# 2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段速查表
2026年 OpenAI API 官方定价页面已上线，GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 三大家族单价清晰可查。
对账单用户直接用这张速查表，就能秒算真实成本，避免被缓存、批量折扣、长上下文误区绕晕。
ChatGPT Plus 用户主要看应用内估算，API 开发者必看官方价表与账单字段对照，精准规划预算。
2026 OpenAI API官方定价页面核心结构
打开 OpenAI API 定价页面 或开发者文档，核心部分是三大模型（gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna）的详细单价表。页面结构包括：
- 模型介绍：Sol（旗舰智能代理）、Terra（平衡高量）、Luna（日常高速廉价）。
- 价格字段：Input / Cached input / Output（每百万 tokens 美元）。
- 上下文说明：标准（<270K）与长上下文单独标注。
- 其他优惠：Batch API（异步，输入输出均减 50%）、Fast mode（高速处理，价格有调整）。
页面最上方还有“Powered by our frontier models”标题，页面底部会提示“Pricing above reflects standard processing rates for context lengths under 270K”。
GPT-5.6 Sol/Terra/Luna官方输入/输出/缓存输入价格表
以下是 2026 年 8 月最新官方单价（USD per 1M tokens，标准上下文）：
| 模型 | Input | Cached input | Output | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $0.50 | $30.00 | 复杂代理、最高智能需求 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 高频生产任务、平衡成本 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 日常聊天、大量推理任务 |
长上下文（>270K）额外计算：Sol 变为 Input $10 / Cached $1；Terra $4 / $0.40；Luna $0.40 / $0.04（输出相应上调）。
缓存字段解读：为什么同一请求账单差异巨大
官方缓存价格是 Cached input（缓存读取），输入 token 通常只收 10% 的标准价（Solaria 体系下同 10%）。
同一提示词若多次命中缓存，输出完全相同但账单可能差 90%+。
为什么账单差异巨大？
- 第一次命中：按标准 Input 收（$5、$2、$0.20）。
- 后续命中：只收 Cached input（$0.50、$0.20、$0.02）。
开发者可开启 Prompt Caching 显式缓存断点，30 分钟最小缓存周期，命中率高时单次请求成本可降 10 倍。
Batch API 50%折扣规则与适用场景
Batch API 是异步任务处理工具（24 小时内完成），输入输出均减 50%。
- 适合非实时批量任务（如数据清洗、代码生成大作业）。
- 实时对话不适用，必须用标准/ Fast mode。
- 注意：批量任务需在 24 小时内处理，否则可能重跑计费。
长上下文定价调整（>270K）如何计算
官方定价默认 <270K，超过需看长上下文表：
- Sol 长上下文：Input $10 / Cached $1 / Output $45
- Terra：$4 / $0.40 / $18
- Luna：$0.40 / $0.04 / $1.80
计算公式：（总 tokens / 1M）× 单价 + 长上下文上调系数。
实际账单会单独显示“long context”标签。
对账单美元字段速查：如何从账单精确反推token消耗
OpenAI 对账单典型字段（美元）：
| 账单字段 | 含义 | 如何反推 tokens |
|---|---|---|
| Input tokens | 你的 Prompt | 直接看数值 / 1M = 消耗量 |
| Output tokens | 模型生成内容 | 直接看数值 / 1M = 消耗量 |
| Cached input | 命中缓存的 Input | 直接看数值 / 1M = 消耗量 |
| Cache writes | 新缓存写入开销（高） | 单独一行，可忽略或单独算 |
| Total | 合计（美元） | 所有字段相加得真实成本 |
提示：账单 CSV 可导出，Excel 轻松公式 =（Input tokens / 1000000）* 单价计算预期。
实际算例：高频聊天与批量任务的真实费用对比
高频聊天场景（Terra 模型）：
每月 5000 万输入 + 1000 万输出，无缓存。
成本 = 50 × $2 + 10 × $12 = $100 + $120 = $220 / 月。
开启 Prompt Caching 命中率 80% 后，输入成本降为 $10，月费降至约 $130。
批量任务场景（Luna 模型）：
10 万个独立请求（每个 5000 tokens 输入 + 1000 tokens 输出），用 Batch API。
标准：10 × $0.20 + 1 × $1.20 = $3。
Batch 50% 后：$1.5。
节省 50%，非常适合数据处理、训练集生成。
价格变动提醒与监控建议
OpenAI 定价每季度或模型更新会调整（2026 年 7 月已对 Terra/Luna 大幅下调）。
监控建议：
- 每周登录 OpenAI API Dashboard 检查价格页。
- 结合 OpenAI 官方计费文档 和 API Transit 指南 做预算预警。
- 建议用 Token Cost 工具 预估每月支出，自动报警。
风险与边界
以上内容仅供参考，非法律意见，实际以 OpenAI 官网实时页面为准。
API 定价可能因地区、数据托管而有 +10% 上浮，建议测试环境先跑小量验证。