2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段详解
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## 2026 OpenAI 官方 Token 价表怎么读：输入/输出/缓存字段详解
OpenAI 官方 API 在 2026 年推出 GPT-6 系列模型（包括 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna），Token 计费已更新为统一标准格式。你对账单时只要看输入、输出和缓存字段，就能立刻算出单次调用成本。这是所有使用 OpenAI API（包括构建代理、编码工具、Claude Code 替代方案）的人必备的核对工具，尤其适合需要精确预算规划的开发者。
现状与数据更新
OpenAI 官方定价页面已于 2026 年 10 月明确区分「Short context」（短上下文）和「Long context」（长上下文），同时引入了新的缓存机制。GPT-6.1 Sol 作为中间价位选项，缓存单价降至 $0.10/M（短上下文），极大地降低了重复提示的成本。GPT-6 Astra 保持最高精度，但单价更高；GPT-6 Luna 则适合高频、低复杂度场景。
这些价格已从平台仪表盘实时同步，开发者可直接在 官方 API 定价页 确认最新数据。相比 2025 年，缓存写入成本（Cache writes）单独列出，让复杂代理工作流更可控。
核对清单
使用以下清单快速对比你的账单与官方价表：
1. 找到账单中的 model_id（例如 gpt-6.1-sol 或 gpt-6-astra）。
2. 定位输入字段（input）、输出字段（output）和缓存字段（cached input / cache writes）。
3. 对比上下文长度：短上下文通常 $1–2/M 输入，$5–10/M 输出；长上下文可能额外上浮。
4. 检查是否有区域处理升级（Regional processing）——2026 年 3 月后新模型加 10% 费用。
5. 验证缓存命中率：若提示重复率高，缓存字段可节省 90%+ 成本。
风险边界
官方价格以 OpenAI 平台仪表盘为准，实际到账可能因 Batch 模式或 Fast 模式略有差异。长期项目若未监控缓存使用，容易高估开支。建议定期在 API 账单路径 检查，避免超出预算。
免责声明：本文内容仅供参考，不构成法律意见或财务建议。实际计费以 OpenAI 官方公布数据为准。
站内路径
- 官方 API 入门：快速开始调用 GPT-6 系列模型
- 官方价格对照：查看最新 GPT-6 价表
- API 中转指南：处理复杂代理时的流量优化
- 账单路径：每月对账工具
- 实用例子：代码片段演示如何读取 Token 字段
- 详细指南：从零搭建高效 API 工作流
表格：2026 OpenAI GPT-6 系列官方 Token 价格（每百万 Tokens）
| 模型名称 | 短上下文输入 | 短上下文缓存输入 | 短上下文输出 | 长上下文输入 | 长上下文缓存输入 | 长上下文输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | $20.00 | $2.00 | $75.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 | $4.00 | $0.20 | $15.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | $0.20 | $0.02 | $0.75 |
（数据来源：OpenAI 官方定价页，2026 年 10 月更新。长上下文示例基于 100 万+ Tokens 场景。实际以平台仪表盘实时为准。）