2026 OpenAI API 官方 Token 价表全解：输入/输出/缓存字段怎么看
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## 2026 OpenAI API 官方 Token 价表全解：输入/输出/缓存字段怎么看
摘要：
这篇指南专为 OpenAI API 开发者、独立开发者、AI 代理团队和企业对账人员设计。它帮你快速看懂 2026 年官方 Token 定价表，明确输入/输出/缓存字段的含义和计算逻辑，避免对账单“对不上账”的烦恼。核心目标是帮你精准估算每月 $ /M tokens 消耗、分清 ChatGPT Plus 与纯 API 定价边界，以及使用缓存节省成本的实际路径。读完这篇，你能直接对照官方数据表，做出更优的模型选择和成本控制决策。
现状与数据更新
2026 年 OpenAI API 进入 GPT-6 时代，定价体系更透明但更复杂。官方通过官方定价页和开发者文档（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）公布标准模式下的每百万 Token（$ /M）价格，支持短上下文（标准）和长上下文（长上下文）两种场景。关键新增功能包括Prompt Caching（提示缓存）和Batch API（批量处理，输入输出均降 50%）。
更新于 2026 年 9 月，官方数据以当日挂牌为准（以 https://developers.openai.com/api/docs/pricing 为准）。与旧版 GPT-4o 相比，旗舰模型输入价格降幅超过 60%，缓存成本降至 10% 左右，整体让高频使用成本更可控。
核对清单：输入/输出/缓存字段怎么看
对账时重点看这几个字段：
1. 输入（Input）：你提供的提示词（prompt）分词（tokens）。长度越长，成本越高。
2. 输出（Output）：AI 模型生成的内容分词。复杂推理任务输出多，成本相应上升。
3. 缓存（Cached input）：仅对可缓存的输入有效，通常是系统提示词、对话历史或重复上下文。官方提供 $1.00 / $0.20 / $0.01 等低价，极大地降低重复调用成本。
4. 缓存写入（Cache writes）：缓存提示词本身需要单独付费，通常输入价格的 10-12.5%。
快速计算公式（标准模式）：
总成本 ($) = (输入 + 缓存) / 1M + 输出 / 1M
使用缓存后，实际成本可降 70-90%。
#### 2026 OpenAI API 官方 Token 价表（标准模式，$ /M tokens）
| 模型 | 输入（短上下文） | 缓存输入 | 缓存写入 | 输出（短上下文） | 输入（长上下文） | 缓存输入（长） | 输出（长上下文） |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 | $20.00 | $2.00 | $75.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 | $4.00 | $0.40 | $15.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 | $0.20 | $0.02 | $0.75 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $20.00 | $8.00 | $0.80 | $30.00 |
| GPT-5.6 Cyber | $12.50 | $1.25 | $15.625 | $75.00 | - | - | - |
（数据来源：OpenAI 官方定价页。长上下文需配合 272K+ 上下文长度模型。Regional processing 额外 +10% 上浮。）
提示缓存使用场景：
- 系统提示词（System Prompt）
- 对话历史（前几轮对话）
- RAG 文档摘要
Batch API 额外优惠：输入输出均减半，适合离线批量任务（e.g. 代码生成、数据分析）。
站内路径
想深入了解？
- 查看完整官方 API 定价详情：官方 API 定价
- 学习Prompt Caching 缓存机制：API 缓存与优化
- 自定义API 计费路径与限额设置：计费路径
- 实际Token 计数工具与示例：Token 计算示例
- 实时使用仪表盘与预算管理：官方使用仪表盘
风险与边界
重要提醒：以上为公开可用信息，仅供参考，不构成法律意见或财务建议。请以 OpenAI 官方定价页面（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）最新挂牌价格为准。实际账单可能因 Regional Processing、Fast Mode、Enterprise Reserved Capacity 等特殊配置而有调整。
常见风险边界：
- 未启用缓存：重复提示词会重复支付输入费用，对账单容易超支 5-10 倍。
- 长上下文模式下输入价格翻倍：使用不当会导致预算失控。
- Batch API 限时：免费额度有限，超出部分仍按标准收取。
- 升级后必挂：如果你目前用 GPT-4o，切换到 GPT-6 Sol 后若不优化缓存，成本可能增加 2-3 倍（具体以官方当日数据为准）。
对不上账的常见原因：
1. 缓存字段未统计或缓存未命中。
2. 忽略了工具调用额外 token（Web Search 额外 $10 / 1k calls）。
3. 模型 ID 与实际调用不符（建议用官方模型列表验证）。
延伸阅读
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