2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段

本文帮助对账单使用者快速辨认 2026 年 OpenAI 官方 Token 价表的输入、输出与缓存字段，避免因字段误读导致计费偏差。全文围绕实际字段结构、官方定价页与 API 过渡路径展开，最后附关键核对清单与风险边界，适合在账单审核时直接引用。

开篇摘要

2026 年 OpenAI 官方 Token 价表分为「输入」与「输出」两大块，并辅以 Prompt 缓存（completion）定价。对账单使用者应先确认所用端点是纯输入、纯输出还是缓存字段，否则同一模型在不同入口的价格可能相差数倍。官方页面（/official-api、/official-prices）给出的 $/M 单价为日间挂牌数据，缓存价需另行叠加请求量与前缀折扣。

现状与数据更新

截至 2026 年，OpenAI 官方 Token 定价仍围绕 GPT-4o 系列与 Claude Code 系列，输入/输出 Token 均按实际使用量计费，缓存（completion）字段在 API 网关层面通常按输入价乘以上下文档（context）与结束时的 token 消耗比例折算。官方对账单中常见的两个对应表：

• ["/official-api"]（官方 API 文档与定价页）
• ["/official-prices"]（Token 单价挂牌页）

这些页面是本题字段拆分的锚点：输入价与输出价往往分在不同子页，不能混为一谈。

核对清单

下表为对账单使用者在查价时可直接对照的简易清单，列数控制在 5 项以内，便于移动端快速扫视：

场景	字段	建议查价方式
纯聊天输入	input	以 /official-prices 为准，选入口 GPT-4o
纯生成输出	output	关注 completion 单价，注意缓存折算
Prompt 缓存/上下文	cache	按输入价 × (1 + context_ratio) 估算

核对时务必同时记录页面的挂牌时间，因为 $/M 单价为日间数据，过期即失效。

风险与边界

• 字段混淆风险：同一模型在 input 与 output 字段的挂牌价可能相差数倍，若只记一价表会导致账单系统挂账偏差。
• 缓存定价不透明：官方未统一给出缓存的固定单价，实际常以 input 价 × 上下文 token 占比折算，折算系数各渠道不一。
• 时效性：官方价表随季度/重大更新调整，若挂牌页未同步，应以挂牌页当日数据为准。
• 非官方渠道：本站仅以公开挂牌页为准，不提供任何「站群」或同级站的交叉引用，仅作独立参考。

> 注意：本文仅作对账参考，不构成官方承诺。价格以 OpenAI 官方页面（/official-api、/official-prices）当日挂牌为准，具体金额以实际交易记录为准。

站内路径与字段定位

官方站内路径中，Token 价表与字段定义分散在多个子页中，常见路径如下：

• ["/official-api"] 进入 API 入口，查看各模型的 input/output 字段说明与示例请求。
• ["/official-prices]" 查看挂牌的 $/M Token 单价表。
• ["/api-transit]" 了解请求过滤与分片后的计费归属，间接影响哪个字段计费。
• ["/billing-path]" 对账单使用者可见的计费路径入口。

实体层面，Grok 等非官方模型不在本页对账范围内，但若需在混合环境中核对，建议先确认端点属于官方 API 领域，再查对应的输入/输出/缓存字段。