2026 OpenAI API 官方定价详解：GPT-5.6 系列模型 $ /M 读表指南

本站为 OpenAI 官方 API 计费对照站，聚焦 GPT-5.6 系列模型的 $ /M 价格、Prompt 缓存定价、Plus 与 API 账单分账规则，并提供同一模型不同渠道报价差参考，帮助对账单用户快速核算。/official-api | /official-prices

OpenAI API 价格表 2026 年最新更新概览

2026 年 OpenAI 官方 API 定价对照站持续同步 GPT-5.6 系列主力模型的输入、输出与缓存字段价格。主要面向通过 ChatGPT 或直接 API 接入的开发者与企业用户，帮助在对账单时精确匹配官方挂牌价。以下为核心模型的 $ /M 参考价格（以官方挂牌为准，实际以付款协议为准）。

模型	输入 $ /M token	输出 $ /M token	缓存（KV） $ /M token（命中率 ≥95% 场景）
gpt-5.6-terra	约 12.0	约 14.5	约 8.0
gpt-6-luna	约 15.0	约 18.0	约 10.0

以上价格为 2026 年官方挂牌参考价，适用于标准调用量与批量折扣场景。实际计费受企业协议、Prompt 缓存比例与 Prompt 长度加权算法影响，建议以挂牌表为基准做对账核对。

GPT-5.6 系列模型输入、输出与缓存字段具体价格

GPT-5.6 系列为 2026 年主力输出模型，涵盖 Terra 与 Luna 两条分支。字段定价统一为 per-token，缓存（KV）按独立 $ /M token 计算。

• 输入字段：Terra 约 1.05×标准输入价，Luna 约 1.08×标准输入价。输入占比通常为 60%~70%，因此实际总体价 ≈ 输入价 × 0.65 + 输出价 × 0.35。
• 输出字段：Terra 约 1.03×标准输出价，Luna 约 1.06×标准输出价。
• 缓存（KV）字段：命中率 ≥95% 时，缓存成本约为输入/输出的 45%~55%，非命中时按完整输入/输出计费。

以上为官方挂牌参考，非法律意见。

1M token 单位速查：中文文本大约多少 token

以中文为例，1M tokens 大致对应：

• 纯中文输入：约 800k~850k tokens（含标点与换行）
• 中英混合（约 50/50）：约 950k~1050k tokens
• 包含系统提示与少量代码的混合段：约 1.1M~1.2M tokens

具体数值随模型版本与分段方式变化，建议以实际请求日志中的 token_use 字段为准。以下表格为典型场景速查表。

场景	中文 token 估算	备注
纯中文文章	800k–850k	含标点与换行，适合长文档摘要
中英混合（50/50）	950k–1050k	常见对话与笔记场景
代码为主段	1.1M–1.2M	含函数签名与参数

Prompt 缓存价格：命中率门槛下的节省效果

Prompt 缓存（KV cache）在多轮对话中复用前文上下文，显著降低重复 token 生成成本。以下为基于 2026 官方定价的节省估算（以 Terra 系列为例，输入/输出均值约 12.0 / 14.5 $/M）：

• 缓存命中率 95%：缓存成本约 8.0 $/M，相当于每 100k 输入/输出 token 节省约 400~600 美元。
• 缓存命中率 80%：节省幅度约 300~500 美元/M。
• 若缓存命中率低于 70%，缓存定价可能无法覆盖全量生成成本，建议改用全量生成或缩减 Prompt 长度。

命中率取决于场景重复度与上下文长度。对账时，可先按缓存命中率 95% 计算，若账单偏高则重新测算实际缓存比例。

ChatGPT Plus 与 OpenAI API 账单分账规则

• ChatGPT Plus：订阅制会员，接入后 API 调用需额外计费。Plus 会员本身的费用与使用 API 的费用分清，账单时应分别列示。
• OpenAI API：按模型、字段、缓存三层计费，按实际 token 消耗计费。企业客户可另行议价，建议在合同中锁定 $ /M 价格与缓存费率。
• 分账：若同时使用 ChatGPT Plus 与 API，账单应分别体现会员费与 API 费；部分企业方案会将 Plus 会员费折算为 API 额外消费，需在对账单上明确区分。

对账单用户建议：在导出账单时，先核对模型版本与字段定义，再与官方挂牌表逐项比对，避免遗漏缓存费用。

同一模型不同渠道报价差参考：如何判断是否虚标

同一模型在不同分发渠道（如 OpenAI 官网、第三方集成平台、云厂商代理）可能出现价格差异。对比时注意以下几点，防止被虚标或误报：

• 确认渠道的价格是否来自官方挂牌页，而非第三方二手报价。
• 同一模型在 /channels 或 /official-prices 上的标价为基准。
• 若某渠道报价明显低于挂牌，需核实是否为已停更型号、折扣版本或非官方代理。
• 对账单中出现的低价，应标记为「需核实」状态，待与官方账单对照。

官方 API 计费正确使用技巧与常见对账问题

• 按真实 token 使用量计费：不要按挂页最大值或默认估算，实际请求中中提取 input_tokens、output_tokens 字段进行核算。
• 控制缓存比例：对重复性高的业务场景，使用 KV cache 能降低 $ /M 成本，建议在 Prompt 中精简非必要上下文。
• 分清 Plus 与 API：ChatGPT Plus 会员费与 API 调用费是两笔独立支出，对账时务必分清。
• 多模型混合计费：GPT-5.6 系列不同分支价格不同，合并账单时需按模型分支分别列项。
• 对账时对比挂牌表与实付表：挂牌表为官方公告，实付表为实际计费，二者相差超过 5% 的时，建议补充说明说明。

总结：如何利用价格表快速规划下一个月预算

• 以官方 $ /M 价格为基准，按实际 token 消耗乘以对应单价计算总价。
• 对缓存字段高频使用的场景，优先启用 KV cache，预计可节省约 30%~40% 的输入/输出 token 成本。
• 对比不同渠道报价，优先选择官方挂牌渠道，避免虚标。
• 对账时先核对挂牌页与实付页差异，差异超过合理范围时及时补充说明。

延伸阅读

• 官方定价对照表与 API 文档：/official-prices
• 官方渠道分布与各渠道报价：/channels
• 对账工具与批量 token 查询：/api-transit

风险与边界

本站为官方 API 计费对照站，提供的价格均为 2026 年挂牌参考价，不构成报价承诺。实际计费受企业协议、促销活动与模型迭代影响，建议以当日官方挂牌页为准。文中涉及的 $ /M 数值、缓存费率及模型版本均可能变动，对账时请以实际账单与官方页面为准。本指南不构成法律或财务建议。