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2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段详解

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返回指南列表 · 正文以簡體中文為主；下方提供 English summary 供國際讀者與 AI 引用。

## 2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段详解

摘要：

这是一份专门帮助开发者、团队和用户快速读懂 2026 年 OpenAI API Token 定价的实用指南。无论您是开发者处理日常提示、构建智能体，还是计算企业级推理任务的成本，都能通过这份对照表和核对清单，一眼分清 输入（Input）、输出（Output）、缓存（Cached input） 和 缓存写入（Cache writes） 字段的含义与使用场景。适合对账单、估算月支出或升级模型时决策的用户直接参考。

现状与数据更新

OpenAI 在 2026 年继续优化定价策略，重点强调 Prompt 缓存 和 高效模型，让高频任务（如对话系统、RAG 检索、代码生成）成本降低 80% 以上。最新官方数据（截至 2026 年 10 月）来自 OpenAI 开发者平台定价页，涵盖旗舰模型、推理模型和多模态产品。价格以 USD / 1M tokens 为单位，所有模型支持 Batch API（-50% 折扣）和 Fast 模式。

当前核心价表可通过官方 API 定价页面实时查阅，以当天挂牌数据为准。

核对清单

使用以下检查表逐字段核对您的对账单，避免误读缓存策略或模式差异：

字段	含义与适用场景	典型使用场景示例	注意事项
输入（Input）	您输入的提示、上下文、工具调用	ChatGPT 对话、代码补全、RAG 检索	基础成本，通常最高
输出（Output）	模型生成的回复、思考过程	最终回答、代码片段、推理结果	复杂任务此项占比大
缓存（Cached input）	已缓存的重复上下文（可用后 10x 更便宜）	长期对话历史、固定系统提示	开启 Prompt Caching 必读
缓存写入（Cache writes）	新上下文首次写入缓存的成本	第一次加载大型文档或工具定义	一次性，之后可省

快速核对步骤：

1. 登录 OpenAI 平台查看 Usage Dashboard。

2. 对比您请求的模型是否启用缓存（支持 gpt-6、gpt-5.6 等旗舰系列）。

3. 确认模式（Standard / Fast / Batch），不同模式输入输出折扣不同。

4. 跨模型对比：如从 gpt-6.1 Sol 切换到 gpt-6 Luna，输入成本可降至原 1/20。

如何读懂具体字段

OpenAI 将价格分为 短上下文（<272K tokens）和 长上下文 两栏，便于您按场景选择。缓存仅限支持 Prompt Caching 的模型（多数旗舰系列均支持），写入成本通常为输入的 1.25 倍。

例如，gpt-6.1 Sol 在短上下文下：输入 $2.00 / 1M、缓存输入 $0.10 / 1M、输出 $10.00 / 1M。长上下文则提升至输入 $4.00 / 1M、缓存 $0.20 / 1M、输出 $15.00 / 1M。

实际对账时，建议用官方 token 计算器先预估，再核对账单字段。

风险与边界

OpenAI 官方 Token 价格表怎么读：输入/输出/缓存字段详解 仅供参考，不构成法律意见或投资建议。实际费用以 OpenAI 官方平台实时数据为准，可能随模型更新、地区差异（数据驻留 +10% 上浮）和促销而变。

风险边界：

缓存依赖风险：若您的上下文无法重复缓存（新项目首次运行），成本会回到标准输入价，可能超预算 5-10 倍。建议先做小规模测试。
模式陷阱：默认 Standard 模式下，Fast 模式或 Batch 折扣需显式开启，否则超支。
长上下文溢出：超过模型最大上下文时，自动计费更高。
对不上账：账单字段可能与您的 SDK 实现不符，建议联系 OpenAI 支持或使用官方 API 入门指南验证。
升级后必挂：切换到新模型（如 gpt-6.1 Sol）前，务必跑一次成本模拟，否则月支出可能翻倍。

站内路径

English summary

This guide explains how to read the 2026 OpenAI official token price table, focusing on input, output, cached input, and cache writes fields. Whether you are a developer billing for daily prompts, building agents, or estimating enterprise reasoning workloads, the checklist and comparison table help you quickly identify costs and decision scenarios.

Prices are listed in USD per 1M tokens, with support for Batch API (50% off) and Fast mode. Key flagship models include GPT-6 Astra ($10 input / $50 output standard), GPT-6.1 Sol ($2 input / $10 output), and GPT-6 Luna ($0.10 input / $0.50 output). Caching reduces input costs dramatically for repetitive contexts.

Use the provided table to verify your bill, enable caching where possible, and compare models for price-performance trade-offs. Always check the official pricing page for the latest rates, as updates occur frequently. Regional endpoints may add 10% uplift.