ChatGPT API 价格与收费标准：GPT-6 Astra、6.1 Sol、Luna 按 token 怎么算

更新（2026 年 10 月 8 日）： OpenAI 现在主推的 API 模型是 gpt-6-astra（旗舰）、gpt-6.1-sol（均衡）和 gpt-6-luna（低成本），短上下文标准价每百万 token 输入/输出分别为 $10/$50、$2/$10、$0.10/$0.50。GPT-4o、GPT-4.1 系列仍可调用、价格未变；o1、o1-pro、o3-mini 将于 2026 年 10 月 23 日停用，o1-mini 已于 2025 年 10 月 27 日停用（见 OpenAI 弃用说明）。完整价格以 OpenAI 价格页为准，Luna 与 Sol 的详细算账见 GPT-6 Luna 与 Sol 价格对比：API 和 Codex 分别怎么算。

随着人工智能技术的普及，越来越多的企业和开发者开始将ChatGPT的API集成到自己的产品中。然而，随之而来的API成本问题也成为许多决策者的关注焦点。下面先列出截至 2026 年 10 月 8 日的 ChatGPT API 价格，再给出仍可调用的旧模型价格、按场景的成本算例和控制成本的做法。

2025 年 6 月的 ChatGPT 各系列 API 价格对比（GPT-4o 到 GPT-4.1），现行主力模型价格见下文

引言：理解ChatGPT API价格体系

在探讨具体价格之前，我们需要先理解OpenAI的API计费基础——基于token的使用量计费模式。Token是OpenAI对文本进行处理的基本单位，大致可以理解为：

• 在英文文本中，1个token约等于4个字符或3/4个单词
• 在中文文本中，1个汉字通常对应1-2个token
• 标点符号、空格等也会计入token数量

OpenAI对API的收费分为两部分：输入token（您发送给模型的内容）和输出token（模型返回的回复）。通常情况下，输出token的价格会高于输入token的价格，这也是为什么优化prompt和控制输出长度能有效节约成本。重复使用的提示前缀命中缓存时，按更低的"缓存输入"价计费。

需要注意，ChatGPT 网页版和 App 的订阅（Plus、Pro 等）与 API 是两套独立计费，订阅不包含 API 额度。

ChatGPT API 价格：GPT-6 Astra、6.1 Sol、Luna（截至 2026 年 10 月 8 日）

截至 2026 年 10 月 8 日，OpenAI 价格页列出的主力模型标准价（Standard，短上下文，每百万 token）如下：

几点说明：

• 输入很长时会进入长上下文档位，单价更高（例如 gpt-6.1-sol 长上下文为输入 $4、输出 $15），门槛和价格以价格页为准。
• 价格页还有 Batch、Flex、Fast 等处理方式，单价各不相同；表中是 Standard。
• 使用数据驻留（地区处理）端点时，2026 年 3 月 5 日及之后发布的模型加价 10%。

GPT-4o、GPT-4.1 与 o 系列等旧模型的 API 价格

截至 2026 年 10 月 8 日，下列旧模型的单价与 OpenAI 价格页一致；已停用或即将停用的模型单独标注。

GPT-4o系列价格

GPT-4o系列模型的输入输出价格对比，展示了不同模型之间的价格差异和应用场景

GPT-4o系列是 OpenAI 2024–2025 年主推的多模态模型。gpt-4o 别名和 gpt-4o-mini 文本模型目前不在弃用名单上（只有 gpt-4o-2024-05-13 快照将于 2026 年 10 月 23 日停用）：

图像生成价格： 按分辨率固定按张计价的旧说法已不适用。截至 2026 年 10 月 8 日，图像模型按 token 计费：gpt-image-2.5-sunburst 和 gpt-image-2.5-flare 的图像输入 $8、图像输出 $30、文本输入 $5（每百万 token）；gpt-image-1 将于 2026 年 10 月 23 日停用。单张成本可用 OpenAI 图像生成指南里的计算器估算。

GPT-4.1系列价格

2025年4月推出的GPT-4.1系列主打编程和指令遵循，提供了三种不同性能和价格的变种：

GPT-4.1系列的核心优势在于超大的上下文窗口(1M tokens)，适合需要处理大量代码或长文档的应用场景。

推理模型价格（o系列）

推理模型是OpenAI专为复杂推理和思考过程设计的模型系列。这一系列正在陆续停用，替代型号是 gpt-5.6-sol：

经典模型价格

为了完整性，以下是一些经典模型的价格，这些模型已不再是OpenAI的主要推荐选择：

不同模型的性能对比与选择指南

在考虑API成本时，我们需要同时考虑模型性能，以获得最佳的性价比。

2025 年 6 月主流模型在代码生成、逻辑推理和多语言理解能力上的对比示意图

GPT-4o、GPT-4.1、o1 已不是 OpenAI 当前的主力模型，它们之间的旧跑分对今天的选型参考价值有限。现在选型可以按 OpenAI 模型列表里的定位来分：

