## 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价格表怎么读：$ /M 输入输出缓存字段全解析
作为 OpenAICN 计费编辑，我们专注 OpenAI 官方 API 计费对照站。读者对账单时最常卡在 “$/M 字段”“缓存读”和“输出 tokens 吃预算”上。本指南直接帮你拆分账单、算真实花费、区分 ChatGPT Plus 与 API 账单。
适用人群：OpenAI API 用户（包括代理任务、Agent 工作流）、开发者、团队预算管理者。
决策方式：按命中率 + 输出占比快速选模型 + 开启 Prompt Caching 即可节省 50% 以上。
为什么现在读表重要：GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）官方定价每半年调整一次，7 月底已更新，输出 tokens 预算经常吃光新手预算。
GPT-5.6三大主力模型（Sol/Terra/Luna）官方定价一览
OpenAI GPT-5.6 系列分为三个主力模型，定价以 $/M（每百万 tokens） 为单位，上下文长度 < 270K 时标准费率（> 270K 按长上下文加价）。
| 模型 | 定位 | 输入 $ /M | 缓存读 $ /M | 输出 $ /M | Cache Write (1.25x) |
|---|---|---|---|---|---|
| Sol | 旗舰，Agent 推理首选 | $5.00 | $0.50 | $30.00 | $6.25 |
| Terra | 平衡日常生产力 | $2.00 | $0.20 | $12.00 | $2.50 |
| Luna | 低延迟日常工作 | $0.20 | $0.02 | $1.20 | $0.25 |
数据来源：OpenAI 官方 API 定价页面（截至 2026 年 8 月）。Sol 定价保持不变，Terra 降 20%，Luna 降 80%。所有模型支持 1.05M+ 上下文。
输入$ /M 字段解读：标准 vs 长上下文 vs 缓存读
输入 tokens 是账单主要吃钱点：
- 标准输入：不缓存、不长上下文（< 270K），按表中 $5 / $2 / $0.20 /M 计费。
- 长上下文加价：上下文 > 270K 按 2x 标准输入计费（Sol 长上下文输入 $10 /M）。
- 缓存读：Prompt Caching 命中后，90% 折扣（即 $0.50 / $0.20 / $0.02 /M）。
实际省钱门槛：写一次 Cache（1.25x 成本），后续读 1 次以上即可回本。高频 Agent 任务命中率 70%+ 时，缓存读可节省 50-80% 输入成本。
公式：实际输入成本 = 标准输入量 - 缓存读量 + Cache Write 一次性成本。
输出$ /M 与 Cache Write 1.25x 规则详解
输出 tokens 是预算杀手（通常占 60-80%）：
- 输出：Sol $30 /M、Terra $12 /M、Luna $1.20 /M。
- Cache Write 规则：写缓存时按 1.25x 输入单价计费（Sol $6.25 /M）。写完后读命中保持 90% 折扣。
- 实时计算：一次写 + 一次读 = 总成本 $0.675 /M（Sol 示例），比两次标准输入 $1.00 节省 32.5%。
输出 tokens 预算吃掉情况：启用多步 Agent 时，输出常占总 tokens 70%+。Luna + 缓存可让输出预算降低到 Sol 的 4%。
Prompt Caching 实际省钱门槛：命中率 vs 写成本
Prompt Caching 是 2026 GPT-5.6 新增最大省钱工具：
- 门槛：Cache Write 成本 $6.25（Sol） vs 后续读 90% 折扣。
- 建议：固定系统提示 + tool 定义 + 用户历史前缀写缓存。
- 实际效果：命中率 50% 时月节省 40%；命中率 90% 时节省 70%+（高频对话、工具调用场景）。
- 限制：缓存需 30 分钟最小存活期，跨日不自动续。
批量计算示例：10M 输入、5M 输出、无缓存 = $155（Sol）；加缓存命中 80% = $89（节省 42%）。
Batch API 50% 折扣与实时延迟权衡决策表
Batch API 异步处理，适合非实时任务：
| 场景 | 推荐模式 | 折扣 | 延迟 | 适用任务 |
|---|---|---|---|---|
| 高频同步对话 | Standard | 无 | <5s | 实时 Agent |
| 批量分析/报表 | Batch | 50% | 24h | 离线任务 |
| 低优先级/可延迟 | Flex | 50% | 数小时 | 成本敏感任务 |
| 速度优先（Sol） | Fast mode | 无 | <2s | 复杂推理 |
决策公式：如果任务能接受 24h 延迟 + 50% 折扣，优先 Batch（Sol 输出成本降至 $15 /M）。
2026 o系列推理模型计费特点：输出tokens预算吃掉情况
GPT-5.6 o 系列推理模型（Agent 核心）特点：
- 输出 tokens 占比高（工具调用 + 反思常占 70%）。
- 推荐路由：复杂任务用 Sol，日常用 Terra/Luna。
- 优化建议：开启缓存 + 减少重复输出（用 structured output）。
输出预算吃掉案例：月使用 10M 输出时，Sol 成本 $300；换 Luna + 缓存 = $12（节省 96%）。
与ChatGPT Plus 账单分账策略：API单独对账指南
分账核心：ChatGPT Plus（$20/月）包含有限 API 调用（额度用完后停止），API 账单由 OpenAI 单独计费。
- 分账方法：在 OpenAI Dashboard 单独创建 API keys，启用不同模型；ChatGPT Plus 账单查看 Usage（含 API 额度消耗）。
- 策略：日常任务用 Plus，Agent 高负载用 API（单独对账）。月 API 用量 > Plus 额度时，单独支付输出 + 输入。
- 工具：开启 billing alerts + 月度预算，避免超支。
实际对账单案例：高频 Agent 任务每月节省多少
案例：月 50M 输入（80% 缓存命中）、10M 输出、Agent 任务。
- 无缓存无 Batch：Sol = $550；Luna = $110。
- 加缓存 + Batch：Sol = $320（节省 42%）；Luna + Batch = $55（节省 90%）。
- 结论：开启 Prompt Caching + Batch 后，Luna 单月节省近 $500，Agent 任务预算可控。
实际账单拆分（每月）：
- 输入缓存读：90% 折扣
- 输出：决定模型选择
- Cache Write：一次性摊销
风险与边界
OpenAI API 定价可能根据市场、数据使用量或政策调整（非法律意见，仅供参考）。实际账单以 OpenAI Dashboard 为准。使用前请在开发者平台验证最新费率。