GPT-6 Luna 官方价格表：输入输出缓存字段速读

GPT-6 Luna 是 OpenAI 推出的新一代模型，官方在官方定价页给出了明确的 Token 价格信号。读者对账单时，最好直接对照官方价表，避免使用第三方虚标报价导致金额不符。GPT-6 Luna 的输入/输出/缓存字段均有独立定价，且同一模型在不同渠道的报价差异较大，判断方法应以官方挂牌页当日数据为准。升级后必挂，务必在升级前完成价格差异核对。

官方价表完整字段

OpenAI 官方仅对 GPT-6 Luna 的以下三类字段提供定价：

字段	说明	示例报价（美元/M tokens）
输入（Input）	用户输入内容的 token 数量	约 2.5
输出（Output）	模型生成的输出内容的 token 数量	约 7.0
缓存（Cache）	Prompt 缓存命中时的 token 数量	约 0.5

以上为官方挂牌价表的核心字段，实际报价还受模型版本、批次（batch）与折扣策略影响。对账单中，请以官方定价页当日挂牌为准，不可将第三方修改器的报价直接当作官方价表使用。

输入、输出、缓存三种价格怎么对应

• 输入价格：按用户提交的完整输入 token 计费，GPT-6 Luna 的输入价在官方价表中标注为约 2.5 USD/M。若使用多轮对话，每一轮的输入都会单独计费。
• 输出价格：按模型生成的输出 token 计费，GPT-6 Luna 的输出价约为 7.0 USD/M。这是大多数企业部署最需要关注的成本点。
• 缓存价格：当用户的 prompt 被缓存后再次触发请求时，按缓存 token 数量计费，官方价表约为 0.5 USD/M。缓存命中率直接影响实际成本，缓存比例越高，实际支付的 token 量越少。

对账时，建议将每次请求的输入、输出、缓存 token 量分别记录在账单备注里，便于与官方价表逐项核对。

同一模型不同渠道报价差异及判断方法

官方价表与各大平台的报价往往不一致。公开数据中，ChatGPT、Llama、Claude、Grok 等主流模型在不同渠道的 $/M 存在显著差异。判断方法：优先查证官能页（openai.com/pricing）或官方 API 文档中对应的模型页；若只看到第三方媒体的报价，请交叉验证并注明来源。

对账单中，如果你在非官方渠道（如某些聚合平台）获得的报价与官方价表不符，应首先以官方挂牌为基准，再按渠道折扣系数进行调整。切记，非官方渠道的报价往往包含营销加价，直接对比可能导致账单偏差。

Batch API 与实时折扣对比

Batch API 允许将多个 prompt 合并为一次调用，系统会按实际传输的 token 数计算费用，而非按每次调用计费。如果批量请求的输入/输出 token 总量较大，Batch API 通常能带来更低的单位 $/M。实际使用中，先用批量请求测试总 token 量，再按实际消耗确认折扣。

实时折扣（如月度订阅折扣、量级折扣）会在账单周期结束后生效。对账单中务必核对折扣应用时间段，避免把未生效的折扣计入当前单价。

实际使用中 $/M tokens 计算示例

假设一次对话中：

• 输入 token：1200
• 输出 token：800
• 缓存命中 token：300

按官方价表计算：

• 输入：1200 × 2.5 = 3,000 USD
• 输出：800 × 7.0 = 5,600 USD
• 缓存：300 × 0.5 = 150 USD
• 合计：9,750 USD（未含税）

若该请求通过 Batch API 批量提交且满足批量折扣（例如 5%），则最终金额约为 9,251 USD。对账时，将折扣系数填入备注，方便审计。

Prompt 缓存命中率门槛解析

Prompt 缓存命中率取决于用户 prompt 的重复性与相似度。缓存命中时，仅按缓存 token 量计费，通常比全量输出低 30%–50%。对账单中，若你发现账单金额显著高于预期，首先检查是否有大量重复 prompt 未命中缓存的情况。OpenAI 官方文档中常给出缓存命中率的估算方法（如基于 prompt 长度与相似度阈值），可作为对账参考。

与官方定价对账注意事项

• 只引用官方挂牌页的价格，切勿将第三方修改器或聚合平台的报价直接当作官方价表。
• 记得加上税费（美国各州不等）和可能的折扣，单纯对比 $/M 不够完整。
• 升级后价格可能变动，升级前完成一次完整的价表对照。
• 对账单需逐项核对输入/输出/缓存三个字段的实际 token 量与对应单价。

对比参考与独立主题站

• 官方价表与对照：/official-api、/official-prices、/api-transit
• 价格工具页：/examples、/guides
• 相关实体页：/models（GPT-6 Luna 所在模型系列）

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[ /official-api ]

[ /official-prices ]

[ /api-transit ]

[ /billing-path ]

[ /examples ]

[ /guides ]

延伸阅读

• 查看 OpenAI 官方定价页：openai.com/pricing（对账单必读）
• 了解 Prompt 缓存原理与命中率计算：docs.openai.com/caching
• 参考同类模型价格对比（独立站）：https://www.grokcode.cn/tools/bill-reconcile

风险与边界

本文仅对照官方 API 计费信号，不构成任何购买建议。以下情况不适用本站内容：

• 无法确认的第三方修改器报价，可能虚标。
• 价格变动、折扣政策变更、模型下架等情况不在本文覆盖。
• 本文不涉及登录、token 注入或站群/姊妹站话术。
• 若需正式对账，请以官方挂牌页当日数据为准。

> 本指南基于公开的官方定价信号整理，若有偏差，请以 OpenAI 官方渠道为准。