• 最难的任务、质量优先：gpt-6-astra
• 大多数生产任务、兼顾质量与成本：gpt-6.1-sol
• 高吞吐量、成本敏感的分类、抽取、改写：gpt-6-luna
• 已有系统还在用 GPT-4o、GPT-4.1：可以继续调用，迁移前先用自己的数据对比效果与成本
• 还在用 o1、o3-mini：2026 年 10 月 23 日前迁移，官方替代是 gpt-5.6-sol

真实场景下的API成本估算

为了更直观地理解API成本，我们以几个典型应用场景为例进行成本估算：

场景一：客服聊天机器人

假设一个企业客服机器人，每天处理5,000次对话：

• 平均输入：每次对话200 tokens
• 平均输出：每次对话300 tokens

每日成本估算：

• 使用GPT-4o：(5,000 × 200 × $2.5/百万) + (5,000 × 300 × $10/百万) = $2.5 + $15 = $17.5/天
• 使用GPT-4o-mini：(5,000 × 200 × $0.15/百万) + (5,000 × 300 × $0.6/百万) = $0.15 + $0.9 = $1.05/天
• 每月成本(GPT-4o)：约$525
• 每月成本(GPT-4o-mini)：约$31.5
• 使用gpt-6-luna（现行低成本模型）：(5,000 × 200 × $0.10/百万) + (5,000 × 300 × $0.50/百万) = $0.10 + $0.75 = $0.85/天，每月约$25.5
• 使用gpt-6.1-sol（现行均衡模型）：(5,000 × 200 × $2/百万) + (5,000 × 300 × $10/百万) = $2 + $15 = $17/天，每月约$510

场景二：内容生成平台

一个内容营销平台，每天生成200篇产品描述：

• 平均输入：每篇150 tokens（指令和产品信息）
• 平均输出：每篇500 tokens（成品文案）

每日成本估算：

• 使用GPT-4.1：(200 × 150 × $2/百万) + (200 × 500 × $8/百万) = $0.06 + $0.8 = $0.86/天
• 使用GPT-4.1-mini：(200 × 150 × $0.4/百万) + (200 × 500 × $1.6/百万) = $0.012 + $0.16 = $0.172/天
• 每月成本(GPT-4.1)：约$25.8
• 每月成本(GPT-4.1-mini)：约$5.16

场景三：代码助手应用

一个面向程序员的代码助手工具，每天处理1,000次代码生成或修复请求：

• 平均输入：每次请求1,000 tokens（包括代码上下文）
• 平均输出：每次请求2,000 tokens（生成或修复的代码）

每日成本估算：

• 使用GPT-4.1：(1,000 × 1,000 × $2/百万) + (1,000 × 2,000 × $8/百万) = $2 + $16 = $18/天
• 使用gpt-6.1-sol：(1,000 × 1,000 × $2/百万) + (1,000 × 2,000 × $10/百万) = $2 + $20 = $22/天
• 使用gpt-6-astra：(1,000 × 1,000 × $10/百万) + (1,000 × 2,000 × $50/百万) = $10 + $100 = $110/天
• 每月成本(GPT-4.1)：约$540
• 每月成本(gpt-6.1-sol)：约$660
• 每月成本(gpt-6-astra)：约$3,300

旧版算例里的 o1（$15/$60）将于 2026 年 10 月 23 日停用，不再作为选项。

以上算例按 Standard 短上下文标价计算，不含缓存命中、重试、工具调用和地区加价，30 天折算月成本。可以看出选择合适的模型能带来显著的成本差异：场景一里 GPT-4o-mini 的日成本约为 GPT-4o 的 6%，场景二里 GPT-4.1-mini 约为 GPT-4.1 的 20%。

七大API成本优化策略

七种有效降低ChatGPT API使用成本的策略，包括模型选择、输入优化和架构设计

为了帮助开发者和企业更有效地控制API成本，以下是七种经过验证的成本优化策略：

1. 战略性模型选择

根据任务的复杂性动态选择不同的模型。例如：

• 使用mini或nano模型进行初步分类和意图识别
• 仅在需要深度处理时切换到更强大的模型
• 对不同类型的查询使用不同的模型

实现示例：

function selectOptimalModel(query, complexity) {
  if (complexity === 'low' || isSimpleQuery(query)) {
    return 'gpt-4o-mini';
  } else if (complexity === 'medium') {
    return 'gpt-4.1-mini';
  } else {
    return 'gpt-4.1';
  }
}

2. 精简输入提示

优化prompt可以显著降低输入token数量：

• 去除不必要的背景信息和冗余指令
• 使用简洁明了的语言表达需求
• 针对重复场景设计标准化的精简提示

优化前后对比：

// 优化前 (约85 tokens)
"你是一个专业的文案撰写助手。请为一款名为'清风净化器X9'的空气净化产品撰写一段吸引人的产品描述。这款产品主要特点是高效过滤PM2.5，静音运行，智能控制。描述应该突出产品优势，使用生动的语言，并包含促进消费者购买的内容。"

// 优化后 (约45 tokens)
"撰写销售文案：清风净化器X9。特点：过滤PM2.5，静音，智能控制。突出优势，促进购买。"

