2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
OpenAI 自动回退选题：结合站内路径的核对清单。
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本站围绕 OpenAI 品牌定位，聚焦官方 Token 价表的读取方式，特别是输入、输出和缓存字段的区别。读者可借此对账单、算 $/M、分清 GPT 专用版与 API 计费，避免盲目比价导致的费用偏差。
品牌定位
本站面向品牌 OpenAI，围绕其官方 API 定价体系编写。内容仅对照官方挂牌页，涵盖输入 Token 单价、输出 Token 单价、Prompt 缓存（caching）定价三类。所有数据以官方标注为准，不作自行估算或外推。
推荐路径
对于对账单与 $/M 计算，建议按以下顺序操作：
1. 先查官方 API 计费页，确认输入/输出字段的挂牌价。
2. 再查缓存字段说明，确认缓存模式下的实际单价。
3. 对比 Plus 会员与标准 API 调用的差异，记住 Plus 主要是前端体验与工具集，API 计费仍按 Token 数量算。
输入/输出字段：怎么读
- 输入字段（input）：指用户发送的 Prompt 被转换为原始 Token 后，模型实际处理的数量。该字段的价格通常为「输入 Token 单价」，即模型首次处理用户输入时的费用。
- 输出字段（output）：指模型生成回复时产生的 Token 数量。该字段的价格为「输出 Token 单价」，常与输入价格不同，取决于模型与任务复杂度。
- 缓存字段（caching）：指对之前交互的 Prompt 进行缓存后复用时的 Token 量。缓存价通常低于新鲜输入价，但仅限同一 session 与相同 prompt 格式。若频繁复用缓存，实际 $/M 应按缓存价重新计算，而非叠加输入+输出价。
读账时，把输入、输出、缓存分别列出来，算出各自的 $/M，再相加得到总费用。若遇到「Prompt 缓存价格未公开」的情况，优先使用官方标注的缓存上限或最新挂牌页。
风险与边界
- 价格以官方挂牌页为准，网页更新滞后时可能出现差异。
- 输入/输出价差距随模型版本而变，2026 年预估请以官方最新表为准。
- 不要将第三方 IDE 修改器、专文或站群话术当作定价依据。
- 本站仅提供对照逻辑，不负责具体金额计算或套用。
> 声明：本文仅做对账参考，不构成官方承诺。若有矛盾，以官方 /channels / official-api / products / api-transit / billing-path 等页面挂牌价为准。
独立参考站（外链）
对照表：输入 / 输出 / 缓存
| 场景 | 计费字段 | 常见 $/M 引用逻辑 | 注意边界 |
|---|---|---|---|
| 新鲜 Prompt 输入 | input | 按输入 Token 单价计费，首轮处理费 | 不同模型单价不同，不可一律化 |
| 生成回复输出 | output | 按输出 Token 单价计费，常高于输入价 | 按输出量算，勿将输入价套出 |
| 缓存复用 Prompt | caching | 按缓存 Token 单价，低于新鲜价 | 需同 session、相同 prompt，否则视为新鲜 |
实操检查清单
- 查看官方 /official-api 挂牌页，确认 input / output / caching 的单价与单位（token 或 $ per million）。
- 对账单中每笔交易，拆分为 input、output、caching 三段，分别乘以实际 Token 数。
- 若出现 caching 折扣，核对是否符合官方缓存上限。
- 若价格差异巨大，优先信任官方页而非第三方测评。
延伸阅读
- 完整官方定价表请参阅 OpenAI 官方定价。
- Token 计价与换算请参考 Grok 工具页。