GPT-5.6 Luna API 官方价格表 2026：输入输出缓存单价一键读懂
GPT-5.6 Luna 是 OpenAI 针对高量、低成本场景推出的快速、性价比突出的模型，适合日常聊天、批量处理、分类与总结等任务。2026 年 7 月 OpenAI 大幅调整定价后，Luna 已成为日常高量任务的首选——输入 $0.20/M、输出 $1.20/M、缓存 $0.02/M，远低于旗舰模型。
如果你正在对账单、估算每月预算，或需要分清 ChatGPT Plus 与 OpenAI API 的实际花费，这张官方价表就是最直接的决策工具。算单时只需看缓存命中率，就能快速判断真实费用，避免 API 费用超支。
GPT-5.6 Luna 是什么？官方定位与适用场景
GPT-5.6 Luna 是 OpenAI 发布的 nano 类模型，专为成本敏感的高吞吐量工作设计。它的定位是“快且便宜”，适合取代老版本 nano 模型完成大规模任务，同时保留了较好的推理能力。
官方适用场景包括：
- 高频分类、情感分析、内容生成
- 批量总结、路由任务
- 实时应用、日常聊天代理
- 配合 Cache 功能实现输入重用
与 GPT-5.6 Terra（中档平衡型）或 Sol（旗舰 reasoning 模型）不同，Luna 更注重速度和每美元产出，适合预算有限但需求稳定的企业或开发者。
提示：查看完整 OpenAI 官方 API 模型列表与定价：官方 API 价格对照站。
2026 官方 Token 价表详解：输入 / 输出 / 缓存 / Cache Writes
OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 的定价拆分为短上下文（<272K Token）和长上下文（>272K Token）两种规则，同时提供缓存机制。以下是 2026 年 7 月后的标准价表（单位：每百万 Token，USD）：
| 上下文类型 | 输入单价 | 缓存输入单价 | Cache Writes 单价 | 输出单价 |
|---|---|---|---|---|
| 短上下文 | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $1.20 |
| 长上下文 | $0.40 | $0.04 | $0.50 | $1.80 |
Cache Writes 指缓存未命中时的写成本，实际为 1.25 倍标准输入单价（$0.20 × 1.25 = $0.25）。缓存一旦命中，后续相同输入将按缓存输入单价计费，最高可节省 90% 以上成本。
数据提示：具体以 OpenAI 官方定价页面最新公布为准。查看官方价格表。
长上下文定价规则（272K+ 触发 2x 输入）
OpenAI 对上下文长度有明确阈值：
- 短上下文（< 272K Token）：按标准价
- 长上下文（> 272K Token）：输入单价自动2倍（$0.40/M），输出单价 1.5 倍（$1.80/M）
缓存输入同样触发 2x 规则（$0.04/M）。这是高量任务常见的边界条件，需在算单时特别注意。
算单示例：高命中率缓存场景 vs 无缓存真实对账
假设每月处理 500 万 Token 输入 + 100 万 Token 输出：
1. 无缓存真实对账（一次性输入）：
- 输入：$0.20/M × 5,000,000 = $1,000
- 输出：$1.20/M × 1,000,000 = $1,200
- 总费用：$2,200
2. 高命中率缓存场景（假设 80% 命中）：
- 缓存命中输入：$0.02/M × 4,000,000 = $80
- 未命中输入：$0.20/M × 1,000,000 = $200（Cache Writes 按 1.25 倍额外计算）
- 输出：$1,200
- 总费用：约 $1,280（节省约 42%）
实际计算建议：使用以下工具模拟精确账单（仅供参考，非官方工具）：
Batch API 50% 折扣如何叠加到 Luna 价表
OpenAI Batch API 提供异步批量任务，整体费用降低 50%（输入与输出均适用）。对 GPT-5.6 Luna 叠加后：
- 标准价 × 0.5 = 输入 $0.10/M、输出 $0.60/M
- 长上下文：输入 $0.20/M、输出 $0.90/M
缓存与 Cache Writes 规则保持不变（仍可与 Batch 叠加）。适合一次性提交大量任务的场景。
数据驻留 +10% 区域费用怎么算
自 2026 年 3 月 5 日起，支持数据驻留的区域处理端点将对符合条件的模型收取 +10% 区域费用。例如：
- 标准输入 $0.20/M → 数据驻留输入 $0.22/M
- 长上下文输入 $0.40/M → 数据驻留输入 $0.44/M
这对敏感数据处理场景是必要的代价，但不会影响缓存规则。查看支持区域：官方 API 计费指南。
如何用官方价格表快速估算每月预算
1. 收集每月 Token 用量（输入 + 输出）
2. 根据上下文长度判断是否触发 2x 输入
3. 估算缓存命中率（通过监控历史数据）
4. 叠加 Batch 或数据驻留折扣
5. 使用简单公式：总费用 ≈（输入 + 输出）× 单价 ×（1 - 缓存命中率）
推荐步骤：先参考 官方 API 定价对照站，再用站内工具页进一步优化。
延伸阅读
- OpenAI 官方 API 定价完整对照
- 如何使用 OpenAI API 进行对账
- OpenAI API 模型迁移与 Transit 指南
- ChatGPT Plus 与 OpenAI API 的实际花费对比
风险与边界
以上内容仅供参考，具体以 OpenAI 官方定价页面最新公布数据为准，官方页面可能随时更新。OpenAI 不提供法律意见，实际对账请以平台发票为准。