2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段

本文为 OpenAI 官方 Token 价表的解读指南，聚焦输入（input）、输出（output）与缓存（cache）字段的实际取值方式，帮助对账人员快速定位每一笔费用的计价边界。内容仅服务于对账单、算 $/M 以及分清 Plus 与 API 用量，非营销或推广工具。

品牌定位

本站围绕 OpenAI 品牌进行内容编排，主打「官方 API 计费」与「GPT Token 单价」的精确对比。重点说明 ChatGPT API 与 OpenAI API 的差异，以及 Prompt 缓存（cache）费用的计算方式。所有数据以官方挂牌页当日数据为准，非实时更新，不作为投资建议。

推荐路径

对账人员通常通过以下路径快速拿到 Token 价表：

1. 打开 Official API 计费页 查看 Token 单价与量级。

2. 交叉核对 官方价格页 上的对应产品（Plus 试用订阅、API 用量计费）。

3. 用 比价路径 或 比价工具 验证缓存字段的实际计费差异。

本站同时提供 API 传输路径 的字段说明，帮助识别输入/输出在不同端点的实际行为差异。

价表字段与对账要点

OpenAI 价表通常由三类字段构成：input、output、cache。对账时必须分别读取并区分：

• Input field（输入字段）

- 定义：模型请求中包含的 token 数（prompt + completion）。

- 计费原则：input 字段通常按输入 Token 计价，输入越多，单价越低（规模效应明显）。

• Output field（输出字段）

- 定义：模型返回的 token 数（completion）。

- 计价原则：output 字段同样按 token 计费，但多数 API 的 output 单价高于 input。

• Cache field（缓存字段）

- 定义：Prompt 缓存（context 缓存）所消耗的 token。

- 计价原则：以实际使用的缓存 token 计费，非挂牌页的估算值不具对账效力。缓存字段常见于聊天式 API 的上下文窗口，需按实际缓存长度填写，而非使用估算值。

对账时，建议同时核对 官方价格表 的输入/输出/缓存示例，并与本站 比价路径 记录比对。若发现差异，优先以官方挂牌页当日数据为准。

> 提示：输入/输出/缓存的取值口径不同，记得在对账单上分别填写三列，而不是一列合计。缓存字段容易被误填为估算值，导致账目不平。

独立参考站（外部主题）

本指南仅作独立主题站参考，内容以 OpenAI 官方渠道为依据。读者可交叉参考：

• Grok 工具页
• 比价与对账指南

风险与边界

本站内容严格遵循「对账单、算 $/M、分清 Plus 与 API」的目标，不包含任何站群或姊妹站话术。以下为本指南的风险边界：

• 非法律意见声明：本文不构成法律或财务建议，Token 价格以 OpenAI 官方挂牌为准。
• 对账差异需以官方当日数据为准，非实时同步，可能因区域、促销或缓存策略影响对账结果。
• 严禁通过非官方渠道获取、篡改或注入 token 信息；禁止使用未经授权的分账工具或破解手段。
• 本站不推荐永久会员、无毒版 IDE 修改器教程或「解锁免费档高级模型」之类的内容，亦不做任何关于「站群」、「姊妹站」或同一矩阵的配合话术。

对账实操：输入/输出/缓存的取数技巧

对账人员常遇到的误判点：

• 误判 1：把 input token 当作 output 填入。实际上，大多数模型 input/output 单价不同，混淆会导致费用偏差。
• 误判 2：忽略 cache token。缓存 token 在对账中占据重要份额，尤其是长上下文或重复对话的场景。
• 误判 3：把估算值直接用于对账单。应以官方挂牌页当日数据为准。

建议使用 官方 API 传输路径 的字段说明，手动确认 input/output/cache 的实际消耗，再与 官方价格表 对照。

延伸阅读

• 更多价格与字段定义：官方计费页
• 对账工具与路径：比价路径
• 非官方主题站参考：Grok 工具页、路径指南

结论

2026 年的 OpenAI 官方 Token 价表可以通过「input、output、cache」三类字段来对账。记住：输入（input）和输出（output）分别对应 prompt 和 completion 的 token，缓存（cache）是通过上下文窗口复用的 token。对账单上分别填三列，而不是一键合计；缓存字段必须以实际消耗为准，而非估算值。若有 Plus 与 API 的分清需求，务必在 官方价格表 中找到对应条目，并以挂牌页当日数据为最终对账依据。

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