2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段

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

OpenAI API 的 Token 定价是开发者每月开销的核心。明白输入、输出和缓存字段如何计费后，能准确预测 ChatGPT API 使用成本，避免账单超支。

本文适合开发者、产品经理和团队成员阅读。适合日常优化提示词、集成大模型或评估多模型方案时参考。

为什么 OpenAI Token 定价区分输入、输出和缓存

OpenAI 将计费拆分为三个主要字段，便于针对性优化：

• Input tokens：用户输入提示词（如用户问题或上下文）。
• Output tokens：模型生成的回复内容。
• Cached input tokens：可重复使用的提示词片段（prompt cache）。

这种拆分让缓存场景下的成本显著降低，适合 RAG、对话记忆或长上下文应用。标准定价以 1M tokens 为单位计算，实际账单按实时使用量扣除。

当前官方定价概览（2026 年 11 月数据）

官方价表会随模型发布和促销调整，建议直接查看 OpenAI 定价页面 获取最新数值。以下是旗舰系列部分示例（标准模式，单位：美元 / 百万 tokens）：

模型名称	Input ($/M)	Output ($/M)	Cached Input ($/M)	备注
gpt-6.1-sol	2.00	10.00	0.10	旗舰高速模型
gpt-6-luna	0.10	0.50	0.01	最经济入门级
gpt-6.1-terra	1.00	5.00	0.05	平衡型
gpt-5.5	5.00	30.00	0.50	中等上下文
gpt-4o	2.50	10.00	1.25	经典多模态
gpt-5.4-mini	0.75	4.50	0.075	轻量级
gpt-5-nano	0.05	0.40	0.005	超低成本

批量（Batch）、快速（Fast）和超快（Ultrafast）模式 价格通常为标准模式的 50% 或 10-20%，适合离线或高吞吐任务。

缓存字段如何发挥作用

缓存允许将固定提示词（如系统提示或参考文档）存储，重复调用时只计费输出和新增输入。

12 小时缓存写费用通常是输入价格的 2.5 倍，之后读缓存可享 90%+ 折扣。

典型场景：

• 构建知识库聊天机器人，每次新用户问题只需计费新增 tokens + 输出。
• 相比无缓存方案，成本可降低 70-90%（取决于缓存命中率）。

实际对账单场景示例

场景 1：简单对话应用

每月 100 万输入 tokens + 50 万输出 tokens（无缓存）：

成本 = (100 万 × 2.00 + 50 万 × 10.00) / 100 万 = $6.50。

场景 2：带缓存的 RAG 系统（gpt-6.1-sol）

输入中 60% 已缓存：

• 缓存输入 60 万 tokens（计 $0.10 / M）：$60
• 新增输入 40 万 tokens：$80
• 输出 50 万 tokens：$500
• 总计约 $640 / 月。

缓存能让重复内容场景成本接近固定费用。

选择模型的决策清单

1. 评估任务复杂度：对话/创作选 flagship，数据提取/代码生成选 mini 或 nano。

2. 计算缓存潜力：长上下文或记忆型应用优先支持缓存的模型。

3. 对比批量 vs 标准模式：高频任务用批量可省 50%。

4. 监控实时消耗：通过 OpenAI Dashboard 查看实际 $ / M 消耗。

延伸阅读

• 官方 API 计费基础指南
• 定价完整对照表
• API 转账与费用优化方法
• 账单核对与路径拆解
• 实际 API 使用示例
• 模型迁移与使用指南

风险与边界

OpenAI 官方定价以平台当日报表为准，实际账单可能因促销、区域定价或额外服务（如工具调用、图像生成）而有差异。

请勿使用本指南替代官方文档，也非法律意见。

实际应用中，建议保留每月账单截图并定期对比 API Dashboard 数据，避免因价格变化导致预算超支。