## 2026 OpenAI GPT-5.6 Sol 官方 API 价格表全解析：输入、输出与缓存字段一览
OpenAI GPT-5.6 Sol 是 2026 年旗舰级模型，专为复杂代理工作和专业场景设计。其官方 API 定价以 $5.00 / 1M 输入、$0.50 / 1M 缓存输入、$30.00 / 1M 输出 为核心（短上下文标准费率）。如果你正在对账单、规划每月消耗或决定是否优化缓存命中率，这份字段对照表就是最直接的参考依据。它特别适合重度开发者、Agent 构建者和需要高上下文窗口的项目用户，帮助你精准计算 Token $/M，避免超预算。
OpenAI GPT-5.6 Sol 官方定价字段详解
GPT-5.6 Sol 的 API 定价围绕 输入、输出 和 缓存 三大字段展开，单位均为 USD per 1M tokens（即每百万 tokens）。官方数据以 OpenAI 官网挂牌为准，2026 年 8 月更新后的标准费率如下：
| 字段 | 标准价格（短上下文） | 长上下文（>272K tokens） | 说明 |
|---|---|---|---|
| 输入 (Input) | $5.00 | $10.00 | 包含系统提示和用户消息 |
| 缓存输入 (Cached input) | $0.50 | $1.00 | 命中缓存时的读费用 |
| 缓存写 (Cache writes) | $6.25 | $12.50 | 首次写入缓存的费用（1.25 倍基础输入） |
| 输出 (Output) | $30.00 | $45.00 | 生成的 tokens |
提示：长上下文费率适用于输入超过 272K tokens 的请求，官方已明确区分。缓存写费用是新写入时的额外成本，建议配合稳定提示词使用。 [[1]](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
输入 vs 缓存输入：Hit Rate 如何决定 $/M 节省
缓存机制是 GPT-5.6 Sol 最值得优化的点。缓存读（Cached input） 按 $0.50 / 1M 收费，比普通输入便宜 90%。这是因为 OpenAI 允许你将重复的系统提示或上下文写入缓存，之后多次调用仅扣写缓存成本 + 读缓存成本。
实际节省计算示例（假设 100K tokens 重复上下文）：
- 不缓存：输入 $5.00 / 1M
- 写缓存一次 + 读多次：写 $0.63 + 读 $0.05 = $0.68（总消耗仅为不缓存的 13.6%）
建议：将稳定上下文（如项目规则、RAG 数据）写入缓存，缓存命中率 >70% 时可大幅降低单次对话成本。如何开启缓存？在官方文档的 /official-prices 页面搜索“prompt caching”即可查看 SDK 集成代码。 [[2]](https://www.cometapi.com/gpt-5-6-pricing/)
输出 tokens 占比与总账单估算公式
输出 tokens 通常是输入的 3–6 倍（尤其是生成性任务）。以 $30.00 / 1M 输出 计算，输出占比直接决定 70%+ 的费用。
简易估算公式（适合每月预算控制）：
总费用 (USD) = (输入 tokens / 1,000,000 × 5) + (输出 tokens / 1,000,000 × 30) + 缓存调整
示例：
- 10K 输入 + 5K 输出（无缓存）= (0.01 × 5) + (0.005 × 30) = $0.20
- 10K 输入 + 5K 输出（70% 缓存命中）= 缓存写 $0.63 + 缓存读 $0.05 + 输出 $0.15 = $0.83（节省 76%）
建议使用第三方 token 计数器 统计实际消耗，再对照 /official-prices 确认模型 ID。 [[3]](https://trevorfox.com/tools/calculators/llm-cost/openai/gpt-5.6-sol/)
Cache Write 费用与 1M 单位速查（中文约 1M tokens）
Cache Write 按 $6.25 / 1M 收取（短上下文），是写入新上下文时的“入门费”。1M tokens 相当于约 1 百万中文字符（实际取决于分词规则）。
| 场景 | 消耗示例 | 备注 |
|---|---|---|
| 首次写 1M 缓存 | $6.25 | 仅一次，之后读免费 |
| 读 1M 缓存（多次） | $0.50 | 90% 节省 |
| 写+读 1M（一次写多次读） | $0.68 | 最高性价比 |
| 长上下文写 1M | $12.50 | 超出 272K 触发 |
实用建议：在 /api-transit 页面找到 Cache Write 字段示例代码，提前规划上下文长度。 [[1]](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
Batch API vs 标准：延迟换 50% 折扣决策
Batch API（异步批量处理）提供 50% 输入输出折扣，适用于非实时任务（如批量翻译、数据分析、图像生成批次）。但需等待 24 小时左右。
- 选择 Batch：当任务可异步且量大（>1000 调用/月）时，节省显著。
- 选择标准：实时交互或小批量任务时，速度优先。
- 注意：Batch 不支持实时流式输出，且长上下文有额外数据保留费用。
在 /official-prices 页面可查看 Batch 处理模式，开发者可根据任务延迟容忍度做出决策。
实际对账示例：单次对话 $0.05 真实消耗
场景：一个 10K 输入 + 5K 输出 + 60% 缓存命中（含 2K 缓存写）的对话。
- 缓存写：$0.63
- 缓存读：$0.05
- 输入：$0.05
- 输出：$0.15
总消耗：$0.78（约 0.78 元人民币，相当于单次对话 $0.05 级别的日常使用成本）。
更多示例可在 /guides 页面找到 token 统计工具，帮助你实时对账。
每月预算控制技巧：缓存命中率门槛 70% 以上
1. 分析历史账单：用 /billing-path 工具导出日志，统计缓存命中率。
2. 优化上下文：将高频提示词写入缓存，目标 70%+ 命中率 可将费用降至 20% 以下。
3. 分模型选择：日常任务用 GPT-5.6 Luna，复杂代理用 Sol，结合 Batch API。
4. 工具联动：配合 /official-api 页面数据 + 第三方 /tools/token-cost 计算器，实现精准控制。
## 风险与边界
OpenAI API 定价以官方挂牌页为准，实际可能因数据保留政策、区域处理或突发调整而变化。请以 官方 API 价格页 或 官方 API 文档 最新数据为准。
本文为一般信息，不构成法律意见。使用 API 需遵守 OpenAI 服务条款，包括公平使用和数据隐私要求。若有疑问，建议直接联系 OpenAI 客服或查看最新公告。
## 延伸阅读
English summary
This guide provides a complete breakdown of OpenAI GPT-5.6 Sol API pricing in 2026. The flagship model charges $5.00 per million input tokens, $0.50 for cached input, and $30.00 for output tokens (short context). It details key fields like cache writes at 1.25x the base rate, long-context premiums, and batch discounts of 50%. Readers can use the provided examples and formulas to calculate exact costs, optimize hit rates above 70%, and avoid budget surprises. Links to official pricing and billing tools are included for verification. This is essential for developers managing token expenses and API integrations.