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2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段速查

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2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段速查

OpenAI 官方 Token 价表是开发者查询 API 计费的必备对照表。它帮助开发者准确估算输入输出 token 的成本，以及 Prompt 缓存带来的折扣。适用对象包括 API 调用频繁的团队和个人开发者。通过查看官方公布的每百万 tokens 单价（$/M），结合上下文长度和处理模式，就能快速决策是否选择缓存、批量处理或不同模型，避免账单超支。

以下是最新 2026 年 OpenAI API 价格速查指南，聚焦输入、输出和缓存字段的阅读方法。所有数据来源于官方定价页面（平台.openai.com/docs/pricing.md 及相关文档），更新至 2026 年 11 月，实际以官方挂牌页为准。

2026 OpenAI 官方 Token 价表概览

OpenAI API 价格按模型分层，分为旗舰模型（gpt-6 系列、gpt-5.6 系列等）和专业模型（Cyber、Rosalind 等）。价格单位统一为每百万 tokens（$/M）。不同处理模式下输入和输出价格可能调整，但缓存字段始终提供显著折扣。

官方价表包含以下核心字段：

Short context input：输入 token 价格（短上下文，默认 ≤272K tokens）。
Short context output：输出 token 价格。
Short context cached input：Prompt 缓存输入 token 价格（提示词复用场景下大幅降低）。
Long context input / output / cached input：长上下文（>272K tokens）对应价格。
30m write / 12h write：缓存写入成本（Prompt 缓存生成/更新阶段的额外计费）。

核对清单：如何快速对照官方价表

开发者对账时，可按以下步骤对照官方数据：

1. 确认模型版本：优先 gpt-6.1-sol 或 gpt-5.6-sol 等旗舰模型。

2. 判断上下文长度：短上下文 ≤272K tokens，用 Short context 字段；长上下文用对应长上下文字段。

3. 计算成本示例：

- 1M 输入 tokens + 100K 输出 tokens（短上下文）：

$ (1 \times 2.00) + (0.1 \times 10.00) = 3.00 $ USD（gpt-6.1-sol 标准模式）。

- 启用缓存后：输入成本降至 $ 1 \times 0.10 = 0.10 $ USD + 输出 $ 0.1 \times 10.00 = 1.00 $ USD。

4. 比对处理模式：Batch/Flex 可将标准价降低约 50%，Fast 模式则提高 2-3 倍。

5. 检查更新日期：官方文档通常注明「更新至 2026 年 11 月」。

实际计算示例与场景应用

开发者可结合官方工具页面（如官方 API 计费指南）模拟账单。

示例 1：gpt-6.1-sol（短上下文，标准模式）

1M 输入 + 50K 输出 + 缓存 400K 输入：

$ 2.00 + 0.05 \times 50.00 + 0.10 \times 0.40 = 4.52 $ USD（约 4.52 美元）。

启用缓存后总成本可降低近 80%。

示例 2：gpt-5.6-sol（长上下文）

500K 输入 + 200K 输出：

$ 8.00 + 0.30 \times 75.00 = 31.00 $ USD。

对比短上下文版本可降低约 40%。

这些计算帮助团队决定是否将常见提示词存入缓存，或切换到更便宜的 gpt-5.4-nano 模型（输入 0.05 $/M，输出 0.40 $/M）。

风险与边界

使用 OpenAI 官方 Token 价表时需注意：价格可能因地区处理端点（数据驻留）、促销政策或新模型发布而调整。GPT-5.6 Sol 促销价至 2026 年 11 月 30 日，之后可能恢复标准价。建议始终在平台开发者仪表盘查看实时账单，避免因未及时核对导致意外支出。

免责声明：本文基于 OpenAI 公开文档提供参考，不构成法律意见或专业财务建议。实际计费以 OpenAI 官方 API 定价页面为准，开发者需自行验证并承担使用风险。

站内路径

English summary

OpenAI's official 2026 Token price table is the essential reference for developers to check API billing accurately. It shows per-million-tokens costs (in $/M) for input, output, and prompt caching, helping teams estimate bills and optimize usage. The guide covers how to read short-context vs long-context fields, standard vs Batch/Flex modes, and real examples like gpt-6.1-sol (standard mode cost ~$4.52 for 1M input + 50K output).

A quick checklist includes verifying model version, context length, and live dashboard updates. Always cross-check the official pricing page, as regional endpoints or promotions (e.g., GPT-5.6 Sol promo until Nov 30, 2026) may change rates. This supports decision-making for API-heavy projects by clarifying when caching delivers big savings or when switching to cheaper models like gpt-5.4-nano is better.