2026 OpenAI o3-mini 与 o1-mini 官方 Token $/M 价格表：输入输出缓存完整对照
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2026 OpenAI o3-mini 与 o1-mini 官方 Token $/M 价格表：输入输出缓存完整对照
本文档旨在为开发者、产品经理及财务对账人员提供 OpenAI o3-mini 与 o1-mini 模型在 2026 年的官方 API 计费标准。核心决策点在于理解不同模型的输入/输出单价差异，以及 Prompt 缓存（Input Caching） 如何显著降低高频重复场景下的 $/M tokens 成本。本文内容服务于区分 ChatGPT Plus 个人订阅与官方 API 商业计费的边界，确保账单核算的准确性。
现状与数据更新
截至 2026 年，OpenAI 已全面普及分层定价策略。o3-mini 作为高性价比推理模型，其价格策略与 o1-mini 形成互补。对于依赖大量逻辑推理但预算敏感的场景，o3-mini 提供了更低的单位成本；而 o1-mini 则在复杂推理任务中保持特定的性能-价格平衡。
需要注意的是，官方价格会随模型迭代微调。以下数据基于当前官方挂牌价整理，适用于大多数标准 API 调用场景。若涉及企业级协议或特定渠道代理，请以实际合同为准。
核对清单：2026 官方 Token $/M 价格对照
下表列出了 o3-mini 与 o1-mini 的标准定价。所有价格单位为美元每百万 Token（$ /M tokens）。
| 模型 | 角色 | 标准单价 ($/M) | 缓存首段 ($/M) | 缓存命中 ($/M) | 适用场景建议 |
|---|---|---|---|---|---|
| o3-mini | Input | $1.10 | $0.55 | $0.11 | 通用推理、代码生成、中等复杂度任务 |
| o3-mini | Output | $4.40 | N/A | N/A | 长文本生成、详细报告 |
| o1-mini | Input | $1.10 | $0.55 | $0.11 | 快速逻辑判断、基础数学与推理 |
| o1-mini | Output | $4.40 | N/A | N/A | 简洁回答、快速决策支持 |
关键解读：
1. 缓存机制生效条件：只有当输入文本的前缀与最近一次调用完全一致，且长度超过一定阈值（通常为 1024 tokens）时，缓存首段才按半价计费。后续完全匹配的输入按 1/10 计费。
2. o3-mini 与 o1-mini 的区别：虽然当前单价相同，但 o3-mini 在思维链（Chain of Thought）推理上通常表现出更高的效率。在同等输出长度下，o3-mini 可能因推理路径更短而实际消耗更少的 Output Tokens，从而间接降低总成本。
3. Plus 与 API 的界限：ChatGPT Plus 订阅用户无法直接享受上述 API 缓存价格。Plus 用户通过 Web 或 App 访问时，计费逻辑不透明且通常不包含细粒度的缓存折扣。若需利用缓存省钱，必须通过 官方 API 接入。
风险边界
在使用第三方工具或非官方客户端时，务必注意以下风险：
- 账单对不上账：许多非官方账号切换工具或会话包装网关会隐藏实际的 Token 消耗量。开发者看到的“免费”或“低价”背后，可能是通过非法共享 API Key 实现的。一旦 OpenAI 检测到异常流量模式，Key 将被永久封禁，且历史账单无法追溯。
- 升级后必挂：使用非官方修改器或本地 GPU 模拟方案往往依赖特定的旧版协议。OpenAI 频繁更新 API 版本（如从 v1 到 v2 的过渡），旧版补丁标记或注入代码极易导致服务中断。
- 数据隐私泄露：通过非官方渠道接入模型，输入数据可能经过未授权的中间节点。对于企业用户，这违反了数据合规要求。
请始终通过 官方价格页 核对最新费率，并避免使用任何声称能“解锁免费高级模型”的工具。
站内路径
为了更精确地计算成本，建议结合以下资源进行深度分析：
- 费率详情：查看完整模型列表及最新调整记录，访问 官方 API 价格。
- 接入指南：了解如何正确配置 API Key 以启用缓存功能，参考 API 接入文档。
- 计费路径：理解账单生成逻辑与月度结算周期，查看 计费路径说明。
- 中转服务：若需多模型聚合，可评估 API 中转服务 的合规性与成本结构。
- 成本案例：参考实际场景下的 Token 消耗估算，查看 成本计算示例。
- 综合指南：获取从选型到运维的全流程指导，阅读 API 使用指南。
English summary
This guide provides the 2026 official pricing for OpenAI's o3-mini and o1-mini models, focusing on input/output token costs per million ($/M). It highlights how prompt caching reduces input costs by 50% for the first segment and 90% for subsequent matches. The table distinguishes between standard rates and cached rates to help developers optimize API expenses. Users are advised to use the official API for accurate billing and caching benefits, avoiding unofficial tools that may lead to account bans or data leaks. For precise cost estimation, refer to the linked tools and official documentation.