ChatGPT API 費用 2026 — OpenAI API 怎麼收費、GPT-6 價格與實際金額

ChatGPT API 其實就是 OpenAI API：按 token 計費、沒有月費。2026年10月19日，OpenAI 最新旗艦 GPT-6 Astra 的官方定價是每 1M token 輸入 $10.00 / 輸出 $50.00， 在 Kunavo 是 $4.00 / $20.00； 日常主力 GPT-5.6 Terra 是 $0.70 / $4.20（官方 $2.00 / $12.00），9 月 22 日新推出的 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 分別是 $0.80 / $4.00 與 $0.04 / $0.20。輸出比輸入貴， 推理模型的 reasoning token 也按輸出計費。

最多人卡住的地方：ChatGPT 的訂閱和 OpenAI API 是兩套分開的帳。訂了 ChatGPT Plus 不會附 API 金鑰，也不含 API 額度； 要從程式呼叫，得另外申請金鑰、另外按 token 付費。 這頁只處理後者 —— 從程式呼叫的那一邊。

費率於2026年10月19日核對。OpenAI 的 API 官方定價見 developers.openai.com/api/docs/pricing，ChatGPT 方案的月費見 chatgpt.com/pricing（方案價格常調整，這頁不轉述）。Kunavo 這一側的數字由本站模型目錄描繪， 和 API 實際計費的金額一致。

ChatGPT 訂閱 vs OpenAI API —— 兩套帳

什麼時候訂閱比較划算？每 $20 在 GPT-5.6 Sol 上大約是 1,600 輪對話、在 GPT-5.6 Terra 上大約是 4,600 輪（每輪輸入 2,000 / 輸出 700 token）。如果你只是自己在 ChatGPT 裡大量聊天，一個月聊得比這多、 方案的上限又夠用，月費比較划算；要從程式呼叫、或用量忽高忽低， 按 token 付比較省。

GPT API 價格表 —— 每 1M token

GPT-6 Astra 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 3 日發表的最新旗艦， 在 Kunavo 的輸出單價是 GPT-5.6 Sol 的約 1.7 倍 —— 留給便宜的型號做不好的題目，不要設成預設。GPT-5.5 和 GPT-5.6 Sol 每 token 同價（快取寫入的算法不同，見下方）。另外要先知道一件事：經 Kunavo 呼叫的 GPT 系列目前只接文字輸入， 要看圖的工作請改用 Claude。

GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 22 日推出的兩個型號，OpenAI 表示兩者都建立在 GPT-6 Astra 的技術進展之上；上下文視窗都是 1,050,000 token，最大輸出 128,000 token。OpenAI 把 GPT-6 Sol 定位在複雜的寫程式與 agentic 工作流程，在 Kunavo 是 $0.80 / $4.00；GPT-6 Luna 則被 OpenAI 形容為處理聚焦、大量任務最有效率的型號，在 Kunavo 是 $0.04 / $0.20，是這張表上最便宜的 GPT。新專案不必再從 GPT-5.6 Sol 起步：GPT-6 Sol 在 Kunavo 是 $0.80 / $4.00，輸入、輸出單價都比 GPT-5.6 Sol 的 $2.00 / $12.00 低。

一次請求實際多少錢

費率表不如直接看一次請求。以下全部由上表的 Kunavo 費率算出：

GPT-6 Sol 還是 GPT-5.6 Terra？GPT-6 Sol 的輸出單價比 Terra 低，輸入單價卻比 Terra 高，所以輸入多、輸出少的請求 —— 像上表的 RAG 回答和 10 萬筆批次 —— Terra 反而比較便宜；輸出占的比例越高，GPT-6 Sol 越划算。

兩件會讓實際金額比表格高的事。第一是 reasoning token：推理模型回答前會先產生思考 token，不出現在回覆裡，但按輸出費率計費，題目越難落差越大。 第二是重問：失敗的請求不計費，但回應成功後你因為格式不對再問一次， 每一次都算錢。實數看回應裡的 usage，用自己的數字算：

