## 2026 OpenAI GPT-5.6 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段全解析\n\nOpenAI API 的 GPT-5.6 官方 Token 价表是计算精确账单的核心。Luna/Terra/Sol 三款模型分别针对不同场景定价，您可快速对照账单中的 $/M tokens（百万 tokens 单价）、Cached input（缓存输入）和 Cache writes（缓存写入）字段，避免上下文长度误读或缓存优惠漏算。\n\n本文专为 OpenAI API 用户打造，教您如何用官方价表精确对账，支持 ChatGPT Plus 与纯 API 分账场景，同时结合 Batch API 50% 折扣叠加计算。\n\n### GPT-5.6 模型家族官方定价更新要点\n\n2026 年 7 月底，OpenAI 发布 GPT-5.6 Luna/Terra/Sol 三款模型，并对 Luna 和 Terra 实施 80% 和 20% 降价，同时推出 Fast mode（优先处理）。官方定价更新核心是：\n\n- 分层定价：不再单一模型，而是按场景划分（旗舰代理工作 / 平衡高量 / 日常低成本）。\n- 缓存机制升级：Cached input 保留 90% 输入折扣，Cache writes 固定为 1.25 倍 uncached 输入价（新规则，确保复用前缀净节省）。\n- 上下文长短差异：标准定价限 272K tokens 以下，长上下文（>272K）输入/输出价格提升至约 2 倍。\n- 服务模式叠加：标准价 + Batch API 50% 折扣 + Fast mode 2 倍速度（无智能损失）。\n- 品牌承诺：OpenAICN = OpenAI 官方 API 计费对照站，专为对账单、算 $/M、分清 Plus 与 API 而设。\n\n这些更新直接服务读者对账需求：账单中若出现 “Cached input: $0.02” 即为 Luna 模型的真实优惠。\n\n### Luna/Terra/Sol 三款模型精确 $/M 结构对比\n\n以下是 2026 年 8 月最新官方标准价表（短上下文 <272K tokens，单位：USD per 1M tokens）：\n\n| 模型 | Input $/M | Cached input $/M | Cache writes $/M | Output $/M | 适用场景 |\n|------------|-----------|------------------|------------------|------------|---------------------------|\n| GPT-5.6 Sol | 5.00 | 0.50 | 6.25 | 30.00 | 复杂代理工作、长推理 |\n| GPT-5.6 Terra | 2.00 | 0.20 | 2.50 | 12.00 | 高效高量生产工作 |\n| GPT-5.6 Luna | 0.20 | 0.02 | 0.25 | 1.20 | 日常聊天、分类提取、预算敏感 |\n\n长上下文定价（>272K tokens）示例：Sol 输入升至 10.00、输出 45.00；Terra 4.00 / 18.00；Luna 0.40 / 1.80。\n\nBatch API 叠加折扣：输入输出均 50%（Sol Batch 2.50 / 15.00；Terra 1.00 / 6.00；Luna 0.10 / 0.60）。\n\n### 缓存字段（Cached input / Cache writes）在账单中的作用\n\n账单中 “Cached input” 字段显示的是实际支付金额，直接反映 Prompt Caching 优惠。\n\n- Cached input：复用系统提示、工具定义、RAG 上下文时，支付 90% 输入价（例如 Sol：5.00 → 0.50）。\n- Cache writes：首次写入缓存时支付 1.25 倍 uncached 输入价（Sol：5.00 × 1.25 = 6.25），后续读 0.50。\n- 真实节省：开启 Prompt Caching 后，重复提示可将输入成本降 90%+。建议稳定前缀缓存 30 分钟以上，确保净节省。\n\n账单示例：100M 输入 tokens（无缓存 500 美元，缓存命中率 80% 实际支付 110 美元）。\n\n### 输入输出 tokens 按百万单位计费的实际换算示例\n\n官方以 $/M tokens（百万 tokens）计费，1 美元 = 100 万 tokens。\n\n简单示例（标准模式，短上下文）：\n- Luna 输入 10M tokens + 输出 2M tokens：(10 × 0.20) + (2 × 1.20) = 2.60 美元。\n- 批量处理（Batch）叠加 50%：实际 1.30 美元。