选型对比7 分钟阅读发布于：2026-07-29更新于：2026-07-29

OpenAI API 定价详解（2026 指南）

全面理解 OpenAI API 定价：GPT-4o 和 o 系列模型价格、token 计费方式、输入/输出价格差异、缓存折扣、Batch API 节省，以及如何估算成本。

OpenAI API 定价机制

OpenAI 按 token 计费，不是按请求次数。一个 token 大约相当于 4 个英文字符，或 3/4 个单词。一篇 1,000 词的英文文章大约是 1,300 个 token。

每次 API 调用有两个 token 计数：输入 token（你发送的提示词）和输出 token（模型的回复）。它们按不同价格计费——输出 token 通常比输入 token 贵 3-4 倍。

中文每个字符消耗的 token 比英文多，因为分词器是为拉丁语系优化的。一个中文字符通常消耗 1-2 个 token，在估算中文应用成本时需要考虑这一点。

GPT-4o 和 GPT-4o-mini 定价

GPT-4o 是 OpenAI 的旗舰多模态模型，支持文本、图像和音频输入。GPT-4o-mini 是成本优化版本，推荐用于大多数通用任务。

GPT-4o：$2.50 / 百万输入 token，$10.00 / 百万输出 token
GPT-4o：$1.25 / 百万缓存输入 token（50% 折扣）
GPT-4o-mini：$0.15 / 百万输入 token，$0.60 / 百万输出 token
GPT-4o-mini：$0.075 / 百万缓存输入 token（50% 折扣）

o 系列推理模型定价

o 系列模型（o1、o3、o4-mini）专为数学、编程和科学分析等复杂推理任务设计。它们使用内部「思考」token，按输出 token 价格计费，因此每次调用的成本明显高于 GPT-4o 系列模型。

由于推理模型在生成最终答案之前会产生大量内部思维链，实际输出 token 数量可能远超可见回复的长度。务必用真实工作负载测试以了解实际成本。

o3：$10.00 / 百万输入 token，$40.00 / 百万输出 token
o3-mini：$1.10 / 百万输入 token，$4.40 / 百万输出 token
o4-mini：$1.10 / 百万输入 token，$4.40 / 百万输出 token
o 系列缓存输入：75% 折扣（如 o3-mini 为 $0.275 / 百万）

缓存输入 token 折扣

OpenAI 为重复前缀提供提示缓存。如果你的 API 请求共享相同的前缀提示（如系统指令、few-shot 示例），缓存部分按 GPT-4o 模型 50% 折扣、o 系列模型 75% 折扣计费。

缓存是自动的——无需任何配置。缓存在 5-10 分钟不活动后通常失效，最小可缓存前缀为 1,024 token。对于有长系统提示的应用，缓存可以显著降低成本。

Batch API（50% 折扣）

如果你的场景不需要实时响应，Batch API 在所有模型上提供 50% 折扣。你提交一批请求（每个文件最多 50,000 条），OpenAI 在 24 小时内处理完成（通常更快）。

Batch API 非常适合批量处理任务，如内容分类、文档摘要、数据富化和评估运行。请求格式与标准 API 完全相同——只需将请求包装在 JSONL 文件中，通过 batch 端点提交即可。

如何估算成本

要估算月度 API 成本，将每次请求的预期输入 token 数乘以输入价格，加上预期输出 token 数乘以输出价格，再乘以每月请求次数。

例如，使用 GPT-4o-mini，平均每次调用 500 输入 token 和 200 输出 token，每月 10,000 次调用：(500 × $0.15 + 200 × $0.60) / 1,000,000 × 10,000 = $1.95/月。这使得 GPT-4o-mini 对大多数应用来说非常实惠。

对于推理模型，估算时要格外小心。o3 上一个复杂的编程问题可能生成 5,000+ 隐藏推理 token，使单次调用成本达到 $0.20+，而不是你仅从可见输出预期的 $0.01。

python

# Cost estimation example for GPT-4o-mini
input_tokens_per_call = 500
output_tokens_per_call = 200
calls_per_month = 10_000

input_price = 0.15  # per 1M tokens
output_price = 0.60  # per 1M tokens

monthly_cost = (
    input_tokens_per_call * input_price
    + output_tokens_per_call * output_price
) / 1_000_000 * calls_per_month

print(f"Estimated monthly cost: ${monthly_cost:.2f}")
# Output: Estimated monthly cost: $1.95

估算 OpenAI API 月度成本的 Python 脚本