2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段完全指南
OpenAI API 用户在处理账单时，最关心的就是如何快速从官方价格表中算出实际费用。2026 年最新官方 Token 价表 把费用拆分成输入 token（Input）、输出 token（Output）和 Prompt Caching（缓存）三个字段，让你一眼看清 GPT-5.6 系列、o3 推理模型与 Plus 订阅的差异。
本文适用所有 OpenAI API 使用者：从个人开发者到企业用户，都能通过这套指南对账单，避免误算 10%–90% 的费用。
OpenAI 2026 官方价格体系总览
OpenAI 把定价从“单价”改成三字段制（输入 / 输出 / 缓存），方便精确对账。核心分两部分：GPT-5.6 系列（性价比高）和 o 系列推理模型（复杂任务更强，但输出字段不同）。
官方挂在 OpenAI 官方 API 计费对照站 的价格表已更新至 2026 年 8 月，以下是标准（Short context）核心模型单价（单位：$/1M tokens）：
| 模型 | 输入 | 缓存输入 | 缓存写 | 输出 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $0.50 | $6.25 | $30.00 | 高性能旗舰 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $12.00 | 日常高性价比 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $1.20 | 日常最便宜 |
| o3 | $2.00 | $0.50 | $5.00 | $8.00 | 推理任务专用 |
| GPT-4o | $2.50 | $1.25 | - | $10.00 | 老旗舰模型 |
长上下文（>270K tokens）会多 100% 输入，但缓存写仍按短上下文规则计。所有数据以官方当日挂牌页为准。
输入 token 与输出 token 倍率对比
输入字段是“写给模型的 Prompt”，输出字段是“模型回答的 Response”。两者的倍率差异极大：
- 标准输入：1 倍（或缓存 0.1 倍）
- 输出：通常 5–12 倍（o3 系列更低，但内部思考 token 仍算输出）
实际对比（同等任务）：
- 写 Prompt 1000 tokens + 回答 100 tokens：输入 0.002–0.005 美元，输出 0.012–0.06 美元。
- 推理模型 o3 内部会生成 2000–5000 tokens 思考 token，全算输出，所以总费常是标准模型的 2–4 倍。
输入 vs 输出 倍率关系：输出价格越高，模型越“贵”但质量越强。o3 系列输出仅 8 美元/M，实际任务常因思考 token 推高 30%–50%。
Prompt Caching 的实际计费规则与门槛
Prompt Caching 是 OpenAI 最强省钱功能之一：把静态 Prompt 放缓存，相同前缀的后续请求可省 80%–90% 输入费用。
- 门槛：Prompt 前 1024+ tokens 必须精确匹配（128 tokens 递增）。
- GPT-5.6 系列特殊规则（2026 年 7 月后）：
- 缓存读：仍按 0.1 倍（90% 折扣）。
- 缓存写：新写费用为正常输入的 1.25 倍（即原 25% 额外）。
- 旧模型（GPT-4o 前）：写缓存完全免费。
- 实际节省：同一系统提示 + 工具定义重复 100 次，可把输入成本降至 1/10。OpenAI 官方文档明确提示缓存自动生效，无需额外代码。
缓存读 vs 写：高频场景（工具调用、模板提示）写入后多次读，2 次读即可回本；单次使用可能不划算。
o 系列推理模型特殊输出计费特点
o 系列（o3、o1 等）是“思考模型”，输出字段不只是最终回答，还包含内部 Chain-of-Thought（思考过程）：
- 官方仅显示最终输出，但 API 响应中会同时返回
completion_tokens_details中的思考 token（全部按输出价计）。 - 示例：复杂数学题，o3 可能产生 3000 tokens 思考 + 300 tokens 最终回答，总输出 3300 tokens。
- 结果：即使输出字段显示 $8/M，实际账单可能等同 $15–25/M 的标准模型。
o3-mini 更亲民（输入 $1.10 / 输出 $4.40），适合日常推理；o3-pro 则 $20/$80，适合顶级任务。
单价计算示例：中文任务怎么估算
假设你写一个中文翻译任务（重复系统提示 + 上下文）：
场景：每分钟 1 次，重复提示 3000 tokens，上下文 5000 tokens，输出 200 tokens。
GPT-5.6 Terra 计算：
- 输入：3000（新） + 5000（新） = 8000 tokens @ $2/M
- 缓存写：8000 @ 1.25 × $2 = $20
- 缓存读：5000 @ 0.1 × $2 = $1
- 输出：200 @ $12/M = $2.40
- 总费用：$23.40（缓存命中率 62.5% 后实际约 $8–10）
o3 计算（无缓存优势）：
- 输入 8000 @ $2 = $16
- 输出 3300 @ $8 = $26.40
- 总费用：$42.40（思考 token 推高 50%+）
中文任务优化：把固定系统提示放首位 + 开启 Prompt Caching，Terra 场景可压到 $4–6/次。
账单对账实操：从 price list 到总费用
1. 登录 OpenAI API Dashboard 查看 Usage 页。
2. 找到 prompt_tokens（输入）、completion_tokens（输出）、cache_read_tokens / cache_write_tokens（缓存）。
3. 乘以对应字段单价（官方 /official-prices 页可一键复制）。
4. 加上区域处理 +10%（数据主权场景）。
5. 跨月对比使用量，优先优化缓存命中 >70% 的接口。
检查清单：
- 缓存写是否占输入 20%+ 就值得优化（减少重复提示）。
- o3 任务是否输出字段过高？换 o4-mini 或 GPT-5.6 Luna。
- Batch API 可再省 50%。
常见误区与优化建议
误区 1：以为输出字段就是最终费用，其实 o 系列思考 token 隐形多算。
误区 2：忽略缓存写 1.25 倍，频繁新写会浪费。
误区 3：长上下文误当短上下文算（多收 100% 输入）。
优化建议：
- 系统提示 + 模板统一放在首位。
- 使用
prompt_cache_options显式断点控制。 - 高频任务跑 Batch API。
- 监控
usage.total_tokensvs 预估，及时下调模型（如 Luna > Terra > Sol）。
风险与边界
以上基于公开官方数据整理，仅供参考。实际计费以 OpenAI Dashboard 显示为准，存在速率限制、地区差异等边界。请勿依赖本文进行商业决策或绕过政策。
免责声明：本文非法律意见，仅供技术对账参考。OpenAI 价格可能随时调整，请以官方定价页为准。