## 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价格表怎么读：$ /M 输入输出缓存字段全解析
作为 OpenAICN 计费编辑，我们专注 OpenAI 官方 API 计费对照站。读者对账单时最常卡在 “$/M 字段”“缓存读”和“输出 tokens 吃预算”上。本指南直接帮你拆分账单、算真实花费、区分 ChatGPT Plus 与 API 账单。
适用人群：OpenAI API 用户（包括代理任务、Agent 工作流）、开发者、团队预算管理者。
决策方式：按命中率 + 输出占比快速选模型 + 开启 Prompt Caching 即可节省 50% 以上。
为什么现在读表重要：GPT-5.6 系列（Sol / Terra / Luna）官方定价每半年调整一次，7 月底已更新，输出 tokens 预算经常吃光新手预算。
GPT-5.6三大主力模型（Sol/Terra/Luna）官方定价一览
OpenAI GPT-5.6 系列分为三个主力模型，定价以 $/M（每百万 tokens） 为单位，上下文长度 < 270K 时标准费率（> 270K 按长上下文加价）。
| 模型 | 定位 | 输入 $ /M | 缓存读 $ /M | 输出 $ /M | Cache Write (1.25x) |
|---|---|---|---|---|---|
| Sol | 旗舰，Agent 推理首选 | $5.00 | $0.50 | $30.00 | $6.25 |
| Terra | 平衡日常生产力 | $2.00 | $0.20 | $12.00 | $2.50 |
| Luna | 低延迟日常工作 | $0.20 | $0.02 | $1.20 | $0.25 |
数据来源：OpenAI 官方 API 定价页面（截至 2026 年 8 月）。Sol 定价保持不变，Terra 降 20%，Luna 降 80%。所有模型支持 1.05M+ 上下文。
输入$ /M 字段解读：标准 vs 长上下文 vs 缓存读
输入 tokens 是账单主要吃钱点：
- 标准输入：不缓存、不长上下文（< 270K），按表中 $5 / $2 / $0.20 /M 计费。
- 长上下文加价：上下文 > 270K 按 2x 标准输入计费（Sol 长上下文输入 $10 /M）。
- 缓存读：Prompt Caching 命中后，90% 折扣（即 $0.50 / $0.20 / $0.02 /M）。
实际省钱门槛：写一次 Cache（1.25x 成本），后续读 1 次以上即可回本。高频 Agent 任务命中率 70%+ 时，缓存读可节省 50-80% 输入成本。
公式：实际输入成本 = 标准输入量 - 缓存读量 + Cache Write 一次性成本。
输出$ /M 与 Cache Write 1.25x 规则详解
输出 tokens 是预算杀手（通常占 60-80%）：
- 输出：Sol $30 /M、Terra $12 /M、Luna $1.20 /M。
- Cache Write 规则：写缓存时按 1.25x 输入单价计费（Sol $6.25 /M）。写完后读命中保持 90% 折扣。
- 实时计算：一次写 + 一次读 = 总成本 $0.675 /M（Sol 示例），比两次标准输入 $1.00 节省 32.5%。
输出 tokens 预算吃掉情况：启用多步 Agent 时，输出常占总 tokens 70%+。Luna + 缓存可让输出预算降低到 Sol 的 4%。
Prompt Caching 实际省钱门槛：命中率 vs 写成本
Prompt Caching 是 2026 GPT-5.6 新增最大省钱工具：
- 门槛：Cache Write 成本 $6.25（Sol） vs 后续读 90% 折扣。
- 建议：固定系统提示 + tool 定义 + 用户历史前缀写缓存。
- 实际效果：命中率 50% 时月节省 40%；命中率 90% 时节省 70%+（高频对话、工具调用场景）。
- 限制：缓存需 30 分钟最小存活期，跨日不自动续。
批量计算示例：10M 输入、5M 输出、无缓存 = $155（Sol）；加缓存命中 80% = $89（节省 42%）。
Batch API 50% 折扣与实时延迟权衡决策表
Batch API 异步处理，适合非实时任务：
| 场景 | 推荐模式 | 折扣 | 延迟 | 适用任务 |
|---|---|---|---|---|
| 高频同步对话 | Standard | 无 | <5s | 实时 Agent |
| 批量分析/报表 | Batch | 50% | 24h | 离线任务 |
| 低优先级/可延迟 | Flex | 50% | 数小时 | 成本敏感任务 |
| 速度优先（Sol） | Fast mode | 无 | <2s | 复杂推理 |
决策公式：如果任务能接受 24h 延迟 + 50% 折扣，优先 Batch（Sol 输出成本降至 $15 /M）。
2026 o系列推理模型计费特点：输出tokens预算吃掉情况
GPT-5.6 o 系列推理模型（Agent 核心）特点：
- 输出 tokens 占比高（工具调用 + 反思常占 70%）。
- 推荐路由：复杂任务用 Sol，日常用 Terra/Luna。
- 优化建议：开启缓存 + 减少重复输出（用 structured output）。
输出预算吃掉案例：月使用 10M 输出时，Sol 成本 $300；换 Luna + 缓存 = $12（节省 96%）。
与ChatGPT Plus 账单分账策略：API单独对账指南
分账核心：ChatGPT Plus（$20/月）包含有限 API 调用（额度用完后停止），API 账单由 OpenAI 单独计费。
- 分账方法：在 OpenAI Dashboard 单独创建 API keys，启用不同模型；ChatGPT Plus 账单查看 Usage（含 API 额度消耗）。
- 策略：日常任务用 Plus，Agent 高负载用 API（单独对账）。月 API 用量 > Plus 额度时，单独支付输出 + 输入。
- 工具：开启 billing alerts + 月度预算，避免超支。
实际对账单案例：高频 Agent 任务每月节省多少
案例：月 50M 输入（80% 缓存命中）、10M 输出、Agent 任务。
- 无缓存无 Batch：Sol = $550；Luna = $110。
- 加缓存 + Batch：Sol = $320（节省 42%）；Luna + Batch = $55（节省 90%）。
- 结论：开启 Prompt Caching + Batch 后，Luna 单月节省近 $500，Agent 任务预算可控。
实际账单拆分（每月）：
- 输入缓存读：90% 折扣
- 输出：决定模型选择
- Cache Write：一次性摊销
风险与边界
OpenAI API 定价可能根据市场、数据使用量或政策调整（非法律意见，仅供参考）。实际账单以 OpenAI Dashboard 为准。使用前请在开发者平台验证最新费率。
延伸阅读
English summary
This guide explains how to read the 2026 OpenAI GPT-5.6 token pricing table ($ /M for input, output, cache) for accurate billing reconciliation. It covers the three models—Sol (flagship), Terra (balanced), and Luna (affordable)—with official prices from OpenAI. Key sections include input caching discounts (90% off), cache write rules (1.25x input), long-context surcharges, Batch API 50% discounts, and output token budget risks.
Readers can use the provided table and examples to split bills, optimize costs by routing tasks to the right model, and separate ChatGPT Plus from API usage. The sample high-frequency Agent case shows monthly savings of up to 90% with caching and Batch.
This is not legal or financial advice—always verify prices in the official OpenAI Dashboard. For more tools and bill reconciliation resources, visit related OpenAI API guides on openaicn.cn.