2026 OpenAI API Token 价格全指南：GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法

2026 OpenAI API Token 价格全指南：GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法

这是 OpenAI GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）输入、输出和 Prompt Caching 的完整定价指南。适合正在使用 OpenAI API 进行对账、预算规划或优化成本的开发者与企业用户。

GPT-5.6 最新模型家族与定价变化

2026 年 7 月 30 日后，OpenAI 对 GPT-5.6 家族进行了官方定价调整：Terra 和 Luna 价格大幅下降（Terra 降 20%，Luna 降 80%），Sol 保持不变。Fast mode（原 Priority）也同步上线，适合追求速度的场景。

三大主力模型定位清晰：

• gpt-5.6-sol：旗舰模型，适合复杂代理、代码、生物医学等高难度任务，智能最强但单价最高。
• gpt-5.6-terra：均衡型，日常工作、推理、多轮对话最优选择，性价比突出。
• gpt-5.6-luna：最快最便宜，适合高频调用、批量任务，适合日常使用。

定价对比表（标准处理，每百万 tokens）：

模型	输入（短上下文）	Cached input	Cache writes	输出（短上下文）	输入（长上下文）	输出（长上下文）
gpt-5.6-sol	$5.00	$0.50	$6.25	$30.00	$10.00	$45.00
gpt-5.6-terra	$2.00	$0.20	$2.50	$12.00	$4.00	$18.00
gpt-5.6-luna	$0.20	$0.02	$0.25	$1.20	$0.40	$1.80

数据来源：OpenAI 官方定价页面（https://openai.com/api/pricing/）。长上下文（>272K tokens）按双倍输入计费，输出按 1.5 倍计费。数据托管区域处理额外 +10% 费用。

输入/输出/缓存字段完整读法与示例

OpenAI API 对账单中最关键的字段是 usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens 和 usage.total_tokens（或 cache_read_interaction_id / cache_creation_interaction_id）。理解这些就能精确对账：

• 输入：用户 prompt（system + user messages）。缓存命中时只计费 Cached input 部分。
• 输出：模型生成 tokens（completion）。
• 缓存：Prompt Caching 专属字段，read 按 90% 折扣，write 按 1.25 倍输入单价。
• 示例（使用 /v1/chat/completions）：

  messages: [

    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. [fixed system prompt]"},  // 可缓存

    {"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"}  // 可缓存

  ]

重复调用相同系统提示时，第二次 read 只计费 $0.50（Sol）或 $0.20（Terra），节省 90%。

字段速查：

• cached_input：成功命中时的计费价格。
• cache_writes：首次缓存或 breakpoint 切换时的额外费用。
• 注意：缓存必须至少存活 30 分钟，建议设置明确 breakpoint（如 <CACHE_BREAK>）。

Prompt Caching 什么时候省钱：命中率门槛与节省公式

Prompt Caching 是 GPT-5.6 最强性价比点：缓存读取价格仅为标准输入的 10%。

节省公式：

节省金额 = (未缓存输入价格 - 缓存输入价格) × 缓存命中 tokens × 次数

示例：Terra 模式下，系统 prompt（1000 tokens）缓存一次，之后 10 次调用：

• 每次节省 = ($2.00 - $0.20) × 1000 = $1.80
• 10 次共省 $18（输入总成本从 $20 降到 $2）。

命中率门槛：

• 建议 >60% 命中率即可看到明显节省。
• 低命中（<30%）时，不建议开启缓存（写费用更高）。
• 策略：将固定系统提示、工具定义、知识库前缀提前缓存；长上下文用 breakpoint 分段。

实际效果：高频代理工作（工具调用重复）命中率常达 80-95%，单月可省 40-70% 成本。

Batch API 与 Fast 模式折扣计算

• Batch API（异步）：输入和输出均享 50% 折扣。示例：

  Standard: $2 / $12 (Terra)

  Batch:   $1 / $6

适合离线批量处理任务（如训练数据生成、批量推理）。

• Fast 模式（service_tier: "fast"，原 Priority）：Sol 模式下速度提升至标准 2.5 倍，价格翻倍：

  Standard: $5 / $30 (Sol)

  Fast:     $10 / $60

Terra / Luna Fast 同样按翻倍计费，适合追求低延迟的实时应用。

计算示例：一天处理 1 万条请求（每条 500 tokens），用 Terra Batch 可将成本降至标准的一半。

不同场景 Token 消耗估算（中文/英文/长上下文）

场景	典型 prompt 长度	推荐模型	估算输入 tokens	估算输出 tokens	标准总价（Sol）	缓存优化后总价（Sol）
中文日常对话	500 tokens	Terra	500	200	$1.20	$0.10
英文长上下文代码	10 万 tokens	Sol	10 万	1 万	$50	$5
批量工具调用	200 tokens	Luna	200	100	$0.20	$0.004
长上下文代理	30 万 tokens	Sol	30 万	2 万	$200	$15

中文 vs 英文：两者消耗相似，英文输出略多（约 10-20%），但语义更紧凑。建议先用 Luna 跑基准测试，再切换到 Terra。

对账单关键字段位置与每月预算模板

• 对账单位置：OpenAI 平台 > Billing > API Usage > 导出 CSV。关键列：prompt_tokens、completion_tokens、cost（美元）、cache_字段。
• 每月预算模板（Excel/表格示例）：

日期	模型	总 tokens	输入 tokens	输出 tokens	缓存读 tokens	总花费 ($)	备注
2026-08-01	Terra	1,500,000	800,000	700,000	500,000	14.40	缓存命中率 62.5%
...	...	...	...	...	...	...	...

建议设置自动预算警报，目标：每月 < $100（Terra），< $500（Sol）。

2026 年最新价表更新要点

• July 30 调整：Terra/Luna 大幅降价，Luna 成为性价比之王。
• 新增 Fast mode：速度翻倍，价格 2x。
• 长上下文定价双倍输入。
• 缓存写入 1.25x 输入（首次写需谨慎）。
• 所有价格均为 USD / 百万 tokens，实时波动以 OpenAI 官方为准。

延伸阅读

• 官方 API 入门指南
• GPT-5.6 完整定价对照表
• API 转接与迁移教程
• 对账单与预算规划路径
• 详细模型对比与优化指南

风险与边界

以上内容仅供参考，非法律意见。OpenAI API 定价可能因政策、地区或促销随时调整，请以官方定价页面（https://openai.com/api/pricing/）为准。使用中若遇到计费疑问，建议直接联系 OpenAI 支持团队。