2026 OpenAI GPT Token 官方价格表怎么读：输入输出缓存字段详解
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2026 OpenAI GPT Token 官方价格表怎么读：输入输出缓存字段详解
OpenAI GPT Token 官方价格表让你能快速读懂每月账单，确保支付正确且不超预算。它专为开发者、Prompt 缓存用户和 API 长期使用者设计，帮你把 $/M tokens 的概念落地到实际工作流。
现状与数据更新
2026 年 9 月，OpenAI API 发布了 GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 系列模型，价格较 7 月进一步优化。核心变化是大幅降低了输入 token 成本，同时缓存（Prompt 缓存）价格降至原价的 1/10 以下，输出价格也随上下文长度调整。官方挂牌数据（开发者平台）显示，标准处理模式下，短上下文（如 <272K token）与长上下文价格不同，数据 residency 端点额外上浮 10%。这些更新让高频 Prompt 重用场景成本更低，但需按当前挂牌页当日数据核对。
核对清单
- 确认你的项目使用的是 GPT-6 Astra（旗舰）还是 GPT-5.6 Luna（日常快算）
- 检查请求头或 SDK 里是否指定 cached input 参数
- 核对缓存 hit 比例（Prompt 缓存通常能砍输入成本 80% 以上）
- 查看长上下文 vs 短上下文计费（>272K token 字段价格更高）
- 验证是否开启 Fast/Priority 模式（已更名为 Fast）
- 最后在平台 Dashboard 里导出当月 token 用量报表与账单比对
风险与边界
Prompt 缓存虽能大幅降低费用，但如果缓存命中率低或切换模型后缓存参数未更新，账单会意外上涨；缓存字段仅在支持该功能的模型（如 GPT-5.6 系列）中有效，旧模型可能不显示。数据 residency 10% 上浮在部分地区生效。非法律意见声明：本文基于公开开发者平台数据，仅供对账参考，不构成法律或财务建议。如有疑议请以 OpenAI 官方 API 定价页面为准。
站内路径
要算具体项目 $/M tokens，推荐先看我们的 官方 API 定价页，再参考 API 计费路径 和 实际例子。
官方价格表：怎么读字段
OpenAI API 采用“$/M tokens”（每百万 tokens 费用）计费。2026 年最新版 GPT 系列支持缓存字段，已在平台 Dashboard 统一展示。以下是官方公开的字段对照表（标准处理模式，数据以开发者平台最新挂牌为准）：
| 模型系列 | 字段 | 短上下文价格 ($/M) | 长上下文价格 ($/M) | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Input | 10.00 | 20.00 | 旗舰，复杂工作流 |
| GPT-6 Astra | Cached input | 1.00 | 2.00 | 命中缓存后大降 |
| GPT-6 Astra | Cache writes | 12.50 | 25.00 | 缓存更新成本 |
| GPT-6 Astra | Output | 50.00 | 75.00 | 生成内容 |
| GPT-5.6 Sol | Input | 4.00 | 8.00 | Promotional 持续至 2026-11-21 |
| GPT-5.6 Sol | Cached input | 0.40 | 0.80 | 80%+ 节省 |
| GPT-5.6 Sol | Cache writes | 5.00 | 10.00 | - |
| GPT-5.6 Sol | Output | 20.00 | 30.00 | - |
| GPT-5.6 Terra | Input | 2.00 | 4.00 | 高频平衡选择 |
| GPT-5.6 Terra | Cached input | 0.20 | 0.40 | 缓存命中极致优惠 |
| GPT-5.6 Terra | Cache writes | 2.50 | 5.00 | - |
| GPT-5.6 Terra | Output | 12.00 | 18.00 | - |
| GPT-5.6 Luna | Input | 0.20 | 0.40 | 日常最便宜 |
| GPT-5.6 Luna | Cached input | 0.02 | 0.04 | 缓存后近乎免费输入 |
| GPT-5.6 Luna | Cache writes | 0.25 | 0.50 | - |
| GPT-5.6 Luna | Output | 1.20 | 1.80 | - |
表格说明：缓存字段仅在支持 Prompt 缓存的模型中显示；长上下文价格适用于 272K+ token 上下文；Batch API 可再减 50% 输入/输出；所有价格以官方平台当日数据为准，请在 官方 API 定价页 实时核对。
如何用缓存降低成本（实用方法）
1. 在支持缓存的模型请求中，明确传入 cached_input 参数。
2. 让你的提示词模板保持稳定（例如固定系统提示 + 动态用户输入）。
3. 用 /api-transit 工具快速测试缓存效果。
4. 结合 OpenAI 官方 API 计费页面 的 token 计数工具，预估单次调用成本。
5. 优先选 GPT-5.6 Luna + 缓存，日常 Prompt 能把输入费用降到原价的 1/10 以下。
延伸阅读
风险与边界
缓存命中率低时，缓存字段可能不生效或导致账单反弹；模型升级后旧缓存参数需重新适配，否则对不上账；长期 API 使用者建议设置每月预算上限，避免超支。非法律意见声明：以上内容仅供学习与对账参考，不构成任何财务、法律或服务建议。请始终以 OpenAI 官方 API 定价页面为准。
English summary
This guide explains how to read the 2026 OpenAI GPT Token official price table, focusing on input, output, and cache fields to help users accurately reconcile API bills and calculate $/M costs. It targets developers and API users who need to distinguish between ChatGPT Plus and pure API usage while avoiding misaligned charges from model upgrades or cache parameter changes. With the latest GPT-6 Astra, GPT-5.6 Sol, Terra, and Luna models, cached input pricing drops dramatically (often 80-90% savings), but long-context and data-residency pricing add 10% uplift. The article provides a clear comparison table, step-by-step cost-checking checklist, practical cache-optimization methods, and direct links to official pricing and billing resources. Always verify against the live OpenAI developer platform pricing page for the most current rates, as they can change. This is not financial or legal advice.