2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表详解：输入/输出/缓存如何读懂账单

## 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表详解：输入/输出/缓存如何读懂账单

如果你正在处理 OpenAI API 的对账单、预算规划或成本优化，这份价表就是你必备的工具。OpenAI 官方的 GPT-5.6 系列（Sol、Terra、Luna）已于 2026 年 7 月上线，定价与缓存机制直接影响每月花费。掌握这些就能从账单中精确算出真实成本，避免误判缓存命中率，快速决定用哪个模型最划算。

OpenAI API 定价更新背景与 GPT-5.6 系列发布

2026 年 7 月，OpenAI 正式发布 GPT-5.6 家族模型，分为旗舰 Sol、均衡 Terra 和高速 Luna 三种版本。这次更新不仅提升了模型能力，还大幅降低了成本，尤其是通过 Prompt Cache（提示缓存）机制让重复上下文处理更高效。官方定价页面明确显示，标准上下文（<270K tokens）下的基础价已调整为输入 90% 缓存优惠，缓存写入额外收取费用。

作为 OpenAI 官方 API 计费对照站，openaicn.cn 帮助读者直接比对官方数据，区分 Plus 订阅与纯 API 用量，避免“看不懂账单”的困扰。适用于企业开发者、预算团队和需要精确计算的人士。

GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 官方价表字段对照表

以下是 2026 年 8 月官方最新价表（标准上下文，短上下文 <270K tokens）。价格以每百万 tokens 计算，单位美元，数据来源于 OpenAI 官网定价页面。

模型	输入 $/M	缓存输入 $/M	缓存写入 $/M	输出 $/M	适用场景
GPT-5.6 Sol	5.00	0.50	6.25	30.00	复杂代理、深度推理、编码
GPT-5.6 Terra	2.00	0.20	2.50	12.00	日常生产、高并发任务
GPT-5.6 Luna	0.20	0.02	0.25	1.20	总结、分类、日常工作

数据钩子：以 官方定价页面 当日数据为准。长上下文（>270K）或 Batch API 另行计算，详情见下一节。

注意：此表仅适用于 OpenAI 官方 API，Plus 订阅使用不同计费逻辑（后续详解）。

输入输出缓存 $/M 计算公式与实际示例

核心公式很简单：

总成本 = 输入 tokens × 输入价 + 输出 tokens × 输出价 + 缓存写入 tokens × 缓存写入价

缓存机制优势：相同上下文命中后，读取费用仅为原输入价的 10%，大幅降低重复成本。

示例 1（典型短对话）：

• 50M 输入（无缓存）+ 5M 输出
• 总成本 = 50M × 2.00 + 5M × 12.00 = 100 + 60 = 160 美元（用 Terra 模型）

示例 2（带缓存的高频场景）：

• 缓存命中率 80%（40M 输入只付 4M 缓存输入价）
• 总成本 = 4M × 0.20 + 5M × 12.00 +（假设无新写入）= 0.8 + 60 = 60.8 美元
• 节省约 62%。

示例 3（新上下文写入）：

• 首次生成 10M 输入缓存
• 总成本 = 10M × 2.00 + 10M × 2.50（写入）+ 5M × 12.00 = 20 + 25 + 60 = 105 美元。

这些公式可直接套用到账单中，建议用工具页辅助验证。

长上下文（>270K）与 Batch API 的特殊计费规则

长上下文上下文长度超过 270K 时，价格按长上下文费率计算（约 2 倍输入），具体见官方长上下文列。

长上下文示例：

• 500K 输入 + 5M 输出（Sol）

总成本 = 10M × 5.00 + 5M × 30.00 = 50 + 150 = 200 美元（比短上下文贵近 1 倍）。

Batch API：异步批量任务可享 50% 折扣，适用于非实时任务（如日志分析、批量转换）。需在 API 调用中指定 service_tier: "batch" 或类似参数。长上下文 Batch 同样适用长上下文率。

Prompt 缓存命中率 vs 缓存写费用，真实省钱场景

Prompt Cache 让开发者大幅省钱的核心是命中率。命中率 = 已缓存 tokens / 总输入 tokens。

真实省钱场景：

• 高频文档 QA（ChatGPT Work 或 API）：文档缓存 10M tokens，命中率 90%。
• 每月输入 100M tokens：缓存读取节省 90% 输入成本。
• 额外写入新文档 5M tokens（1.25 倍写入费）仍远低于全量付费。
• 结果：每月节省约 40-70%（视命中率而定）。

计算省钱工具：可参考 token-cost 计算器 快速模拟。

账单数据抽取与验证方法（包含数据 hooks）

账单通常包含 input_tokens、output_tokens、cached_input_tokens、cache_write_tokens 等字段。

抽取步骤：

1. 下载 CSV 或查看 API Dashboard。

2. 过滤缓存字段确认命中。

3. 验证模型 ID（gpt-5.6-sol 等）。

验证钩子：交叉比对 官方定价页面 与 开发者定价文档。建议每月用工具页 账单对账 自动校验，避免误差。

移动端提示：账单数据可横向滚动查看表格。

常见误区：为什么缓存字段读错会多付 10 倍费用

最常见错误是把“缓存写入”看成读取，或忽略长上下文倍率。

误区 1：误将缓存写入费当作读取费。Sol 写入 6.25$/M，读取仅 0.50$/M，读错直接多付 12 倍。

误区 2：用短上下文价计算长上下文账单。500K 输入按短价算，实际多付 100%。

误区 3：忘记 Plus 订阅与 API 独立。Plus 用量不计入 API 账单，易重复计费。

正确做法：每月账单抽取后，立即用 官方 API 价格对照 核对字段。

总结：2026 OpenAI API 计费核心指标速查

掌握输入/输出/缓存三大字段是 2026 年 OpenAI API 预算优化的关键。选择模型时优先 Terra（平衡）或 Luna（低成本），并开启 Prompt Cache 可节省 50%以上。结合官方数据和工具，开发者能精确控制成本，专注业务而非账单。

延伸阅读

• 官方 API 基础介绍
• GPT-5.6 完整价格对照表
• Prompt Cache 实操指南
• 账单对账工具
• 长上下文与 Batch 规则详解

风险与边界

本文仅供参考，不构成法律意见或投资建议。实际以 OpenAI 官方定价页面为准，定价可能随时间调整。使用前请自行验证最新数据。