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2026 OpenAI 官方 Token $/M 价表怎么读:GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 输入输出缓存字段全解析

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2026 OpenAI 官方 Token $/M 价表怎么读:GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 输入输出缓存字段全解析

如果你正在处理 OpenAI API 对账单,需要快速区分 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 的实际花费,这就是正确打开价表的方式。

这个指南专为开发者、产品经理和企业用户设计,帮助你一次性看懂每种模型的输入/输出单价、缓存折扣、长上下文加倍规则,以及不同场景下的真实成本。

结合 OpenAICN 的计费对照工具,你可以直接对照账单字段,找出每月超支的原因并优化 Prompt 结构。

现状与数据更新

2026 年 7 月 30 日,OpenAI 正式推出 GPT-5.6 模型家族,并同步调整 API 定价。

Luna 被定位为“最快最便宜”的日常模型,Terra 则适合中量级工作负载,Sol 仍保持较高智能但速度和价格未变。

这些调整直接影响了 API 实际消费,让大规模任务更具性价比。

最新核对清单(以官网 2026 年 9 月 20 日挂牌价为准,建议实时验证):

  • 所有定价均以 per million tokens 计算。
  • 缓存(prompt cache)读写字段已明确分开。
  • 长上下文(>272,000 输入 tokens)触发 2 倍输入 / 1.5 倍输出费用。
  • 推理(reasoning)token 按输出价计费,可能占总消耗的 20-40%。
  • 批量(batch)或 Flex 处理可选折扣,详情请查 OpenAI 官方文档。

核对清单

1. 打开 OpenAI 开发者仪表盘(dashboard.openai.com)查看每日账单明细。

2. 对比你当前使用的模型 ID 与 gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna 字段。

3. 统计输入 vs 输出 token 数量,确认是否命中缓存。

4. 检查长上下文触发条件(>272k),是否产生额外费用。

5. 运行一次完整调用,记录实际 $/M 成本(OpenAICN 提供实时估算工具)。

6. 与 ChatGPT Plus/Pro 订阅的内部用量比对(API 与 Plus 计费完全独立)。

风险与边界

使用官方 API 计费数据仅供对账与规划,OpenAICN 站点不提供任何破解、注入或本地部署方案。

过度依赖廉价模型(如 Luna)可能导致质量波动,尤其在复杂代码或长链路任务中;若账单长期异常,建议升级到 Sol 高智能模式或切换其他提供商。

这些内容仅为通用参考,不构成法律意见,实际费用以 OpenAI 官网当天数据为准。

站内路径

GPT-5.6 模型与 Token $/M 价格对比表

以下表格基于 OpenAI 官方 July 30 2026 公告与 2026 年 9 月最新验证数据,包含缓存字段。

(移动端可横向滚动查看)

模型 Uncached Input Cached Input Cache Writes Output
Sol (gpt-5.6) $5.00 $0.50 $6.25 $30.00
Terra (gpt-5.6-terra) $2.50 $0.25 $3.125 $15.00
Luna (gpt-5.6-luna) $1.00 $0.10 $1.25 $6.00

说明:

  • Luna 价格较 Terra 低 80%,Sol 价格不变(保持最高智能)。
  • Cached Input 读入价通常为 Uncached 的 10%,大幅降低重复提示词成本。
  • Cache Writes(首次写入)仍按 Uncached 价计费,但后续读入可节省 90%。

如何实际应用与节省成本

在 API 调用中,建议显式指定模型 ID(如 gpt-5.6-terra)。

对于高频查询,优先使用 Luna + 缓存;对于关键推理任务,切换 Sol 并开启 Fast 模式(速度提升 2.5 倍,价格不变)。

长上下文提示词建议拆分,减少重复上下文。

更多可执行步骤,请参阅站内 API 事务流转与缓存设置。

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