理任务打造，在内存有限或需快速响应的场景下也能高效运行。该模型聚焦于提升推理能力与运行效率的平衡，适配多种对性能和资源占用有要求的应用场景，助力用户在不同环境下都能获得稳定且优质的使用体验。
上下文 16K结构化输出
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
这款模型还没有公开智能指数，评测榜暂时排不上。
去评测榜看其它模型大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.070/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.140/M
模型生成回复的费用，通常更贵
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.04（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程