ERNIE 5.0
ERNIE 5.0 是百度文心的旗舰模型，采用 2.4 万亿参数原生多模态架构，统一处理文本、图像、视频与音频，兼具强大推理、代码与智能体能力。通过 Velokey 统一端点接入，享受官方价折扣。
适用场景
编码与智能体自动化、多模态理解与创作
输入
文本、图像
输出
文本
计费方式
按 token 计费
开始对话
在下方输入消息开始对话
注册即送 $0.5 免费额度，约可免费生成 20 张图
价格详情
透明定价，无隐藏费用。按量付费，用多少付多少。
详细价格
阶梯定价按使用量计费的价格明细
| 规格 | 价格 |
|---|---|
| Input/1M tokens | 0.9 积分≈$0.9 |
| Output/1M tokens | 3.5 积分≈$3.5 |
| 规格 | 价格 |
|---|---|
| Input/1M tokens | 1.5 积分≈$1.5 |
| Output/1M tokens | 5.8 积分≈$5.8 |
计费规则
- 输出价格根据模型、分辨率、质量、时长或 token 使用量而变化。
- 上传的参考文件在支持的情况下可能单独收费。
- 网页搜索或图像搜索等附加功能可能按请求计费。
- 基于 token 的模型按输入和输出 token 计费。
- 如果主路由不可用，Velokey 可能会在可能的情况下自动切换到稳定的备用路由。
- 使用按量付费，透明扣除积分。
* 实际费用以最终输出为准。
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实惠的 ERNIE 5.0 API
在 Velokey 接入百度文心 ERNIE 5.0——原生多模态、万亿规模旗舰模型，统一文本、图像、视频与音频，高效稀疏激活，具备强推理与智能体能力，通过统一端点享低于官方的定价。
认识 ERNIE 5.0 及其 API 接入
ERNIE 5.0 是百度文心于 2026 年 2 月 6 日发布的旗舰模型。它基于原生多模态架构：一个 2.4 万亿参数的统一自回归网络，在同一框架内处理文本、图像、视频与音频，而非融合多个独立模型。「模态无关路由」MoE 每 token 仅激活约 3% 参数，弹性训练策略支持可变深度、宽度与稀疏度以实现部署灵活性。 Velokey 提供实惠且易于集成的 ERNIE 5.0 API：统一聊天端点、清晰的请求流程，以及面向生产系统、智能体流水线与多模态应用的低于官方定价。本平台可发送文本、图像与视频输入并获得文本输出。
原生统一多模态架构
一个统一自回归网络同时处理文本、图像、视频与音频——文本用 Next-Token Prediction、图像用 Next-Frame-and-Scale Prediction、音频用 Next-Codec Prediction——而非事后拼接多个独立模型。
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如何在 Velokey 部署 ERNIE 5.0 API
仅需几步即可开始。
注册并获取 API Key
登录 Velokey 控制台生成 API Key，用于对发送至 ERNIE 5.0 的每次请求进行鉴权。
配置请求参数
将 model 设为 ernie-5-0 并提交 messages。传入文本、图像与视频输入并获得文本输出，上下文最长 128K token。
集成并开始调用
向 Velokey 统一 /v1/chat/completions 端点发送请求，驱动助手、智能体与多模态应用，用量在同一控制台管理。
ERNIE 5.0 真实应用场景
从工程到创作与分析，覆盖众多高价值场景。
编码与开发助手
代码生成与指令遵循，适合开发助手、重构与代码审查辅助。
智能体与工具调用
可靠的智能体工具调用，适合多步自动化、编排与长程智能体工作流。
多模态理解与创作
理解文本、图像与视频，并生成高保真图像与业界领先视频，适合内容与创意工作室。
知识检索与问答
强大的知识检索，适合研究助手、企业问答与长文档检索增强助手。
分析与推理
在 128K 上下文上的逻辑推理，适合数据分析、结构化抽取与多文档综合。
音频与语音应用
业界最佳的 TUT2017 音频理解与有竞争力的文本转语音，适合转写、语音与音频分析流程。
为什么选择 Velokey 调用 ERNIE 5.0
官方价基础上打折
在 Velokey 以更低价格调用 ERNIE 5.0——按量付费、无强制订阅，降低前期成本。
统一 API 接口
一个 API Key 即可访问 ERNIE 5.0 与其他模型——无需在多个账号与密钥间周旋，简化集成。
完善的文档与指引
端点参考、参数说明与多模态示例，帮助你顺畅集成文本、图像与视频输入。
稳定且高可用
自动故障转移与稳定的回退路由，在主路由中断时维持可用性，保障生产可靠。
API 参考
完整的 API 调用示例和参数说明
Endpoint
https://api.velokey.ai/v1/chat/completionsAuthentication
Bearer YOUR_API_KEYRequest Example
curl https://api.velokey.ai/v1/chat/completions \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ernie-5.0",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"temperature": 0.7
}'Response Example
{
"id": "req_abc123",
"model": "ernie-5.0",
"created": 1234567890,
"data": { ... }
}ERNIE 5.0 API 常见问题
ERNIE 5.0 为什么是原生多模态模型？
它采用一个统一自回归框架跨模态建模，而非事后融合多个独立模型：文本用 Next-Token Prediction、图像用 Next-Frame-and-Scale Prediction、音频用 Next-Codec Prediction，全部在同一网络中完成。
模型有多大，又如何保持高效？
它拥有 2.4 万亿参数，但「模态无关路由」MoE 每 token 仅激活约 3% 参数。弹性训练策略支持可变深度、宽度与稀疏度以实现部署灵活性，使万亿级容量在服务时依然高效。
在 Velokey 上支持哪些输入与输出？
本平台可发送文本、图像与视频输入并获得文本输出。模型本身还支持高保真图像、业界领先视频与音频生成，在 TUT2017 音频理解上达到业界最佳，并具备有竞争力的文本转语音能力。
上下文窗口有多大？
上下文窗口已从 8K 逐步扩展至 128K token，可在长文档、长对话与多步智能体工作流中进行推理。
在 Velokey 上如何计费？
本页定价区域与你的控制台会显示当前 Velokey 价格，按输入与输出 token 计费，并在官方价基础上给予折扣。一个 API Key、一个统一端点，让集成保持简单。