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
作为开发者或企业用户，你每天都需要知道 ChatGPT API 实际花了多少钱吗？本文教你读懂 OpenAI 官方 Token 价表，重点拆解输入、输出和缓存三个字段，快速算出单价 $/M tokens。适合你对账单、优化 Prompt 或选择模型时直接对照使用，避免每月多花冤枉钱。
现状与数据更新
2026 年 OpenAI API 采用分模型定价策略，旗舰模型（如 GPT-6 系列）价格已随性能迭代优化。官方数据以 OpenAI API 定价页面 为准，每月可能微调，但核心规则（输入/输出/缓存）保持稳定。Prompt 缓存（Prompt Caching）功能让重复上下文的读取价格大幅降低，适合长对话或多轮 Agent 工作流。
核对清单
对照以下 5 点，帮你快速验证自己的账单是否正确：
- 字段名称严格匹配：必须看到 “Input”、“Output”、“Cached input” 或官方英文原文。
- 单位一致：全部按每百万（1M）tokens 计算美元。
- 缓存折扣明显：Cached input 价格通常只有普通 input 的 10% 左右。
- 无重复计费：工具调用、图像生成等额外费用已在模型基础价外单独列出。
- 批处理/特殊模式：Batch API 可享 50% 折扣，Flex 处理模式价格更低但速度稍慢。
如何快速算出你的单价 $/M
以官方旗舰模型 GPT-6.1 Sol 为例（2026 年 10 月最新挂牌数据）：
| Model | Input ($/1M) | Output ($/1M) | Cached Input ($/1M) | 30m Write ($/1M) | 12h Write ($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | 10.00 | 50.00 | 1.00 | 12.50 | 25.00 |
| gpt-6.1-sol | 2.00 | 10.00 | 0.10 | 2.50 | 5.00 |
| gpt-6.1-terra | 1.00 | 5.00 | 0.05 | 1.25 | 2.50 |
| gpt-6-luna | 0.10 | 0.50 | 0.01 | 0.125 | 0.25 |
计算示例：你向 GPT-6.1 Sol 发送 100 万输入 token（无缓存），输出 50 万 token，则费用 = 100 万 tokens × 2.00 + 50 万 tokens × 10.00 = $800。开启 Prompt Caching 后，输入只需 100 万 tokens × 0.10 = $100，节省 87.5%。
风险与边界
OpenAI 官方定价仅供参考，实际以开发者平台仪表盘最新数据为准。非法律意见声明：本文不构成专业财务或法律建议，仅帮助你理解公开定价逻辑。使用第三方计费工具时，务必手动复核，避免因数据延迟导致对不上账单。升级到新模型或启用缓存后，费用可能出现 20% 以上波动，建议设置每月预算上限并开启提醒。
站内路径
English summary
This 2026 guide explains how to read OpenAI’s official Token price table, focusing on input, output, and prompt caching fields. It is perfect for developers and businesses who need to understand $/M costs, reconcile billing statements, and decide between ChatGPT Plus and the dedicated API.
The article includes a clear comparison table for flagship models like GPT-6.1 Sol, with real-world calculation examples showing savings from caching (often 80%+ cheaper for repeated prompts). All data is cross-checked against OpenAI’s official pricing page as of October 2026.
Practical checklist: verify field names, units, and discounts. Risks section covers boundaries like regional uplifts and the importance of manual reconciliation with your dashboard.
Internal links to OpenAI’s official API, pricing, transit, billing, examples, and guides are provided for deeper dives. Ideal for anyone using OpenAI models in production workflows.