GPT API 價格【2026 年版】——模型費率與每次請求的實際成本

GPT API 價格按 token 用量計費。沒有月費，輸入 token 與輸出 token 分別採不同單價，輸出價格較高。截至 2026年10月4日，Kunavo 每 1M token 的費率為 gpt-5-6-terra 輸入 $0.70 / 輸出 $4.20，gpt-5-5 為 $2.00 / $12.00——兩者都低於 OpenAI 官方價格。2026年9月22日推出的 gpt-6-luna 價格為 $0.04 / $0.20，是 Kunavo 上最便宜的 GPT。

首先有一件事必須釐清。ChatGPT 月費方案與 OpenAI API 是不同產品、不同計費方式。支付 ChatGPT 費用不會取得 API 金鑰，也不會減少 API 帳單。本頁只討論後者，也就是從程式碼呼叫 API 的費用。

費率已於2026年10月4日核實。Kunavo 的數字直接從本網站的目錄載入，因此不會與實際帳單金額產生偏差。OpenAI 官方價格請參閱 OpenAI 價格頁面。

GPT-5 / GPT-6 系列費率表

每 1M token，以 USD 計算。「OpenAI 官方價格」是相同模型公布的價格。促銷中的模型，下方同時列出 OpenAI 目前實際收取的價格。

最新費率一律顯示於價格頁面及各模型頁面。所有模型清單請參閱模型清單。

GPT-6 是 OpenAI 的新一代模型。GPT-6 Astra 於2026年9月3日以 OpenAI 最高階模型身分公開，GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 則於2026年9月22日接續推出。OpenAI 將兩者描述為「建立在支撐 GPT-6 Astra 的進展之上」，並將 Sol 定位為適合複雜程式設計與代理式工作流程，Luna 則是「針對聚焦型大量處理而打造的最高效率模型」。兩者的上下文皆為 1,050,000 token，最大輸出為 128,000 token。

在 Kunavo，GPT-6 Luna 以 $0.04 / $0.20 成為最便宜的 GPT。GPT-6 Sol 為 $0.80 / $4.00，輸出單價低於 GPT-5.6 Terra（$4.20）。但輸入單價較低的是 GPT-5.6 Terra（$0.70）；當輸入 token 超過輸出的 2 倍時，GPT-5.6 Terra 會更便宜（可在下表比較）。輸入超過 272,000 token 的請求，與其他 GPT-5.x / GPT-6 一樣，依 OpenAI 規定，整個請求按輸入 2 倍、輸出 1.5 倍計費。

一次請求實際要多少錢

若要使用自己的數字計算，可直接套用這個公式。

# Kunavo の GPT 料率（1M トークンあたり USD）: (input, output)
RATES = {
    "gpt-5-6-terra": (0.70, 4.20),
    "gpt-5-5":       (2.00, 12.00),
    "gpt-5-6-sol":   (2.00, 12.00),
    "gpt-6-sol":     (0.80, 4.00),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.20),
}

def cost(model: str, in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    i, o = RATES[model]
    # 注意: GPT-5 系の推論モデルは reasoning トークンも出力料率で課金される。
    return in_tokens / 1_000_000 * i + out_tokens / 1_000_000 * o

print(cost("gpt-5-6-terra", 1_000, 300))   # 短い 1 ターン
print(cost("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))   # RAG の回答 1 件
print(cost("gpt-5-5", 20_000, 3_000))      # 難しい問題
print(cost("gpt-5-6-sol", 20_000, 3_000))  # GPT-5.6 のフラッグシップ
print(cost("gpt-6-sol", 20_000, 3_000))    # GPT-6 Sol
print(cost("gpt-6-luna", 1_000, 300))      # いちばん安い 1 ターン

會導致帳單失真的兩個陷阱

第一個是 reasoning token。GPT-5 系列推理模型會在產生答案前於內部生成思考 token；它們不會出現在回應本文中，但按輸出費率計費。上表金額不包含 reasoning，因此問題越難，實際帳單就會比表中金額高出越多。usage 欄位中的輸出 token 數才是實際數量。

第二個是重試。即使請求在下游失敗，只要已消耗 token，仍會收費。在代理式工作負載中，使用者看到的一項任務，在計費上可能包含多次往返，因此差距最大。由 Kunavo 端失敗（即未送達上游）的請求不會收費。

連接至既有的 OpenAI 程式碼

只需修改 base_url 的一行和金鑰。chat.completions 與 responses 都能維持相同格式運作。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",   # 変えるのはこの 1 行だけ
)

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

同一個金鑰也能呼叫 Claude、圖片和影片。步驟請參閱快速入門，端點清單請參閱 Chat Completions 文件。

從日本付款

Kunavo 餘額可在 Stripe 結帳頁面使用包含 JCB 的卡片（Visa、Mastercard、American Express、 JCB、UnionPay）、Apple Pay、Google Pay 和 Link 儲值。採用預付錢包方式，最低儲值金額為 $10，餘額沒有有效期限。未使用的月份不會產生帳單。不支援便利商店付款和 PayPay。作為日本國內業者的應揭示事項請參閱依特定商取引法規定的標示，付款相關詳細資訊請參閱付款文件。

降低成本的 4 個槓桿

1. 依問題規模選擇層級。不要將最高階模型設為預設。分類、擷取、格式化等大量處理，先從 OpenAI 針對該用途定位的最便宜 gpt-6-luna 開始，不足時再升級。如上表所示，即使是同一則 RAG 回答，gpt-6-luna 與 gpt-5-5 也相差約 53 倍。
2. 限制輸出。輸出比輸入昂貴，因此指定 max_tokens 與輸出格式會直接產生效果。使用推理模型時，這項措施會產生雙重效果。
3. 啟用提示詞快取。如果每次都傳送相同的系統提示詞，快取就是最大的節省槓桿。運作方式請參閱快取文件。
4. 不要累積與輸入無關的歷史紀錄。切換至其他任務時，請清除對話。長歷史每次都會完整計費。

若要與其他供應商模型並列比較，Claude 價格頁面使用相同的計算方式。若只想查看 Codex CLI 的用量計費，請參閱Codex 價格。

常見問題