2026 OpenAI o1 Pro API Token 单价全解析：输入输出缓存官方价表

## 2026 OpenAI o1 Pro API Token 单价全解析：输入输出缓存官方价表

OpenAI API 的 o1 Pro 模型是专为复杂多步推理任务设计的旗舰版本，适用于开发者需要高准确率和深度思考的场景（如科学计算、复杂编码或多轮代理工作）。作为 OpenAICN 官方 API 计费对照站，我们帮助用户对账单时准确分清 o1 Pro 与 GPT-5.6 系列（Sol/Terra/Luna）的区别，避免误报或超支。

如果你的项目核心是“算 Token $/M 并控制预算”，本指南将给出 2026 年最新官方价表、Prompt Caching 降本技巧，以及每月 1000 万 token 的真实账单示例。开发者只需按字段对账，即可轻松做出决策。

2026 年 OpenAI 官方 API 最新定价概述

OpenAI API 定价基于 Token（每百万 Token /M）计费，输入（prompt）与输出（response）分开收费。2026 年，GPT-5.6 系列已大幅降价成为主力，而 o1 系列继续定位高价值推理模型。

官方定价页面明确列出各项模型的输入、输出及缓存价格。开发者可通过 /v1/chat/completions 或 Responses API 直接读取响应头中的实际单价，避免本地计算偏差。

o1 Pro 官方 Token 价格表格

o1 Pro（模型 ID：o1-pro 或 o1-pro-2025）的官方价格表如下（每百万 Token）：

项目	短上下文（标准）	长上下文（>270K）	备注
输入（Input）	$150 /M	$300 /M	Prompt tokens
输出（Output）	$600 /M	$1200 /M	Response tokens
缓存（Cached input）	$75 /M	$150 /M	自动启用 Prompt Caching

数据来源：OpenAI 官方定价页面（2026 年 8 月更新）。缓存字段在 API 响应中通过 cached_tokens 记录，用于精确对账。

o1 Pro vs GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 计费特点对比

o1 Pro 与 GPT-5.6 系列定价存在本质差异：

• o1 Pro：推理模型，擅长复杂任务。输入 $150/M、输出 $600/M，无内置 Prompt Caching（缓存字段为空）。适合需要“思考”而非快速响应的场景。
• GPT-5.6 Sol：旗舰推理/编码模型。$5/$30（短上下文），支持缓存 $0.50/M。
• GPT-5.6 Terra：平衡生产模型。$2/$12，缓存 $0.20/M。
• GPT-5.6 Luna：高体积低成本模型。$0.20/$1.20，缓存 $0.02/M。

核心区别（开发者对账时必看）：

• o1 Pro 单价是 GPT-5.6 Sol 的 30 倍左右，但质量更高，适合高价值任务。
• GPT-5.6 系列已启用 Prompt Caching，可自动降低输入成本 80-90%。
• 选择决策：高复杂度任务选 o1 Pro；批量/重复内容选 GPT-5.6。

如何用 Prompt Caching 降低 o1 Pro 实际成本

o1 Pro 不提供内置 Prompt Caching，但开发者可通过系统提示词（system prompt）+ 缓存 key 手动优化。OpenAI 官方推荐在 API 请求头或请求体中传递相同前缀，命中率高时输入成本可接近 $15-30/M。

实用技巧：

• 将系统提示词固定在请求中（长度 >1024 tokens）。
• 使用 extra_body 或 Responses API 的缓存键参数。
• 结合长上下文模式进一步降低。

实际效果：同一前缀重复调用时，账单可节省 70-80% 以上。建议开发者参考 OpenAI 文档实现“缓存友好”架构。

真实账单举例：每月 1000 万 token 消耗估算

假设开发者每月消耗 1000 万 Token（输入 500 万 + 输出 500 万），按官方价计算：

• 纯 o1 Pro（无缓存）：输入 $150/M × 5 = $750；输出 $600/M × 5 = $3000；总账单约 $3750。
• 优化后（引入缓存友好策略，输入命中率 60%）：输入实际 $150/M × 0.4 = $300；输出不变 $3000；总账单约 $3300。

若使用 GPT-5.6 Luna（低价方案）：输入 $0.20/M × 5 + 输出 $1.20/M × 5 = 约 $7，节省近 99%。

对账单必看：查看响应头中的 cached_tokens 记录命中率，精确核算实际支出。

对账单必看字段拆解（cached_tokens 记录）

API 响应中关键字段：

• cached_tokens：命中缓存的输入 Token 数。
• input_tokens / output_tokens：原始计费数字。
• total_tokens：总消耗。

开发者可通过这些字段在账单中自动拆分，避免误算缓存折扣。

o1 Pro 使用场景与预算控制建议

o1 Pro 适用于科学论文分析、复杂代理工作、多轮推理系统等“高价值”场景。预算控制建议：

1. 优先级路由：复杂任务用 o1 Pro，重复内容用 GPT-5.6。

2. 监控缓存命中率 >50% 时自动降级。

3. 每月预算上限设为 30% o1 Pro 消耗，用 GPT-5.6 补齐剩余。

4. 结合 Batch API 进一步减半成本。

通过 OpenAI 官方定价页面 + 本指南，开发者即可实现精确对账。

延伸阅读

• 官方 API 价格总览
• OpenAI API 计费路径详解
• Prompt Caching 实现指南
• API 转账与计费优化

风险与边界

本指南仅为 OpenAI 官方 API 价格参考，实际账单以 OpenAI 平台实时数据为准。不同地区、处理模式或促销可能有调整。请以官方定价页面为最终依据。非法律意见，本文不构成任何财务或投资建议。