# OpenAI API 的費用，用實際 token 數算。
# Kunavo 費率，每 1M token USD：(input, output)
RATES = {
    "gpt-6-astra":   (4.00, 20.00),
    "gpt-6-sol":     (0.80, 4.00),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.20),
    "gpt-5-6-sol":   (2.00, 12.00),
    "gpt-5-6-terra": (0.70, 4.20),
}

def cost(model, inp, out):
    i, o = RATES[model]
    # reasoning token 不會出現在回覆裡，但按「輸出」費率計費
    return inp / 1e6 * i + out / 1e6 * o

print(cost("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))       # RAG 回答一次
print(cost("gpt-6-astra", 20_000, 3_000))      # 難題一次
print(cost("gpt-6-luna", 500, 20) * 100_000)   # 10 萬筆批次

長提示與快取：兩條會改變單價的規則

超過 272K token 的請求。GPT-5.5、GPT-5.6 Sol 與 Terra，以及 GPT-6 Astra、Sol 與 Luna —— 也就是表上每個型號 —— 單次請求的提示超過 272K token 時，整個請求改按 2 倍輸入 / 1.5 倍輸出計費。 這是 OpenAI 公布的長上下文規則，Kunavo 以同樣方式計算， 所以超過門檻前後，相對官方定價的折扣比例不變。 能切段送的長文件，盡量壓在 272K 以下。

快取。快取讀取收輸入費率的 10%；快取寫入在 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.6 Sol 與 GPT-5.6 Terra 收輸入費率的 1.25 倍，GPT-5.5 按一般輸入費率。每次都送同一段長系統提示的結構，這一項就是最大的槓桿， 機制在 快取文件。

從現有的 OpenAI 程式切換

Kunavo 是 OpenAI 相容的端點，SDK 不用換：改 base_url 和金鑰兩個地方，chat.completions 與 responses 都照原樣運作。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",  # 只改這一行
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

完整步驟在 快速開始，端點規格在 Chat Completions 文件（英文）。

老實說：什麼情況直接找 OpenAI 比較好

閘道使用的是共用容量：沒有專屬配額，也沒有合約保證的 SLA。 需要保證配額、指定的速率上限或 SLA 的規模，請直接和 OpenAI 簽。 只在 ChatGPT 裡聊天、不寫程式的人，也不需要 API —— 上面算過，重度聊天用月費方案通常比較划算。

在台灣付款

Kunavo 的餘額走 Stripe，支援含 JCB 的卡（Visa、 Mastercard、American Express、JCB、UnionPay）、Apple Pay 與 Google Pay，預付制、最低儲值 $10、餘額不會過期， 失敗的請求不計費。一次儲值越多加贈越多：$100 入帳 $110、$1,000 入帳 $1,200、$5,000 入帳 $6,250。

台灣沒有在地付款管道 ——街口、LINE Pay 都不在可用清單上。 團隊使用時，每把金鑰都能在 /app/keys 設每月花費上限（到達後回 402）與 IP 白名單，費用可以拆到人頭。 計費細節在 計費文件。

把 GPT API 的費用降下來

1. 按題目大小挑型號。分類、抽取、路由這類大量又單純的工作先試 GPT-6 Luna，一般工作用 Terra 或 GPT-6 Sol，只有做不好的題目才升到 Astra —— 上面那張表，同一件事的金額最多差到 100 倍。
2. 把輸出收緊。用 max_tokens 和輸出格式限制長度，能調低推理強度的工作就調低。
3. 讓快取生效。固定的系統提示放在最前面、內容不要每次變動，快取讀取只收輸入費率的 10%。
4. 提示壓在 272K token 以下。超過就是整個請求 2 倍輸入 / 1.5 倍輸出。

想先估一整個月的金額，用 OpenAI API 費用試算器（英文）；卡住的是速率而不是費用，看 OpenAI API 速率限制（英文）。同一個算法比較其他廠商： Claude 的費用與訂閱；拿這些 GPT 模型跑 Codex 的話，訂閱和 API 金鑰怎麼算見 Codex 的費用。

常見問題