2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
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## 2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
OpenAI API 的 Token 计费是按每百万 tokens（$ /M）计算的，专门面向开发者、团队和企业构建 AI 应用的用户。2026 年官方价表已更新为 GPT-6 系列旗舰模型，包含标准输入、缓存输入、输出三个核心字段。你只需要知道这三个字段，就能直接对照账单，避免高额超支。
如果你正在开发智能客服、代码助手、内容生成或多步代理应用，这张价表就是你的决策锚点。选择模型时，重点看缓存字段的折扣（通常 90%+ 优惠），结合实际上下文长度，就能快速算出真实成本。
OpenAI 官方 Token 价表概览（2026 年 10 月最新）
官方价表会定期更新，以开发者平台实时数据为准。以下是当前主流模型的简要对照（价格单位均为 USD / 1M tokens）：
| 模型名称 | 输入价格 | 缓存输入价格 | 输出价格 | 主要适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | 复杂多步推理与代理工作流 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 | 编码、Agentic 任务、规模化应用 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 高频日常任务、性价比优先 |
说明：
- 缓存输入（Cached input）仅在你使用 OpenAI 的 Prompt Caching 功能时生效，需在请求头或参数中明确标识。
- 价格适用于上下文长度低于 272K 的标准处理模式。
- 实际账单可能因 Batch API（-50%）、Flex 模式或企业定制而有差异。
怎么判断输入、输出和缓存字段？
1. 输入字段：用户发送给模型的原始文本或图像（或语音转换为文本）。这部分最贵，因为模型要“理解”你的提示。
2. 输出字段：模型生成的文本、代码、图像描述等。你需要重点监控输出 token，因为它通常比输入贵 5-10 倍。
3. 缓存字段：只有启用 Prompt Caching 时出现。模型会把固定上下文（例如系统提示、工具描述）缓存，后续请求直接引用，价格大幅降低。
决策公式：
真实成本 ≈（输入 tokens + 缓存输入 tokens × 缓存折扣） + 输出 tokens
缓存折扣越高，固定上下文越多，成本越可控。
典型使用场景与成本示例
- 智能客服应用：固定系统提示（100K tokens）+ 用户查询（5K 输入 + 2K 输出）。启用缓存后，月成本可控制在数百美元以内。
- 多 Agent 工作流（Claude Code 或类似工具）：每次切换 Agent 时输入固定上下文，缓存字段能节省 80% 以上。
- 内容生成批量任务：使用 Batch API 处理 10 万请求时，输入输出总和更划算。
推荐路径：
风险与边界
使用 OpenAI API 时，请务必查看官方价格表（https://openai.com/api/pricing/），因为价格可能随模型升级或促销调整。建议在开发者平台设置每月预算上限，并开启使用通知，避免意外超支。
非法律意见声明：本文仅供参考，不构成任何法律、财务或商业建议。实际费用以 OpenAI 官方平台实时数据为准，建议用户自行核对账单或咨询专业顾问。
延伸阅读
English summary
OpenAI API Token pricing in 2026 is billed per million tokens with three key fields: input (user prompts), output (model responses), and cached input (for prompt caching). Prices vary by model — from GPT-6 Astra at $10/$1/$50 to GPT-6 Luna at $0.10/$0.01/$0.50 — making it essential to read your bill correctly. For developers building chatbots, code assistants, or agent workflows, understanding caching discounts is crucial to control costs. Always cross-check the official pricing page for the latest rates, as they can change. This guide helps users avoid surprises by explaining how to calculate real spend and choose the right model for their use case.