ChatGPT API 费用 2026——OpenAI API 如何收费、GPT-6 价格与实际金额

ChatGPT API 其实就是 OpenAI API：按 token 计费、没有月费。2026年10月5日，OpenAI 最新旗舰 GPT-6 Astra 的官方定价是每 1M token 输入 $10.00 / 输出 $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 与 GPT-6 Luna 分别是 $0.80 / $4.00 与 $0.04 / $0.20。输出比输入贵，推理模型的 reasoning token 也按输出计费。

最多人卡住的地方：ChatGPT 的订阅和 OpenAI API 是两套分开的账户。订阅 ChatGPT Plus 不会附 API 密钥，也不含 API 额度；要从程序调用，得另外申请密钥、另外按 token 付费。这页只处理后者——从程序调用的那一边。

费率于2026年10月5日核对。OpenAI 的 API 官方定价见 openai.com/api/pricing，ChatGPT 方案的月费见 chatgpt.com/pricing（方案价格经常调整，本页不转述）。Kunavo 这一侧的数字由本站模型目录描述，并与 API 实际计费金额一致。

ChatGPT 订阅 vs OpenAI API —— 两套账户

什么时候订阅更划算？每 $20 在 GPT-5.6 Sol 上大约是 1,600 轮对话，在 GPT-5.6 Terra 上大约是 4,600 轮（每轮输入 2,000 / 输出 700 token）。如果你只是在 ChatGPT 中大量聊天，一个月聊得比这更多、方案上限又够用，月费比较划算；要从程序调用，或用量忽高忽低，按 token 付费更省。

GPT API 价格表 —— 每 1M token

GPT-6 Astra 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 3 日发布的最新旗舰，在 Kunavo 的输出单价约为 GPT-5.6 Sol 的 1.7 倍——把它留给便宜型号做不好的题目，不要设为默认。GPT-5.5 和 GPT-5.6 Sol 的每 token 价格相同（缓存写入的计算方式不同，见下方）。另外要先知道一件事：经 Kunavo 调用的 GPT 系列目前只接收文本输入，需要看图的工作请改用 Claude。

GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日推出的两个型号，OpenAI 表示两者都建立在 GPT-6 Astra 的技术进展之上；上下文窗口都是 1,050,000 token，最大输出 128,000 token。OpenAI 将 GPT-6 Sol 定位为面向复杂编程与 agentic 工作流的型号，在 Kunavo 是 $0.80 / $4.00；GPT-6 Luna 则被 OpenAI 形容为处理聚焦、大量任务最高效的型号，在 Kunavo 是 $0.04 / $0.20，是这张表上最便宜的 GPT。新项目不必再从 GPT-5.6 Sol 起步：GPT-6 Sol 在 Kunavo 是 $0.80 / $4.00，输入、输出单价都低于 GPT-5.6 Sol 的 $2.00 / $12.00。

一次请求实际多少钱

费率表不如直接查看一次请求。以下全部根据上表的 Kunavo 费率计算：

GPT-6 Sol 还是 GPT-5.6 Terra？GPT-6 Sol 的输出单价低于 Terra，但输入单价高于 Terra，因此输入多、输出少的请求——例如上表的 RAG 回答和 10 万笔批次——反而是 Terra 更便宜；输出占比越高，GPT-6 Sol 越划算。

两件会让实际金额高于表格。第一是 reasoning token：推理模型在回答前会先生成思考 token，不会出现在回复中，但按输出费率计费，题目越难，差距越大。第二是重新提问：失败的请求不计费，但响应成功后如果因为格式不对再次提问，每一次都算钱。实际数字请查看响应中的 usage，用自己的数字计算：

# 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

长提示与缓存：两条会改变单价的规则

超过 272K token 的请求。GPT-5.5、GPT-5.6 Sol 与 Terra，以及 GPT-6 Astra、Sol 与 Luna——也就是表上的每个型号——当单次请求的提示超过 272K token 时，整个请求改按 2 倍输入 / 1.5 倍输出计费。这是 OpenAI 公布的长上下文规则，Kunavo 以相同方式计算，因此超过阈值前后，相对于官方定价的折扣比例不变。可以分段发送的长文档，应尽量压在 272K 以下。

缓存。缓存读取按输入费率的 10% 收费；缓存写入在 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.6 Sol和GPT-5.6 Terra按输入费率的 1.25 倍收费；GPT-5.5按普通输入费率计费。每次都发送同一段长系统提示的结构时，这一项就是最大的杠杆，机制见缓存文档。

从现有的 OpenAI 程序切换

Kunavo 是 OpenAI 兼容端点，无需更换 SDK：修改 base_url 和密钥两个地方，chat.completions 与 responses 都按原样运行。

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)

完整步骤见快速开始，端点规范见Chat Completions 文档（英文）。

实话说：什么情况下直接找 OpenAI 更好

网关使用的是共享容量：没有专属配额，也没有合同保证的 SLA。需要保证配额、指定速率上限或 SLA 的规模，请直接与 OpenAI 签约。只在 ChatGPT 中聊天、不写程序的人，也不需要 API——如上所述，重度聊天通常使用月费方案更划算。

在台湾付款

Kunavo 余额通过 Stripe 支付，支持包括 JCB 在内的银行卡（Visa、Mastercard、American Express、JCB、UnionPay）、Apple Pay 和 Google Pay，采用预付制，最低充值金额为 $10，余额不会过期，失败的请求不会计费。单次充值越多，赠送越多：充值 $100 入账 $110，$1,000 入账 $1,200，$5,000 入账 $6,250。

台湾没有本地支付渠道——街口、LINE Pay 都不在可用清单上。团队使用时，每把密钥都能在 /app/keys 设置每月花费上限（达到后返回 402）与 IP 白名单，费用可以按人分摊。计费详情见计费文档。

降低 GPT API 的费用

1. 按题目大小选择型号。分类、抽取、路由这类大量而简单的工作先尝试 GPT-6 Luna，一般工作使用 Terra 或 GPT-6 Sol，只有处理不好的题目才升级到 Astra——上面的表格显示，同一件事的金额最多相差 100 倍。
2. 收紧输出。使用 max_tokens 和输出格式限制长度，能够调低推理强度的工作就调低。
3. 让缓存生效。将固定的系统提示放在最前面，内容不要每次变动；缓存读取只收取输入费率的 10%。
4. 将提示控制在 272K token 以下。超过后，整个请求按 2 倍输入 / 1.5 倍输出计费。

想先估算整个月的金额，请使用OpenAI API 费用计算器（英文）；如果卡住的是速率而不是费用，请查看OpenAI API 速率限制（英文）。用相同算法比较其他厂商：Claude 的费用与订阅；如果用这些 GPT 模型运行 Codex，订阅和 API 密钥的计算方式见<Codex 的费用>Codex 的费用。

常见问题