2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段全解析
GPT-5.6 系列（Luna / Terra / Sol）是 OpenAI 最新发布的旗舰模型，官方 API 定价已于 2026 年 7 月 30 日更新。
这是对账单必看的速查指南，适合使用 OpenAI API 的开发者、团队和企业用户。
掌握这些字段，就能直接拆解你的账单，避免误读 $/M 费用。
OpenAI GPT-5.6 官方定价页面最新版本
OpenAI 官方定价页（https://openai.com/api/pricing/）和开发者文档（https://developers.openai.com/api/docs/pricing）实时更新。
2026 年 7 月 30 日后，GPT-5.6 Luna 和 Terra 价格分别下降 80% 和 20%，Sol 保持不变。
定价仅反映标准处理模式下的短上下文（<270K）数据，长上下文和 Batch API 会另行调整。
请以当天官方页面为准，建议使用 OpenAI API Dashboard 进行实时对账。
GPT-5.6 Luna / Terra / Sol 标准价表（输入/输出/缓存）
以下是官方标准价表（短上下文，单位：美元 / 百万 tokens）。缓存字段在 Prompt Caching 功能下生效。
| 模型 | 输入（$ /M） | 缓存输入（$ /M） | 输出（$ /M） |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 5.00 | 0.50 | 30.00 |
| GPT-5.6 Terra | 2.00 | 0.20 | 12.00 |
| GPT-5.6 Luna | 0.20 | 0.02 | 1.20 |
长上下文（>270K）价格是短上下文的 2 倍：
- Sol 长上下文输入 10.00、输出 45.00
- Terra 长上下文输入 4.00、输出 18.00
- Luna 长上下文输入 0.40、输出 1.80
注意：缓存写入（Cache write）在 GPT-5.6 系列下收取 1.25 倍标准输入价（例如 Terra 写入 2.50）。
缓存读取享受 90% 折扣。
长上下文（>270K）与短上下文价格差异
OpenAI API 支持超长上下文，最多可达 1.1M+ tokens。
超过 270K 时，输入和输出价格均按双倍计费，适合一次性处理大量文件或对话历史。
例如，Terra 在长上下文中处理 1M tokens，输入费用是短上下文的 2 倍，但整体性价比仍优于 Sol。
决策建议：小上下文优先 Luna/Terra；大上下文时可通过 Batch API 进一步降低成本。
Prompt Caching 缓存命中率门槛与省钱公式
Prompt Caching 是 GPT-5.6 系列亮点，可显著降低重复提示成本。
门槛：缓存写入后 30 分钟内有效，最少存储 1K tokens；支持显式断点（cache breakpoint）标记。
省钱公式（以 Terra 为例）：
缓存命中率 = (缓存读取 tokens) / (总输入 tokens)
实际成本 = 短上下文输入价 × (1 - 命中率) + 缓存读取价 × 命中率 + 输出价
示例：Terra 短上下文输入 2.00$/M，缓存读取 0.20$/M（90% 折扣）。
若 80% tokens 被缓存读取，总成本可降至原价的 20% 以下。
实用算例：处理 1M tokens 重复提示，开启缓存后实际支出约 0.40$/M（仅写入+读取+输出）。
Batch API 50% 折扣适用条件与算例
Batch API 专为高强度任务设计，可异步处理，标准价格打 50%。
适用条件：
- 任务列表至少 100 个请求
- 总输入输出不超过 2GB
- 异步模式下 24 小时内完成
- 不支持实时流式响应
算例：Terra 标准价 2.00$/M 输入 + 12.00$/M 输出，Batch 后输入 1.00$/M、输出 6.00$/M。
处理 10 万条小请求，总节省约 50%，非常适合批量数据分析或代码生成任务。
o 系列模型与 GPT-5.6 的计费特点对比
OpenAI o 系列（推理模型）主要用于 ChatGPT Plus/Pro 等订阅计划，API 计费已逐步整合到 GPT-5.6 旗下。
o 系列在订阅额度内使用时无额外 $/M 消耗，超过限额才按 GPT-5.6 Terra 标准计费。
GPT-5.6 系列更适合独立 API 调用，灵活性更高。
对比总结：
- 订阅额度内：o 系列最省
- 超出额度或纯 API：GPT-5.6 Luna/Terra 最划算
读者对账单实际用例与预算规划建议
用例 1（小批量交互）：Luna 短上下文，缓存命中 60%，预算每月 5000$ 可用。
用例 2（长上下文批量）：Terra 长上下文 + Batch，实际成本降至 18$/M 输出区间，适合数据湖同步。
预算规划建议：
1. 开启 Prompt Caching，目标命中率 >70%
2. 优先 Luna 日常，Sol 处理复杂 agent 任务
3. 监控 OpenAI API Dashboard，每周核对缓存写入/读取比例
4. 使用 Batch API 降低大任务成本
风险与边界
本指南基于 OpenAI 官方 2026 年 8 月发布的价格表，实际以 openai.com/api/pricing/ 和开发者文档为准。
API 定价可能因数据主权（Data residency）或区域处理增加 10% 上浮。
本文不构成法律或财务建议，具体对账请以 OpenAI Dashboard 和发票为准。