2026 OpenAI API 官方 Token 价表全解：输入/输出/缓存字段怎么看
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## 2026 OpenAI API 官方 Token 价表全解：输入/输出/缓存字段怎么看
摘要：
这篇指南专为 OpenAI API 开发者、独立开发者、AI 代理团队和企业对账人员设计。它帮你快速看懂 2026 年官方 Token 定价表，明确输入/输出/缓存字段的含义和计算逻辑，避免对账单“对不上账”的烦恼。核心目标是帮你精准估算每月 $ /M tokens 消耗、分清 ChatGPT Plus 与纯 API 定价边界，以及使用缓存节省成本的实际路径。读完这篇，你能直接对照官方数据表，做出更优的模型选择和成本控制决策。
现状与数据更新
2026 年 OpenAI API 进入 GPT-6 时代，定价体系更透明但更复杂。官方通过官方定价页和开发者文档（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）公布标准模式下的每百万 Token（$ /M）价格，支持短上下文（标准）和长上下文（长上下文）两种场景。关键新增功能包括Prompt Caching（提示缓存）和Batch API（批量处理，输入输出均降 50%）。
更新于 2026 年 9 月，官方数据以当日挂牌为准（以 https://developers.openai.com/api/docs/pricing 为准）。与旧版 GPT-4o 相比，旗舰模型输入价格降幅超过 60%，缓存成本降至 10% 左右，整体让高频使用成本更可控。
核对清单：输入/输出/缓存字段怎么看
对账时重点看这几个字段：
1. 输入（Input）：你提供的提示词（prompt）分词（tokens）。长度越长，成本越高。
2. 输出（Output）：AI 模型生成的内容分词。复杂推理任务输出多，成本相应上升。
3. 缓存（Cached input）：仅对可缓存的输入有效，通常是系统提示词、对话历史或重复上下文。官方提供 $1.00 / $0.20 / $0.01 等低价，极大地降低重复调用成本。
4. 缓存写入（Cache writes）：缓存提示词本身需要单独付费，通常输入价格的 10-12.5%。
快速计算公式（标准模式）：
总成本 ($) = (输入 + 缓存) / 1M + 输出 / 1M
使用缓存后，实际成本可降 70-90%。
#### 2026 OpenAI API 官方 Token 价表（标准模式，$ /M tokens）
| 模型 | 输入（短上下文） | 缓存输入 | 缓存写入 | 输出（短上下文） | 输入（长上下文） | 缓存输入（长） | 输出（长上下文） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 | $20.00 | $2.00 | $75.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 | $4.00 | $0.40 | $15.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 | $0.20 | $0.02 | $0.75 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $20.00 | $8.00 | $0.80 | $30.00 |
| GPT-5.6 Cyber | $12.50 | $1.25 | $15.625 | $75.00 | - | - | - |
（数据来源：OpenAI 官方定价页。长上下文需配合 272K+ 上下文长度模型。Regional processing 额外 +10% 上浮。）
提示缓存使用场景：
- 系统提示词（System Prompt）
- 对话历史（前几轮对话）
- RAG 文档摘要
Batch API 额外优惠：输入输出均减半，适合离线批量任务（e.g. 代码生成、数据分析）。
站内路径
想深入了解？
- 查看完整官方 API 定价详情：官方 API 定价
- 学习Prompt Caching 缓存机制：API 缓存与优化
- 自定义API 计费路径与限额设置：计费路径
- 实际Token 计数工具与示例：Token 计算示例
- 实时使用仪表盘与预算管理：官方使用仪表盘
风险与边界
重要提醒：以上为公开可用信息，仅供参考，不构成法律意见或财务建议。请以 OpenAI 官方定价页面（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）最新挂牌价格为准。实际账单可能因 Regional Processing、Fast Mode、Enterprise Reserved Capacity 等特殊配置而有调整。
常见风险边界：
- 未启用缓存：重复提示词会重复支付输入费用，对账单容易超支 5-10 倍。
- 长上下文模式下输入价格翻倍：使用不当会导致预算失控。
- Batch API 限时：免费额度有限，超出部分仍按标准收取。
- 升级后必挂：如果你目前用 GPT-4o，切换到 GPT-6 Sol 后若不优化缓存，成本可能增加 2-3 倍（具体以官方当日数据为准）。
对不上账的常见原因：
1. 缓存字段未统计或缓存未命中。
2. 忽略了工具调用额外 token（Web Search 额外 $10 / 1k calls）。
3. 模型 ID 与实际调用不符（建议用官方模型列表验证）。
延伸阅读
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English summary
This 2026 guide is for OpenAI API developers, independent builders, AI agent teams, and enterprise teams who need clear token pricing to reconcile billing statements and calculate exact $/M costs. It explains the meaning of input, output, and prompt caching fields in the official price table, helping you avoid surprises and choose the right model.
As of September 2026, OpenAI’s API pricing (published at developers.openai.com/api/docs/pricing) uses a tiered structure with GPT-6 models. Prices vary by context length (short vs. long) and include special rates for caching and batch processing.
Key concepts:
• Input: your prompt tokens
• Output: generated response tokens
• Cached input: discounted price for reusable system prompts or history (as low as $0.01/M)
• Cache writes: one-time cost to enable caching
The provided table shows flagship models (GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-5.6 Sol, etc.) with standard short-context and long-context pricing, plus caching and write costs. Batch API offers 50% off on both input and output.
Risk boundaries: Use official pages as the source of truth. Without caching, costs can multiply 5-10x on repeated prompts. Long-context mode doubles input prices. Always verify model IDs and check your actual usage dashboard. Switching from older models like GPT-4o may increase costs unless caching is enabled.
For precise reconciliation, link to the official pricing page, token-counting examples, and billing-path guide. All data is for reference only and should be confirmed on the live OpenAI API pricing page.