3. 实施缓存机制

对于频繁重复或相似的查询，实施缓存机制可以大幅降低API调用次数：

• 为常见问题存储预生成的回答
• 使用模糊匹配识别相似查询
• 基于用户交互历史建立动态缓存

缓存实现思路：

const responseCache = new Map();

async function getChatResponse(prompt) {
  const cacheKey = createCacheKey(prompt);
  
  if (responseCache.has(cacheKey)) {
    return responseCache.get(cacheKey);
  }
  
  const response = await callChatGPTAPI(prompt);
  responseCache.set(cacheKey, response);
  return response;
}

4. 控制输出长度

通过明确设置max_tokens参数限制输出长度：

• 根据实际需求设置合理的输出限制
• 在提示中明确指定期望的回复长度
• 使用流式响应(streaming)，可以在获得满足需求的回答后立即终止

API调用示例：

const response = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [...],
  max_tokens: 150,  // 限制输出长度
  stream: true      // 启用流式响应
});

5. 分层处理架构

设计分层处理架构，使用不同模型处理不同复杂度的任务：

• 第一层：使用轻量级模型进行初步处理和过滤
• 第二层：对需要深入处理的内容使用中等复杂度模型
• 第三层：仅对最复杂的问题使用高级模型

架构示例：

async function processUserQuery(query) {
  // 第一层：意图分类（使用轻量级模型）
  const intent = await classifyIntent(query, 'gpt-4.1-nano');
  
  if (intent === 'simple-faq') {
    return await getFromFAQDatabase(query);
  } else if (intent === 'moderate-complexity') {
    // 第二层：中等复杂度处理
    return await processWithMidTierModel(query, 'gpt-4o-mini');
  } else {
    // 第三层：复杂问题处理
    return await processWithAdvancedModel(query, 'gpt-4.1');
  }
}

6. 批处理请求

将多个相关请求合并成一个批处理请求：

• 同时处理多个相似任务
• 减少API调用的总次数
• 降低与API通信的网络开销

批处理示例：

// 单独处理（较低效率）
for (const item of items) {
  const result = await processSingleItem(item);
  results.push(result);
}

// 批处理（更高效率）
const prompt = createBatchPrompt(items);
const batchResults = await processBatchItems(prompt);
const parsedResults = parseBatchResults(batchResults);

7. 使用成本更低的API替代方案

考虑通过第三方API中转服务降低成本：

• API中转服务通常提供与原生API相同的接口格式
• 价格和可用模型以各服务商控制台当日显示为准，使用前对比官方价格
• 保持API兼容性，通常只需更换 base URL 和 key

使用laozhang.ai API替代方案示例：

// 原始OpenAI API调用
const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    messages: [...]
  })
});

// 使用替代API（完全兼容原API）
const response = await fetch("https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": `Bearer ${LAOZHANG_API_KEY}`
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    messages: [...]
  })
});

通过这些优化策略的组合实施，企业和开发者可以显著降低API使用成本，具体能省多少取决于缓存命中率、模型组合和输出长度。

企业级API使用的预算规划

对于大规模企业应用，合理的预算规划至关重要。以下是制定API使用预算的步骤：

1. 评估预期使用量

首先，对以下几个方面进行评估：

• 日均API调用次数
• 平均输入和输出token数
• 使用高峰期和增长预期

2. 制定分层预算模型

根据不同的使用场景和优先级设置预算上限：

• 核心功能：分配最大预算，使用高性能模型
• 辅助功能：使用成本较低的模型，实施更严格的使用限制
• 实验功能：设置固定预算上限，优先使用缓存和批处理

3. 实施监控与控制机制

为确保API使用不超出预算：

• 建立实时token使用量监控系统
• 设置每日/每周使用量警报
• 实施自动降级策略，在接近预算上限时切换到更经济的模型

4. 制定优化迭代计划

API使用优化是一个持续过程：

• 定期分析使用模式和成本构成
• 识别高成本低回报的使用场景
• 针对特定场景持续优化prompt和处理逻辑

结论：如何选择最适合您的ChatGPT API

选择合适的ChatGPT API应该是一个全面考量性能、成本和实际需求的过程。截至 2026 年 10 月 8 日，可以这样选：

• gpt-6-astra（$10/$50）：最难的任务、质量优先
• gpt-6.1-sol（$2/$10）：大多数生产任务
• gpt-6-luna（$0.10/$0.50）：大规模部署和成本敏感的应用场景
• GPT-4o、GPT-4.1系列：仍可调用，适合暂不迁移的存量系统
• o系列：o1、o1-pro、o3-mini 将于 2026 年 10 月 23 日停用，尽早迁移到 gpt-5.6-sol 或上面的新模型

无论您选择哪种模型，实施上面的成本优化策略都能帮助您在保持服务质量的同时有效控制API使用成本。随着AI技术的不断发展，OpenAI的价格策略也在持续调整，建议定期关注官方更新以获取最新的价格信息和优化建议。

通过合理选择模型、优化使用策略和持续监控调整，您可以充分发挥ChatGPT API的强大能力，同时将成本控制在可接受的范围内，实现业务价值和技术投资的最佳平衡。