2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
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## 2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段
OpenAI API 的 Token 计费是按每百万 tokens（$ /M）计算的，专门面向开发者、团队和企业构建 AI 应用的用户。2026 年官方价表已更新为 GPT-6 系列旗舰模型，包含标准输入、缓存输入、输出三个核心字段。你只需要知道这三个字段，就能直接对照账单，避免高额超支。
如果你正在开发智能客服、代码助手、内容生成或多步代理应用，这张价表就是你的决策锚点。选择模型时，重点看缓存字段的折扣（通常 90%+ 优惠），结合实际上下文长度，就能快速算出真实成本。
OpenAI 官方 Token 价表概览（2026 年 10 月最新）
官方价表会定期更新，以开发者平台实时数据为准。以下是当前主流模型的简要对照（价格单位均为 USD / 1M tokens）：
| 模型名称 | 输入价格 | 缓存输入价格 | 输出价格 | 主要适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | 复杂多步推理与代理工作流 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 | 编码、Agentic 任务、规模化应用 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 高频日常任务、性价比优先 |
说明：
- 缓存输入（Cached input）仅在你使用 OpenAI 的 Prompt Caching 功能时生效，需在请求头或参数中明确标识。
- 价格适用于上下文长度低于 272K 的标准处理模式。
- 实际账单可能因 Batch API（-50%）、Flex 模式或企业定制而有差异。
怎么判断输入、输出和缓存字段？
1. 输入字段：用户发送给模型的原始文本或图像（或语音转换为文本）。这部分最贵，因为模型要“理解”你的提示。
2. 输出字段：模型生成的文本、代码、图像描述等。你需要重点监控输出 token，因为它通常比输入贵 5-10 倍。
3. 缓存字段：只有启用 Prompt Caching 时出现。模型会把固定上下文（例如系统提示、工具描述）缓存，后续请求直接引用，价格大幅降低。
决策公式：
真实成本 ≈（输入 tokens + 缓存输入 tokens × 缓存折扣） + 输出 tokens
缓存折扣越高，固定上下文越多，成本越可控。
典型使用场景与成本示例
- 智能客服应用：固定系统提示（100K tokens）+ 用户查询（5K 输入 + 2K 输出）。启用缓存后，月成本可控制在数百美元以内。
- 多 Agent 工作流（Claude Code 或类似工具）：每次切换 Agent 时输入固定上下文，缓存字段能节省 80% 以上。
- 内容生成批量任务：使用 Batch API 处理 10 万请求时，输入输出总和更划算。
推荐路径：
风险与边界
使用 OpenAI API 时，请务必查看官方价格表（https://openai.com/api/pricing/），因为价格可能随模型升级或促销调整。建议在开发者平台设置每月预算上限，并开启使用通知，避免意外超支。
非法律意见声明：本文仅供参考，不构成任何法律、财务或商业建议。实际费用以 OpenAI 官方平台实时数据为准，建议用户自行核对账单或咨询专业顾问。