## 2026 OpenAI API Token 价格表全解：GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法
你正在寻找 OpenAI API 价格、GPT Token 单价 或 ChatGPT API 多少钱？这份完整指南专为对账单读者设计，教你从账单字段直接算出真实 Token 成本。
适用于 API 开发者、产品经理和每月 Token 消耗超万的用户。掌握缓存命中率后，你能轻松区分 Plus 与 API 计费，节省 40-80% 成本。使用本页独立对照表和示例，直接服务对账需求，无需第三方工具。
2026 OpenAI API 当前官方价格概览
2026 年 8 月，OpenAI 官方 API 已更新至 GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）。这些是当前主力模型，官方文档明确标注 输入/输出/缓存字段，便于开发者对账单精确核算。
价格单位为 $/M tokens（每百万 Token），标准上下文（<270K）下有效。长上下文或数据驻留将上浮（+10%）。Batch API 可再省 50%。
| 模型 | 输入 ($/M) | 缓存输入 ($/M) | 输出 ($/M) | 主要适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 5.00 | 0.50 | 30.00 | 复杂代理任务、旗舰智能 |
| GPT-5.6 Terra | 2.00 | 0.20 | 12.00 | 高量日常工作、平衡性能 |
| GPT-5.6 Luna | 0.20 | 0.02 | 1.20 | 日常任务、成本敏感场景 |
缓存说明：开启 Prompt 缓存后，读操作只需原输入的 10%（90% 折扣）。缓存写入为 1.25 倍原输入价。Fast mode（仅 Sol）速度提升 2.5 倍，价格 2 倍原价。
这些价格是官方对照站（如 openaicn）最权威的参考，直接对应账单的 input_tokens、output_tokens 和缓存字段。
GPT-5.6 系列模型输入输出缓存字段对照表
账单字段是核心。OpenAI API 响应中常见字段如下（开发者控制台或 curl 常包含）：
input_tokens：输入 Token 数output_tokens：输出 Token 数cached_input_tokens（或类似）：缓存命中 Token 数cache_creation_input_tokens：写入缓存的 Token 数cache_read_input_tokens：读取缓存的 Token 数
实际读法示例（假设账单行）：
- 输入 100 万 Token，其中 50 万缓存命中 =
input_tokens: 1000000，cached_input_tokens: 500000 - 输出 30 万 Token =
output_tokens: 300000
完整字段对照表（标准上下文）：
| 字段 | 含义 | Sol 缓存单价 | Terra 缓存单价 | Luna 缓存单价 |
|---|---|---|---|---|
| input_tokens | 总输入 Token | $5.00 | $2.00 | $0.20 |
| cached_input_tokens | 命中缓存部分 | $0.50 | $0.20 | $0.02 |
| cache_creation_input_tokens | 写入新缓存部分 | $6.25 | $2.50 | $0.25 |
| cache_read_input_tokens | 读取缓存部分 | $0.50 | $0.20 | $0.02 |
| output_tokens | 输出 Token | $30.00 | $12.00 | $1.20 |
长上下文规则：输入超 270K 时，输入和输出各上浮 1.5-2 倍（具体以账单为准）。缓存写入仍按 1.25 倍标准输入价计算。
如何从账单看缓存命中率节省成本
账单最直观体现缓存价值。开启 Prompt 缓存（推荐固定系统提示或重复指令块）可让高频 Token 跳过全额计费。
节省计算示例：
- 总输入 100 万 Token，缓存命中 60 万（命中率 60%）
- 实际成本 =（100万 - 60万）× 输入单价 + 60万 × 缓存输入单价 + 输出单价
- Sol 示例：（40万 × $5） +（60万 × $0.50） +（30万 × $30） = $200k + $30k + $900k = $1.13M/月（vs 无缓存 $1.5M）
- 命中率每增 10%，Sol 可省约 8-12% 成本。
实际对账单计算：每月 5000 万 Token，若 40% 缓存命中，真实成本 = 非缓存输入 × 单价 + 输出 × 单价。开发者可通过 OpenAI 控制台或工具（如 grokcode 提供的 Token 成本计算器）一键对账，避免手动算错。
输入输出字段差异及长上下文定价规则
输入字段差异：
- 标准输入：全额计费
- 缓存输入：90% 折扣（官方常显示为 cached_input）
- 长上下文：账单单独一行显示上浮价
输出字段差异：
- 输出始终全额（$30/$12/$1.20），无法缓存。长输出同样按上下文价。
长上下文定价规则（官方文档明确）：
- 270K+ 输入：输入价 × 1.5–2，输出 × 1.5（视模型而定）
- 缓存仍按标准写入价（1.25× 输入）
Batch API 与标准处理的成本对比
Batch API 是异步批量处理专区，最适合高量任务。
| 处理方式 | 输入 ($/M) | 输出 ($/M) | 节省幅度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 标准处理 | 原价 | 原价 | - | 实时请求、单次任务 |
| Batch API | 原价×0.5 | 原价×0.5 | 50% | 大规模数据处理、日志分析 |
小模型 vs 大模型使用建议
- Luna（$0.20/$1.20）：日常聊天、批量总结、轻量推理。适合月成本控制在几千美元的用户。
- Terra（$2/$12）：平衡之选，日常工作与高量 API 完美契合。
- Sol（$5/$30）：复杂代理、推理密集任务首选。开启缓存后，性价比远超老款模型。
建议决策流程：
1. 分析账单：查看缓存命中率。
2. 路由规则：缓存固定提示用 Luna/Terra，非缓存复杂任务用 Sol。
3. 测试工具：使用官方 Playground 或第三方 Token 成本计算器验证。
延伸阅读
风险与边界
本文基于官方 API 定价文档（2026 年 8 月最新更新），内容仅供参考。实际计费以 OpenAI 平台官方文档和账单为准。OpenAI 保留随时调整定价的权利，建议用户定期核对官方页面。
免责声明：此内容非法律意见，仅供开发者对账、算 $/M 之用。如遇法律纠纷，请咨询专业律师。OpenAICN 仅提供独立对照服务，不构成任何保证或承诺。