2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
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2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
摘要：
本指南教你快速阅读 2026 年 OpenAI 官方 Token 价表，重点掌握输入、输出和缓存字段的计算方式。无论你是开发者、产品经理还是企业采购者，通过这份简明对照表，你就能准确估算单次请求或全月 API 费用，避免对账单出现惊喜。内容已于 2026 年 10 月 16 日最新核对，适用于 GPT-6 系列及后续主力模型。
OpenAI 的 API 采用按 Token 计费的方式，与 ChatGPT Plus 等订阅完全独立。掌握输入、输出和缓存字段后，你可以决定用哪个模型、在哪些场景下开启缓存，从而最大化性价比。
现状与数据更新
2026 年 10 月，OpenAI 官方 API 定价主要基于 GPT-6 系列旗舰模型更新。核心变化是引入自动 Prompt Caching，大幅降低重用上下文的成本，同时提供短上下文（Short context）和长上下文（Long context）两种模式。
定价以每百万 Tokens 为单位，精确到小数点后两位。缓存字段专门用于“Cache Write”（首次写入上下文）和“Cached Input”（命中后读取），可以节省 90% 以上费用。
以下是主力模型的最新单价（数据来源于 OpenAI 官方定价页面，2026 年 10 月 16 日核对）：
| 模型 | Short Input ($/1M) | Short Cached ($/1M) | Short Cache Write ($/1M) | Short Output ($/1M) | Long Input ($/1M) | Long Cached ($/1M) | Long Output ($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | 10.00 | 1.00 | 12.50 | 50.00 | 20.00 | 2.00 | 75.00 |
| gpt-6.1-sol | 2.00 | 0.10 | 2.50 | 10.00 | 4.00 | 0.20 | 15.00 |
| gpt-6-luna | 0.10 | 0.01 | 0.125 | 0.50 | 0.20 | 0.02 | 0.75 |
备注：Regional processing（数据本地化）端点加 10% 上浮；FedRAMP 端点也适用相同规则。GPT-5.6 Sol 等其他型号价格请查阅 官方 API 定价页 获取当日数据。
核对清单：如何自己算单次请求费用
1. 确定模型：选择 Short context 还是 Long context？
2. 统计 Token：用 OpenAI 的官方 Token 计数工具（或第三方安全工具）计算输入和输出 Token 数量。
3. 应用缓存规则：
- 首次调用：支付 Input + Output（或 Cache Write + Output）。
- 后续调用同一上下文：只需支付 Output（Cached Input 免费或极低成本）。
4. 加总：乘以每百万 Tokens 单价，得到总费用。
5. 检查额外费用：工具调用、文件搜索等功能可能另收费，需查看官方文档。
实际场景示例：
- 开发一名 GPT-6.1-sol 编码代理，平均每次对话 5000 输入 + 2000 输出 Token。开启缓存后后续请求只需支付 2000 Tokens 输出费。
- 每月 10 万次对话（平均 3000 Token），不缓存总成本约 $5.5，开启缓存后可降至 $2.1。
建议绑定站内 官方 API 文档 和 官方定价页面 实时查看最新字段说明。
风险与边界
OpenAI API 价格随模型迭代和区域政策可能随时调整，请始终以官方页面当天数据为准。
- 缓存依赖风险：如果上下文变化频繁，缓存失效将导致费用回升。
- 超出预算：高输出 Token 模型（如 gpt-6-astra）单次请求可能超过 $50，需严格控制生成长度。
- 隐形费用：工具调用、文件上传等功能未列在 Token 价表中，需单独结算。
- 地区差异：非美区或数据本地化使用时，10% 上浮或更低延迟优化可能增加成本。
非法律意见声明：本文仅供参考，不构成任何法律、税务或财务建议。如需正式对账或合规，请咨询 OpenAI 官方账户团队或专业会计师。
站内路径
- 官方 API 文档：查看完整模型目录和调用指南
- 官方定价页面：实时查看所有模型字段
- API 计费对账工具：一键上传账单自动比对
- 官方 API 入门示例：复制粘贴即可运行的代码片段
- API 中转与优化指南：如何通过网关降低实际费用
- 全流程计费路径：从调用到账单的全流程
- GPT-6 系列实战案例：结合缓存的编码和代理任务演示
风险与边界
OpenAI API 价格随模型迭代和区域政策可能随时调整，请始终以官方页面当天数据为准。
- 缓存依赖风险：如果上下文变化频繁，缓存失效将导致费用回升。
- 超出预算：高输出 Token 模型（如 gpt-6-astra）单次请求可能超过 $50，需严格控制生成长度。
- 隐形费用：工具调用、文件上传等功能未列在 Token 价表中，需单独结算。
- 地区差异：非美区或数据本地化使用时，10% 上浮或更低延迟优化可能增加成本。
非法律意见声明：本文仅供参考，不构成任何法律、税务或财务建议。如需正式对账或合规，请咨询 OpenAI 官方账户团队或专业会计师。
站内路径
- 官方 API 文档：查看完整模型目录和调用指南
- 官方定价页面：实时查看所有模型字段
- API 计费对账工具：一键上传账单自动比对
- 官方 API 入门示例：复制粘贴即可运行的代码片段
- API 中转与优化指南：如何通过网关降低实际费用
- 全流程计费路径：从调用到账单的全流程
- GPT-6 系列实战案例：结合缓存的编码和代理任务演示
English summary
This guide explains how to read OpenAI's official 2026 Token pricing table, focusing on input, output, and caching fields for accurate cost calculation. Whether you are a developer, product manager, or enterprise buyer, the provided comparison table and checklist will help you estimate single-request or monthly API expenses and avoid unexpected billing surprises. The content has been refreshed and verified as of October 16, 2026.
OpenAI's API uses per-token billing and is completely separate from ChatGPT Plus or other subscriptions. Once you understand input, output, and caching terminology, you can choose the right model and enable caching in high-context scenarios to maximize cost-effectiveness.
The current flagship pricing (short and long context) for GPT-6 series models is summarized in the table above. For real-time updates, always refer to the official pricing page. A practical checklist is included to walk you through token counting, cache application, and total cost calculation. Examples demonstrate how caching can reduce costs by over 90% for repeated contexts.
Key risks and boundaries are clearly stated: pricing can change, cache hit rates affect savings, and additional tool-related fees apply. A non-legal disclaimer reinforces that this is for reference only.
Internal links provide direct navigation to official documentation, pricing, billing tools, examples, and optimization guides. Mobile-friendly short paragraphs and one compact table ensure quick reference on any device. This page serves as a self-contained decision aid for OpenAI API users seeking transparency in token-based billing.