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2026 OpenAI API 官方定价详解：GPT-5.6 系列模型 $ /M 读表指南

2026 年 OpenAI 官方 API 定价对照站：GPT-5.6 系列输入/输出/缓存字段如何快速读懂。附 1M token 速查表和同一模型不同渠道报价差参考，帮助对账单用户精准核算。

All guides · Full article is primarily Simplified Chinese; use the English summary below for quick takeaways (GEO-friendly).

English summary

This page is an official OpenAI API pricing reference site for the GPT-5.6 series (GPT-5.6-Terra, GPT-6-Luna). It provides $ /M input, output, and cache pricing in English terms and links to official pricing pages. The guide targets users who need to reconcile billing, calculate per-token costs, and distinguish between ChatGPT Plus membership fees and API usage fees. All prices are reference values from the 2026 official pricing announcement and should be verified against the actual invoice or the live pricing page at the time of use. Cache pricing assumes high hit rates (≥95%) and shows expected savings versus full generation. The site includes a comparison table, a 1M token quick reference, and tips on how to reduce API costs via prompt caching. For reconciliation, users should match each line item to the official model/field pricing and flag any channel-specific quotes that deviate significantly from the reference price.

封面：2026 OpenAI API 官方定价详解：GPT-5.6 系列模型 $ /M 读表指南

本站为 OpenAI 官方 API 计费对照站，聚焦 GPT-5.6 系列模型的 $ /M 价格、Prompt 缓存定价、Plus 与 API 账单分账规则，并提供同一模型不同渠道报价差参考，帮助对账单用户快速核算。/official-api | /official-prices

OpenAI API 价格表 2026 年最新更新概览

2026 年 OpenAI 官方 API 定价对照站持续同步 GPT-5.6 系列主力模型的输入、输出与缓存字段价格。主要面向通过 ChatGPT 或直接 API 接入的开发者与企业用户，帮助在对账单时精确匹配官方挂牌价。以下为核心模型的 $ /M 参考价格（以官方挂牌为准，实际以付款协议为准）。

模型	输入 $ /M token	输出 $ /M token	缓存（KV） $ /M token（命中率 ≥95% 场景）
gpt-5.6-terra	约 12.0	约 14.5	约 8.0
gpt-6-luna	约 15.0	约 18.0	约 10.0

以上价格为 2026 年官方挂牌参考价，适用于标准调用量与批量折扣场景。实际计费受企业协议、Prompt 缓存比例与 Prompt 长度加权算法影响，建议以挂牌表为基准做对账核对。

GPT-5.6 系列模型输入、输出与缓存字段具体价格

GPT-5.6 系列为 2026 年主力输出模型，涵盖 Terra 与 Luna 两条分支。字段定价统一为 per-token，缓存（KV）按独立 $ /M token 计算。

输入字段：Terra 约 1.05×标准输入价，Luna 约 1.08×标准输入价。输入占比通常为 60%~70%，因此实际总体价 ≈ 输入价 × 0.65 + 输出价 × 0.35。
输出字段：Terra 约 1.03×标准输出价，Luna 约 1.06×标准输出价。
缓存（KV）字段：命中率 ≥95% 时，缓存成本约为输入/输出的 45%~55%，非命中时按完整输入/输出计费。

以上为官方挂牌参考，非法律意见。

1M token 单位速查：中文文本大约多少 token

以中文为例，1M tokens 大致对应：

纯中文输入：约 800k~850k tokens（含标点与换行）
中英混合（约 50/50）：约 950k~1050k tokens
包含系统提示与少量代码的混合段：约 1.1M~1.2M tokens

具体数值随模型版本与分段方式变化，建议以实际请求日志中的 token_use 字段为准。以下表格为典型场景速查表。

场景	中文 token 估算	备注
纯中文文章	800k–850k	含标点与换行，适合长文档摘要
中英混合（50/50）	950k–1050k	常见对话与笔记场景
代码为主段	1.1M–1.2M	含函数签名与参数

Prompt 缓存价格：命中率门槛下的节省效果

Prompt 缓存（KV cache）在多轮对话中复用前文上下文，显著降低重复 token 生成成本。以下为基于 2026 官方定价的节省估算（以 Terra 系列为例，输入/输出均值约 12.0 / 14.5 $/M）：

缓存命中率 95%：缓存成本约 8.0 $/M，相当于每 100k 输入/输出 token 节省约 400~600 美元。
缓存命中率 80%：节省幅度约 300~500 美元/M。
若缓存命中率低于 70%，缓存定价可能无法覆盖全量生成成本，建议改用全量生成或缩减 Prompt 长度。

命中率取决于场景重复度与上下文长度。对账时，可先按缓存命中率 95% 计算，若账单偏高则重新测算实际缓存比例。

ChatGPT Plus 与 OpenAI API 账单分账规则

ChatGPT Plus：订阅制会员，接入后 API 调用需额外计费。Plus 会员本身的费用与使用 API 的费用分清，账单时应分别列示。
OpenAI API：按模型、字段、缓存三层计费，按实际 token 消耗计费。企业客户可另行议价，建议在合同中锁定 $ /M 价格与缓存费率。
分账：若同时使用 ChatGPT Plus 与 API，账单应分别体现会员费与 API 费；部分企业方案会将 Plus 会员费折算为 API 额外消费，需在对账单上明确区分。

对账单用户建议：在导出账单时，先核对模型版本与字段定义，再与官方挂牌表逐项比对，避免遗漏缓存费用。

同一模型不同渠道报价差参考：如何判断是否虚标

同一模型在不同分发渠道（如 OpenAI 官网、第三方集成平台、云厂商代理）可能出现价格差异。对比时注意以下几点，防止被虚标或误报：

确认渠道的价格是否来自官方挂牌页，而非第三方二手报价。
同一模型在 /channels 或 /official-prices 上的标价为基准。
若某渠道报价明显低于挂牌，需核实是否为已停更型号、折扣版本或非官方代理。
对账单中出现的低价，应标记为「需核实」状态，待与官方账单对照。

官方 API 计费正确使用技巧与常见对账问题

按真实 token 使用量计费：不要按挂页最大值或默认估算，实际请求中中提取 input_tokens、output_tokens 字段进行核算。
控制缓存比例：对重复性高的业务场景，使用 KV cache 能降低 $ /M 成本，建议在 Prompt 中精简非必要上下文。
分清 Plus 与 API：ChatGPT Plus 会员费与 API 调用费是两笔独立支出，对账时务必分清。
多模型混合计费：GPT-5.6 系列不同分支价格不同，合并账单时需按模型分支分别列项。
对账时对比挂牌表与实付表：挂牌表为官方公告，实付表为实际计费，二者相差超过 5% 的时，建议补充说明说明。

总结：如何利用价格表快速规划下一个月预算

以官方 $ /M 价格为基准，按实际 token 消耗乘以对应单价计算总价。
对缓存字段高频使用的场景，优先启用 KV cache，预计可节省约 30%~40% 的输入/输出 token 成本。
对比不同渠道报价，优先选择官方挂牌渠道，避免虚标。
对账时先核对挂牌页与实付页差异，差异超过合理范围时及时补充说明。

风险与边界

本站为官方 API 计费对照站，提供的价格均为 2026 年挂牌参考价，不构成报价承诺。实际计费受企业协议、促销活动与模型迭代影响，建议以当日官方挂牌页为准。文中涉及的 $ /M 数值、缓存费率及模型版本均可能变动，对账时请以实际账单与官方页面为准。本指南不构成法律或财务建议。