计费精算

2026 OpenAI API Token 价格全指南:GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法

从官方定价表快速读懂 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 输入、输出与 Prompt Caching 单价 $/M,算账单必备字段速查与 Cache 命中率计算器。

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封面:2026 OpenAI API Token 价格全指南:GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法

2026 OpenAI API Token 价格全指南:GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段读法

这是 OpenAI GPT-5.6 系列(Sol / Terra / Luna)输入、输出和 Prompt Caching 的完整定价指南。适合正在使用 OpenAI API 进行对账、预算规划或优化成本的开发者与企业用户。

GPT-5.6 最新模型家族与定价变化

2026 年 7 月 30 日后,OpenAI 对 GPT-5.6 家族进行了官方定价调整:Terra 和 Luna 价格大幅下降(Terra 降 20%,Luna 降 80%),Sol 保持不变。Fast mode(原 Priority)也同步上线,适合追求速度的场景。

三大主力模型定位清晰:

  • gpt-5.6-sol:旗舰模型,适合复杂代理、代码、生物医学等高难度任务,智能最强但单价最高。
  • gpt-5.6-terra:均衡型,日常工作、推理、多轮对话最优选择,性价比突出。
  • gpt-5.6-luna:最快最便宜,适合高频调用、批量任务,适合日常使用。

定价对比表(标准处理,每百万 tokens):

模型 输入(短上下文) Cached input Cache writes 输出(短上下文) 输入(长上下文) 输出(长上下文)
gpt-5.6-sol $5.00 $0.50 $6.25 $30.00 $10.00 $45.00
gpt-5.6-terra $2.00 $0.20 $2.50 $12.00 $4.00 $18.00
gpt-5.6-luna $0.20 $0.02 $0.25 $1.20 $0.40 $1.80

数据来源:OpenAI 官方定价页面(https://openai.com/api/pricing/)。长上下文(>272K tokens)按双倍输入计费,输出按 1.5 倍计费。数据托管区域处理额外 +10% 费用。

输入/输出/缓存字段完整读法与示例

OpenAI API 对账单中最关键的字段是 usage.prompt_tokensusage.completion_tokensusage.total_tokens(或 cache_read_interaction_id / cache_creation_interaction_id)。理解这些就能精确对账:

  • 输入:用户 prompt(system + user messages)。缓存命中时只计费 Cached input 部分。
  • 输出:模型生成 tokens(completion)。
  • 缓存:Prompt Caching 专属字段,read 按 90% 折扣,write 按 1.25 倍输入单价。
  • 示例(使用 /v1/chat/completions):

  messages: [

    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant. [fixed system prompt]"},  // 可缓存

    {"role": "user", "content": "今天天气怎么样?"}  // 可缓存

  ]

重复调用相同系统提示时,第二次 read 只计费 $0.50(Sol)或 $0.20(Terra),节省 90%。

字段速查

  • cached_input:成功命中时的计费价格。
  • cache_writes:首次缓存或 breakpoint 切换时的额外费用。
  • 注意:缓存必须至少存活 30 分钟,建议设置明确 breakpoint(如 <CACHE_BREAK>)。

Prompt Caching 什么时候省钱:命中率门槛与节省公式

Prompt Caching 是 GPT-5.6 最强性价比点:缓存读取价格仅为标准输入的 10%

节省公式


节省金额 = (未缓存输入价格 - 缓存输入价格) × 缓存命中 tokens × 次数

示例:Terra 模式下,系统 prompt(1000 tokens)缓存一次,之后 10 次调用:

  • 每次节省 = ($2.00 - $0.20) × 1000 = $1.80
  • 10 次共省 $18(输入总成本从 $20 降到 $2)。

命中率门槛

  • 建议 >60% 命中率即可看到明显节省。
  • 低命中(<30%)时,不建议开启缓存(写费用更高)。
  • 策略:将固定系统提示、工具定义、知识库前缀提前缓存;长上下文用 breakpoint 分段。

实际效果:高频代理工作(工具调用重复)命中率常达 80-95%,单月可省 40-70% 成本。

Batch API 与 Fast 模式折扣计算

  • Batch API(异步):输入和输出均享 50% 折扣。示例:

  Standard: $2 / $12 (Terra)

  Batch:   $1 / $6

适合离线批量处理任务(如训练数据生成、批量推理)。

  • Fast 模式(service_tier: "fast",原 Priority):Sol 模式下速度提升至标准 2.5 倍,价格翻倍:

  Standard: $5 / $30 (Sol)

  Fast:     $10 / $60

Terra / Luna Fast 同样按翻倍计费,适合追求低延迟的实时应用。

计算示例:一天处理 1 万条请求(每条 500 tokens),用 Terra Batch 可将成本降至标准的一半。

不同场景 Token 消耗估算(中文/英文/长上下文)

场景 典型 prompt 长度 推荐模型 估算输入 tokens 估算输出 tokens 标准总价(Sol) 缓存优化后总价(Sol)
中文日常对话 500 tokens Terra 500 200 $1.20 $0.10
英文长上下文代码 10 万 tokens Sol 10 万 1 万 $50 $5
批量工具调用 200 tokens Luna 200 100 $0.20 $0.004
长上下文代理 30 万 tokens Sol 30 万 2 万 $200 $15

中文 vs 英文:两者消耗相似,英文输出略多(约 10-20%),但语义更紧凑。建议先用 Luna 跑基准测试,再切换到 Terra。

对账单关键字段位置与每月预算模板

  • 对账单位置:OpenAI 平台 > Billing > API Usage > 导出 CSV。关键列:prompt_tokens、completion_tokens、cost(美元)、cache_字段。
  • 每月预算模板(Excel/表格示例):
日期 模型 总 tokens 输入 tokens 输出 tokens 缓存读 tokens 总花费 ($) 备注
2026-08-01 Terra 1,500,000 800,000 700,000 500,000 14.40 缓存命中率 62.5%
... ... ... ... ... ... ... ...

建议设置自动预算警报,目标:每月 < $100(Terra),< $500(Sol)。

2026 年最新价表更新要点

  • July 30 调整:Terra/Luna 大幅降价,Luna 成为性价比之王。
  • 新增 Fast mode:速度翻倍,价格 2x。
  • 长上下文定价双倍输入。
  • 缓存写入 1.25x 输入(首次写需谨慎)。
  • 所有价格均为 USD / 百万 tokens,实时波动以 OpenAI 官方为准。

延伸阅读

风险与边界

以上内容仅供参考,非法律意见。OpenAI API 定价可能因政策、地区或促销随时调整,请以官方定价页面(https://openai.com/api/pricing/)为准。使用中若遇到计费疑问,建议直接联系 OpenAI 支持团队。