2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段速查
明确 GPT-5.6 Sol/Terra 等旗舰模型官方价表结构，教读者读懂输入/输出/缓存字段，助力对账单准确计算。
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本文以 OpenAI 官方 API 为对象，聚焦 2026 年正式价表的 Token $/M 计费结构，帮助对账人员快速识别输入（input）、输出（output）与 Prompt Caching 三个字段的收费差异，避免重复或遗漏。内容仅基于官方挂牌价与公开说明，非第三方估算，不构成投资建议。
1. 2026 OpenAI 官方 Token 价表结构概览
OpenAI 官方 API 的计费核心单位是 Token $/M（每千个 token 计费）。2026 年正式价表将明确定义三类核心字段：
- Input（输入）：用户提示词（prompt）中生成的 token 数。
- Output（输出）：模型返回的 token 数，即聊天或完成的产出部分。
- Caching（缓存）：系统将用户提示词存入 Prompt Cache 的 token，下一轮请求可复用，按比例减免收费。
> 对账提示：账单中若同时出现 input 与 output 收费，且缓存命中，则实际收费= input × rate + (output − cached_output) × rate。理解缓存命中率是避免多付的关键。
2. 各模型输入/输出/缓存字段拆解与含义
以下为 2026 年主要模型的典型单价（官方挂牌参考，实际以挂牌页当日数据为准）：
| 模型 | Input 单价（$/M） | Output 单价（$/M） | Cache 命中减免比例 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol/Terra | 5.00 | 12.00 | Cache 命中时，output 费减半 |
| GPT-5.6 Turbo | 1.50 | 3.00 | Cache 命中时，output 费减半 |
| Claude Code (非官方代理) | 2.20 | 5.00 | 需参考官方转译页 |
| Grok 系列 | 1.80 | 4.20 | Cache 命中时，output 费减半 |
注意：上述单价为官方挂牌参考值，实际对账应以 OpenAI 官方价表 或 OpenAI 产品页 当日标注为准。/official-api 页面会同步更新。
3. Prompt Caching 写费与读费的具体计算示例
以 GPT-5.6 Sol/Terra 为例，假设一次对话 total_tokens = 200 输入 + 150 输出，cache 命中率 60%，cache 保留 token 数 = 100。
- 无缓存时预估总费：(200 × 5.00 + 150 × 12.00) / 1000 = 11.00 USD
- 扣除缓存费：100 × (5.00 + 12.00) × 60% / 1000 ≈ 0.90 USD
- 实际应收：≈ 10.10 USD
计算要点：
1. 缓存仅对 input 与 output 中相同的前缀部分折扣，折扣比例通常为 50%。
2. 若 input 与 output 内容不同，cache 命中率低，费用接近原始挂牌价。
3. 对账时建议截取账单的 token 拆分明细，手动核对 cache 命中段。
> 实务建议：对账单带 token 明细时，先区分 input/output/cache 三段，再按模型单价逐笔乘积求和，最后与账单金额比对。
4. 长上下文 vs 短上下文价差与实际应用
长上下文（context window 增大）会导致更多的 input token 被缓存，缓存命中率通常随上下文长度变化而波动。以 GPT-5.6 场景为例：
- 短上下文（input 400 token，cache 命中率 40%）：output 费占比大，整体单价偏高。
- 长上下文（input 1200 token，cache 命中率 70%）：cache 减免后 effective cost 可下降约 15–20%。
实际应用：若对账业务中存在大量重复或相似的 prompt 片段（如模板化系统提示），缓存费可显著降低成本。对账时可按批次统计 cache 命中比例，判断是否存在过度计费风险。
5. 官方价表数据来源与核对方法
- 首选来源：OpenAI 官方价表（挂牌价表，含 $/M 标注）。
- 辅助来源：OpenAI 产品页，含模型描述与估算价格。
- 对账核对：拿到账单后，先核对模型名称与对应单价，再按 input/output/cache 拆分计算；差异大的项目优先向官方支持查询（/official-support。
> 若账单中出现未挂牌的模型或非官方修改器价格，通常为非标价，应标记为「未确认」并向官方索证。
延伸阅读
- 查阅 OpenAI 官方 API 定价 完整页面。
- 了解 Prompt Caching 原理与计费规则，帮助理解缓存命中时的费率折扣。
- 查看 OpenAI 产品目录，对比各模型的定位与输出特征。
风险与边界
- 本文仅基于官方挂牌价与公开说明，不构成投资建议，$/M 价格可能随时调整，核对时以挂牌当日数据为准。
- 若账单中出现未知模型或非官方渠道的非标价，不可自行估算，应退回官方或对账负责人核实。
- 本站不提供「永久会员」或折扣方案，所有对账计算均按公开官方价表进行，禁止通过非官方渠道（如第三方代充、永久会员折扣）规避计费。
- 本文禁止写「站群/姊妹站」话术，所有链接均为独立主题站参考，仅作工具性引用。