# 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段全解析
这是针对 OpenAI 官方 API 对账单的开发者必备指南。
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 三个兄弟模型的定价在 2026 年 7 月 30 日 Luna 和 Terra 大幅降价后，对开发者来说既是机会也是挑战。掌握输入/输出/缓存字段读法，能直接帮你算出真实 $/M 成本，避免 90% 的缓存相关坑。
适合任何使用 OpenAI API 进行提示词工程、Agent 工作流或高频任务的团队——只要你有账单，就需要这份结构化对照表。
GPT-5.6 模型家族三兄弟：Sol/Terra/Luna 核心差异
OpenAI 把 GPT-5.6 分成三个能力与定价完全不同的兄弟，命名灵感来自行星：
- Sol（旗舰）：最强推理与 Agent 能力，适合复杂任务。
- Terra（平衡）：日常生产工作最均衡的选择。
- Luna（快而平）：日常高速场景的首选，已在 7 月 30 日大降价。
| 模型 | 输入（$/M） | 输出（$/M） | 定位 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| Sol | 5.00 | 30.00 | 旗舰 Agentic 工作 | 复杂推理、代码 Agent |
| Terra | 2.00 | 12.00 | 高效高量工作 | 生产级支持、批量处理 |
| Luna | 0.20 | 1.20 | 快而低成本 | 日常分类、总结、路由 |
注意：以上为短上下文（<270K）标准模式下的单价。长上下文、缓存、Batch 等字段稍后详解。建议直接到 OpenAI 官方定价页 或开发者文档核对当日数据。
价格表结构：输入/输出/缓存/长上下文/缓存写入字段详解
OpenAI API 定价表不是简单的三栏，而是分多个字段的多维度计算。你在账单里看到的 usage.input_tokens、output_tokens、cache_creation_input_tokens、cache_read_input_tokens 分别对应不同字段。
- 输入字段：普通 prompt tokens
- 输出字段：生成的 response tokens
- 缓存字段：关键！
- 长上下文：上下文超 270K 时自动 2 倍单价
- 缓存写入：第一次写缓存（1.25 倍普通输入价）
- 缓存读取：后续读（90% 折扣，即 10% 普通输入价）
示例：你的系统提示词固定 5000 tokens，100 次请求内复用。
普通模式：100 次 × 5000 = 50 万输入 tokens → $250（Sol）
带缓存：一次写入 + 99 次读取 → 写入 5000 × 1.25 = $0.031 + 读取 495000 × 0.10（Sol 10%）= $0.248，总计约 $0.28。
完整结构见下表（短上下文标准模式）：
| 字段 | Sol 单价 | Terra 单价 | Luna 单价 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 输入（普通） | $5.00/M | $2.00/M | $0.20/M | 普通 prompt tokens |
| 输出 | $30.00/M | $12.00/M | $1.20/M | 生成 tokens |
| 缓存写入 | $6.25/M | $2.50/M | $0.25/M | 1.25 倍普通输入价 |
| 缓存读取 | $0.50/M | $0.20/M | $0.02/M | 90% 折扣（10% 普通输入价） |
| 长上下文输入 | $10.00/M | $4.00/M | $0.40/M | >270K 时 2 倍 |
| 长上下文输出 | $45.00/M | $18.00/M | $1.80/M | >270K 时 1.5 倍 |
数据来源：OpenAI 官方 2026 年 7 月后定价表（含缓存与长上下文调整）。长上下文和缓存写/读字段已在账单中单独显示，开发者只需简单加减即可。
缓存命中率门槛与省钱公式（0.02-0.50 $/M）
缓存是 2026 GPT-5.6 最强省钱工具。
- 门槛：系统提示词或固定上下文必须稳定（推荐前缀 < 30 分钟缓存生命周期）。
- 省钱公式（Sol 为例）：
缓存命中率 = (缓存读取 tokens / 总输入 tokens)
真实成本 = 普通输入价 × (1 - 命中率) + 缓存写入一次性成本
典型省钱效果：
- 命中率 80% 时，Sol 输入成本降至约 1.20 $/M（远低于 5.00）
- 命中率 30% 时，仍能降至 3.50 $/M
- 极端：纯缓存场景可低至 0.02 $/M（Luna 读取价）
如何算：
1. 看账单 cache_creation_input_tokens（写入）与 cache_read_input_tokens（读取）。
2. 总输入 = 普通输入 + 缓存写入 + 缓存读取。
3. 省钱 = 普通输入总价 - 实际账单输入总价。
推荐：固定系统提示词使用 prompt_cache_options: {mode: "explicit", ttl: "30m"}。超过 1M 上下文或无复用，缓存基本无效。
Batch API vs 实时：延迟换折扣的决策表
Batch API 是高量任务的黄金选择，实时 API 适合低延迟场景。
| 场景 | 模式 | 输入/输出折扣 | 延迟要求 | 推荐指数 |
|---|---|---|---|---|
| 每日高量（>10M tokens） | Batch | -50% | 24 小时 | ★★★★★ |
| 实时客服、Agent | 实时 | 无 | 秒级 | ★★★★ |
| 批量实验测试 | Batch | -50% | 24 小时 | ★★★★ |
| 复杂 Agent 循环 | 实时 | 无 | 秒级 | ★★ |
决策公式：
- 如果任务能接受 24 小时延迟且每月消耗 > 5M tokens，Batch 可省 50% 成本。
- 否则实时模式更合适（尤其 Luna 快模式可达 2.5 倍速度）。
数据驻留/区域处理 10% 上浮与 Fast 模式（原 Priority）
- 数据驻留：选择中国或其他区域处理时，模型价格自动 +10% 上浮（适用于 2026 年 3 月后发布模型）。账单会明确显示。
- Fast 模式（原 Priority）：Sol 在 API 中运行最快（2.5 倍标准速度），但价格翻倍（输入 10.00 $/M，输出 60.00 $/M）。适用于需要秒级响应的任务。
快速判断：账单里看 service_tier 或 model ID 的 fast 标签即可。
o 系列与 GPT-5.6 输出 tokens 吃预算的对比
o1/o3/o4 等 reasoning 模型输出 tokens 通常比 GPT-5.6 贵 3-5 倍，且部分场景推理 tokens 额外计费。
GPT-5.6 输出价格更亲民，但 Sol 旗舰模式下输出价仍高。
预算提醒：复杂 Agent 任务中，o 系列输出可能占总预算 70% 以上；建议用 GPT-5.6 Luna 或 Terra 替代低复杂度子任务。
企业账单常见问题：API 分账、Plus 订阅与官方 API 如何分清
- API vs Plus 订阅：Plus/Pro 等订阅是聊天层，额度固定；官方 API 是纯 token 计费。账单里看
model是否带-chat或-api区分。 - 分账：企业可通过 OpenAI Enterprise 平台单独为部门/项目建账单，避免多人共账混乱。
- 常见坑：缓存写未扣错、长上下文误算 2 倍、忽略 +10% 区域上浮。
解决办法：每月用 OpenAI 账单对账工具 或开发者文档里的 JSON 解析脚本快速核对。
风险与边界
以上解析基于 OpenAI 官方 2026 年 7 月定价表（含缓存与 Batch 调整）。实际价格以 OpenAI 官网或开发者平台当日报表为准，可能随服务升级或地区而变。
本文非法律意见，仅供开发者对账参考。如需正式合规或大额合同，请直接联系 OpenAI Enterprise 团队。