2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段详解
2026年OpenAI官方API最新价表全解析：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol等模型的输入输出缓存字段如何快速对照核对账单，官方定价依据、单位速查及对账要点。
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本站围绕 OpenAI 官方 API 计费，对照最新价表帮助读者快速核对账单。核心单位为 $/M tokens，按月汇总到账。以下内容以官方定价为准，适合对账单、算 $/M 和分清 Plus 与 API 的读者。
一、OpenAI 官方 API 定价核心逻辑
- 计费单位：$/M tokens（每百万 token 计费）
- 对账方式：按月汇总，月度账单上账
- 输入/输出 token 单价分别为，缓存 token 额外折扣由命中缓存门槛触发
- 官方定价依据：模型版本、是否使用缓存、批量请求模式
二、GPT-6 系列（2026 主力模型）价表
| 模型 | 输入 ($/1M tokens) | 输出 ($/1M tokens) | 缓存输入 ($/1M tokens) |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 2.00 | 10.00 | 0.10 |
| GPT-6 | 5.00 | 30.00 | 0.50 |
| GPT-6.1 | 2.00 | 10.00 | 0.10 |
| GPT-6.0 | 5.00 | 30.00 | 0.50 |
| GPT-5 series | 5.00 | 30.00 | 0.50 |
> 注：上述为官方挂牌价，实际对账请以挂牌页当日数据为准。
三、Prompt Caching 机制
Prompt Caching 允许用户将之前的 prompt 缓存后复用，触发缓存折扣的命中门槛通常为同一 session 中连续发送一定数量的输入 token，或使用特定的 cache key 格式。
- 命中门槛：官方文档指示缓存 token 型号需满足缓存触发量才能享受折扣
- 折扣效果：缓存输入的单价远低于首次输入，常见折扣在缓存输入 $0.01–$0.10 / 1M tokens
- 对账注意：账单中缓存折扣需体现为与输入/输出分开的缓存字段，若不匹配请以官方渠道页为准
四、Batch API 与实时模式的选择
Batch API 可在一次请求中提交多批次 prompt，延迟略高，但批量时的 $/M 折扣往往更明显。实时模式即时生成回复，按单次 token 计费，无缓存折扣。
- 延迟换折扣的决策依据：对比同一模型在 Batch 与 实时模式下的总 $/M
- 若预算敏感且 prompt 可合并，优先 Batch API
- 若需要即时交互或流式输出，选实时模式并注意输出 token 成本
五、o 系列推理模型计费特点
o 系列推理模型（如 Claude Code 等）与语言模型不同，计费主要针对推理 session 的输出 tokens，且有时会计入特定的推理 token 单价（部分模型在官方页会列出推理 $/M）。
- 为什么输出 tokens 会吃掉预算：推理模型的输出往往较长，token 消耗快，$/M 单位换算时需注意输出占比
- 对账要点：查看账单中是否区分了输入/输出/缓存（推理场景），并与官方价表对照
六、如何通过官方价表快速对账
1. 找到对应模型的官方挂牌 $/M 值（输入/输出/缓存）
2. 记录本期实际使用的输入 token 数、输出 token 数、缓存 token 数
3. 按公式：费用 = (输入 token 数 / 1M) × 输入单价 + (输出 token 数 / 1M) × 输出单价 + (缓存输入 / 1M) × 缓存单价
4. 与账单核对，重点看账单是否列出缓存折扣字段；若无，则可能未命中缓存
七、OpenAI API 价格变化规律（2026 年最新要点）
- 官方价表会不定期调整，建议以挂牌页或官方 API 文档当日数据为准
- 主力模型（GPT-6 系列、GPT-5 系列）在 2026 年持续提供折扣选项
- Cache 相关折扣通常在同一 session 中多次使用后触发，注意门槛
八、实际对账案例：同一模型不同渠道报价差
假设同一 GPT-6.1 Sol，若通过某渠道（如特定集成或批量订阅）报价为输入 $2.00 / 输出 $10.00，缓存输入 $0.10，而另一渠道报价 $2.50 / $12.00 且无缓存折扣，则差价在缓存字段上能否体现。对账时需逐项对照官方价表，看账单是否正确打出缓存折扣。
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## 延伸阅读
- 查看官方 API 计费页：/official-api
- 官方价格页面：/official-prices
- 对账工具与文档：/examples
- 相关实体绑定与路径：/api-transit，/billing-path
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风险与边界
- 本指南基于公开挂牌价与官方文档，不构成法律意见。价格随时变动，以官方当日挂牌为准。
- 对账时若发现账单与官方价表不符，优先联系官方渠道核实，切勿自行猜测折扣。
- 本站仅提供对照参考，不负责具体付款或合同解释。
- 禁止通过非官方渠道获取或修改价格信息，防止账号异常。
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English summary
This guide explains how to read the 2026 OpenAI official Token pricing for API usage, focusing on input/output/cache fields so that readers can reconcile their bills accurately. It covers the core $/M token unit, the GPT-6 series pricing table, how prompt caching works and when discounts apply, and the trade-offs between batch and realtime modes. The guide emphasizes matching billing line items to the official price sheet, checking for separate cached-input discounts, and using the model's published per-million-token rates. It also points to official pages for further reference and reminds users that prices may change and that this article is a non-legal reference.
1. OpenAI's pricing uses a $/M tokens unit, billed monthly.
2. GPT-6 series values are listed per model, with distinct input, output, and cached-input rates.
3. Caching discounts require meeting a usage threshold; verify the cached-input field on the bill.
4. Batch API can reduce effective cost via quantity; realtime mode has no caching discount.
5. For inference models, focus on output tokens, which often dominate the bill.
6. Always reconcile against the official price page at time of billing.
7. Do not rely on unofficial sources or guesswork for billing accuracy.
8. This summary is for informational purposes only and does not replace official documentation.