## 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段全解析\n\nOpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表 是开发者对账单时最直接的对照表。它包含 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 三款模型的输入、输出、缓存字段定价，帮助你快速计算真实 $/M tokens 成本，避免被账单里的“隐藏费用”搞晕。\n\n谁适用？ \n- 企业 API 用户（ChatGPT Plus/Enterprise 升级用户） \n- 开发者需要精确对账的团队 \n- 正在从 GPT-5.5 迁移到 GPT-5.6 的团队 \n\n怎么决策？ \n优先用 Terra（性价比最高）或 Luna（高量低价），Sol 只留给复杂代理任务。学会读字段，就能把每月的 API 账单压缩 30-50%。\n\n### GPT-5.6 系列三大模型标准价表概览\n\n2026 年 7 月 30 日 OpenAI 对 Terra 和 Luna 进行价格优化后，官方标准价表如下（单位：美元 / 百万 tokens）：\n\n| 模型 | 输入 (Input) | 缓存输入 (Cached input) | 输出 (Output) | 适用场景 |\n|------------|--------------|--------------------------|---------------|---------------------------|\n| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $0.50 | $30.00 | 复杂代理、最高智能任务 |\n| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 日常生产工作（性价比王） |\n| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 高频、实时任务 |\n\n注意：以上为短上下文标准处理模式（<270K tokens）。超过此长度会触发长上下文额外倍率。\n\n### 输入 tokens 与缓存字段的 10% 折扣机制\n\nCached input 字段的定价在所有模型上都是输入基础价的 10%（90% 折扣）：\n\n- Sol：$5.00 → $0.50 \n- Terra：$2.00 → $0.20 \n- Luna：$0.20 → $0.02 \n\n为什么折扣 10%？ \nOpenAI 认为缓存命中后，模型只需重用上下文，不再重复编码整个提示。这直接降低服务器算力成本，用户也享受到实惠。\n\nCache write（缓存写入）是新规则： \n- 标准处理 = 1.25 × 基础输入价 \n- 示例：Terra 写入 1M tokens 缓存 = $2.00 × 1.25 = $2.50 \n- 长上下文写入 = 相应倍率\n\n### 输出 tokens 计费规则与长期上下文差异\n\n输出 tokens 始终按基础输出价计费，不受缓存折扣影响（因为输出是生成新内容）。 \n\n长期上下文差异（>272K tokens）： \n- 输入 = 2× 标准价 \n- 输出 = 1.5× 标准价 \n- 示例（Terra 长上下文 300K tokens）： \n - 200K 短上下文部分按标准计费 \n - 100K 长上下文部分按 2× 输入 + 1.5× 输出 计费 \n\n### Cache write 额外费用计算示例\n\n假设你用 GPT-5.6 Terra 做 RAG 应用，首次加载 500K tokens 文档到缓存：\n\n1. Cache write：$2.00 × 1.25 = $2.50 \n2. 后续 10 次读取相同上下文：每次仅 $0.20 \n3. 总缓存费用：$2.50 + 10 × $0.20 = $4.50（远低于不缓存时的 $1,000+）\n\n快速公式： \n总成本 = (输入 + 缓存写入) × 1 + 输出 × 1 + 缓存读取折扣补偿 \n重点：缓存命中率 >60% 时，成本可下降 40%以上。\n\n### 如何从账单中提取真实 $/M tokens 成本\n\nOpenAI 账单通常按以下字段统计： \n- input_tokens（包含缓存读取） \n- output_tokens \n- cache_creation_input_tokens（写入） \n- cache_read_input_tokens（读取） \n\n提取步骤： \n1. 登录 OpenAI API Dashboard \n2. 筛选 “Cache read” 行，提取所有 cache_read_input_tokens \n3. 用公式： \n 真实 $/M = [ (input_tokens + cache_creation_input_tokens × 1.25) + output_tokens ] / 1,000,000 \n\n示例： \n- input_tokens = 500K \n- cache_creation_input_tokens = 200K \n- output_tokens = 150K \n- 真实成本 = (500K + 200K×1.25 + 150K) / 1,000,000 = $1.05（相当于每百万 tokens $1.05，而非 $14+）\n\n### 2026 年 7 月价格调整前后对比\n\n7 月 30 日调整前（Terra $2.50/$15，Luna $1/$6） vs 调整后：\n\n| 模型 | 输入 调整前 | 输入 调整后 | 输出 调整前 | 输出 调整后 | 节省幅度 |\n|------------|-------------|-------------|-------------|-------------|----------|\n| GPT-5.6 Terra | $2.50 | $2.00 | $15.00 | $12.00 | ~20% |\n| GPT-5.6 Luna | $1.00 | $0.20 | $6.00 | $1.20 | ~80% |\n| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $5.00 | $30.00 | $30.00 | 无变化 |\n\n调整后，Luna 直接成为高频任务最优选择，Terra 保持“GPT-5.5 质量 × 50% 价格”的优势。\n\n### Batch API 与标准处理模式节省对比\n\nBatch API（异步批量处理）： \n- 输入 + 输出 = 50% 折扣 \n- 示例：处理 10M tokens（5M in + 5M out） \n - 标准模式：$14.00 \n - Batch 模式：$7.00（节省 50%）\n\n服务层级： \n- Standard：正常速度 \n- Fast（原 Priority）：2.5× 速度（Sol 仅此模式可用，价格 ×2） \n- Flex：非生产任务，价格最低但响应慢\n\n### 延伸阅读\n\n- OpenAI 官方 API 价格总览 \n- 如何通过 API 计费路径计算精确成本 \n- OpenAI API 迁移与 Transit 指南 \n- 官方 GPT-5.6 模型规格文档 \n- Prompt 缓存价格优化实战 \n\n### 风险与边界\n\n本文基于 OpenAI 官方定价页面和开发者社区公告整理，仅供参考。实际价格以 OpenAI Console 显示为准，不构成法律意见。价格可能因数据所在地（Regional Processing）或特定服务条款而有 10% 调整。建议定期核对官方价格页，避免因数据滞后导致对账误差。\n\n### English summary\n\nThis 2026 OpenAI GPT-5.6 API price guide explains how to read the official token pricing table for GPT-5.6 Sol, Terra, and Luna models. It details input, output, and cache fields (with 90% cache read discount and 1.25x write rate) to help developers accurately calculate real $/M tokens costs from invoices.\n\nKey takeaways: Terra offers the best value for daily use (now $2 input / $12 output after July 30 adjustments), Luna is ideal for high-volume work (80% cheaper), and Sol remains the premium option for complex agents. Long-context requests (>272K tokens) incur 2x input / 1.5x output multipliers. Batch API saves 50% on inputs/outputs.\n\nThe guide includes a clear comparison table, step-by-step billing extraction methods, pre/post-adjustment pricing, and cost examples. Always verify latest rates in the OpenAI Console, as regional processing may add 10% uplift.