\n\n长上下文换算（Luna >272K tokens）：输入按 0.40 /M 计算，相同 10M 输入 = 4.00 美元（+60% 溢价）。\n\n上下文长度越界与长上下文价差计算方法：\n1. 计算总 prompt tokens（系统提示 + 用户消息）。\n2. 若 >272K tokens，启用长上下文 metering。\n3. 价差 = 标准价 × 1.5（输出）至 2.0（输入）。\n4. 示例：Sol 300K tokens 输入，标准 1.50 美元，实际 3.00 美元。\n\n### Cache 命中率门槛与真实节省计算\n\n开启缓存后，命中率 = Cached input tokens / 总输入 tokens。\n\n节省公式：\n``\n实际支付 = (总输入 - Cached 输入) × 标准输入价 + Cached 输入 × 0.10 标准输入价\n`\n\n示例计算（Luna，标准价 0.20 输入 / 1.20 输出）：\n- 总输入 50M，输出 10M，命中率 70%（Cached 输入 35M）。\n- 实际输入支付：(50M - 35M) × 0.20 + 35M × 0.02 = 3.00 + 0.70 = 3.70 美元。\n- 若无缓存：50M × 0.20 + 10M × 1.20 = 12.00 美元。\n- 节省 69%（近 8.30 美元）。\n\n门槛建议：命中率 >50% 即可净节省；>80% 极具优势。建议在 API 请求头开启 cache_control` 或工具缓存。\n\n### 批处理（Batch API）50% 折扣如何叠加账单\n\nBatch API 异步运行，输入输出价格直接 50% 叠加 标准价，无需额外服务费（限 24 小时处理）。\n\n叠加规则：\n- 标准 Sol 输入 5.00 → Batch 2.50。\n- Terra 2.00 → Batch 1.00。\n- Luna 0.20 → Batch 0.10。\n- 输出同比例（Sol Batch 输出 15.00）。\n\n叠加示例：Luna 批量处理 100M 输入 + 20M 输出，标准价 24.40 美元，Batch 后 12.20 美元（50% 节省）。\n\n叠加注意：与缓存同时开启时，缓存折扣优先，Batch 再打 50%。\n\n### 如何高效对照账单中的 $/M tokens\n\n1. 打开 OpenAI API 账单（platform.openai.com）。\n2. 筛选 GPT-5.6 模型，查看 “Input tokens”、“Output tokens”、“Cache reads”、“Cache writes” 明细。\n3. 对应官方价表计算：Input tokens × 对应模型 $/M = 实际输入费用。\n4. 乘以 1 亿 = 总美元金额。\n5. 核对缓存命中率和上下文长度。\n\nOpenAICN 官方对账工具：访问 /official-api 或 /official-prices 快速对照最新价表。\n\n延伸阅读\n- 官方 API 定价详解\n- API 计费路径指南\n- 官方 API 入门\n- API 计费优化\n\n## Risk & Boundary\n\n以上内容基于 OpenAI 官方 2026 年 8 月公开定价数据整理，仅供参考学习。实际账单以平台实时显示为准，价格可能随服务模式（Fast/Batch）或地域调整。非法律意见，如遇纠纷请咨询 OpenAI 官方支持或专业顾问。OpenAICN 仅为独立信息对照站，不构成任何投资或购买建议。\n\nEnglish summary \nThis guide decodes the 2026 OpenAI GPT-5.6 official token pricing table (Luna/Terra/Sol models) in simple terms. Learn exact $/M rates for input/output, how Prompt Caching fields (Cached input/Cache writes) reduce bills by 90%, long-context premium calculations, and how Batch API 50% discounts stack with caching. Perfect for reconciling bills, distinguishing ChatGPT Plus from pure API usage, and avoiding cost surprises. All figures are current as of August 2026—always verify on platform.openai.com. Great for developers and teams optimizing AI expenses.