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GPT-6 Luna API 价格：Token 费率与成本计算
2026/10/07

GPT-6 Luna API 价格：Token 费率与成本计算

GPT-6 Luna API 价格，数据取自 OpenAI 价格页：输入、输出、缓存读取与写入、272K 长上下文档位、Batch 与 Fast，并附成本算例。

在 OpenAI 的 Standard 档位下，GPT-6 Luna API 的价格为每百万输入 token $0.10、每百万输出 token $0.50，是 GPT-6 系列中最低的费率[1]。不过这两个数字只是账单的一部分。缓存输入、缓存写入、超过 272K token 的提示词单独计价，以及按输出计费的推理 token，都会改变实际成本。

本文列出 OpenAI 价格页上 GPT-6 Luna 的全部费率（获取于 2026 年 10 月 7 日），说明一次请求如何计价，并给出五个写明假设的成本场景，方便你用自己的 token 数重算一遍。

要点速览

  • Standard 费率（每 1M token）： 输入 $0.10，缓存输入 $0.01，缓存写入 $0.125，输出 $0.50[1]。
  • 输入超过 272K token 时，整个请求改按输入 $0.20、缓存输入 $0.02、缓存写入 $0.25、输出 $0.75 计价[1][2]。
  • Batch 和 Flex 是 Standard 的一半价格；Fast 模式是两倍；区域处理加收 10%[2]。
  • 推理 token 按输出计费，所以除调用量之外，推理强度是影响成本最大的因素[3]。
  • 短请求很便宜： 500 个输入 token 加 10 个输出 token，按 Standard 费率是 $0.000055，即每百万次这样的请求 $55（我们自己的计算，见下文）。
  • 与 GPT-6 其他型号相比： Astra 的 Standard 费率恰好是 Luna 的 100 倍，GPT-6 Sol 的输入和输出是 Luna 的 20 倍[1]。

GPT-6 Luna API 各类 token 的价格

OpenAI 按 token 类型和提示词长度为 GPT-6 Luna 定价。“短上下文”指最多 272K 输入 token；超过之后，整个请求都适用长上下文费率[1]。

每 1M token（Standard）输入不超过 272K输入超过 272K
输入$0.10$0.20
缓存输入$0.01$0.02
缓存写入$0.125$0.25
输出$0.50$0.75

来源：OpenAI API 价格页，Standard 档位[1]。

模型页写明了这些数字背后的倍率。缓存输入是未缓存输入费率的 10%，缓存写入是它的 1.25 倍；输入超过 272K token 的提示词“整个请求的输入和缓存费率按 2 倍、输出按 1.5 倍计价”[2]。

Batch、Flex、Fast 与区域处理

处理档位会让每项费率按固定倍数变化。OpenAI 模型页写道：“Batch 和 Flex 按 Standard 费率的 50% 计价。Fast 模式按适用费率的 2 倍计价”；区域处理则“在可用的地区加收 10% 溢价”[2]。

每 1M token，输入不超过 272K输入缓存输入缓存写入输出
Standard$0.10$0.01$0.125$0.50
Batch$0.05$0.005$0.0625$0.25
Flex$0.05$0.005$0.0625$0.25
Fast$0.20$0.02$0.25$1.00

来源：OpenAI API 价格页，Standard、Batch、Flex 与 Fast 价格表[1]。

Batch 适合离线任务，比如夜间批量分类或数据回填。Fast 模式是 OpenAI 为延迟敏感流量提供的选项，OpenAI 表示 GPT-6 Luna 在启用 EU 数据驻留时不支持 Fast 模式[4]。

一次 GPT-6 Luna 请求如何计价

对于输入不超过 272K token 的提示词，按 Standard 费率：

cost = ( uncached_input × 0.10
       + cached_input   × 0.01
       + cache_write    × 0.125
       + output         × 0.50 ) / 1,000,000

输入超过 272K token 时，整个请求换用 0.20、0.02、0.25 和 0.75。每个 token 落进哪一类，由以下四条规则决定。

推理 token 算作输出。 OpenAI 表示，推理 token “会占用模型上下文窗口中的空间，并按输出 token 计费”[3]。GPT-6 Luna 支持六个推理强度档位，从 none 到 max，默认是 medium[2]。一个两个词的分类标签，背后可能带着数百个计费的推理 token。

缓存费用替代输入费率，而不是在其上叠加。 OpenAI 的缓存指南说，缓存写入的计价“不是附加费用：输入 token 采用未缓存输入、缓存输入或缓存写入三者之一的费率”[5]。

短前缀永远不会被缓存。 对 GPT-5.6 及之后的模型，可缓存提示词的最小长度为 1,024 token；缓存前缀在最后一次写入或复用后至少 30 分钟内保持可用[5]。

272K 的界线按单个请求计算。 一个 300K 输入 token 的提示词会全部按长上下文费率计费，输出也包括在内[2]。

GPT-6 Luna API 成本计算：五个算例

下表每一行都使用上文的 OpenAI 刊例费率。token 数是为说明而选定的假设，不是实测值。请换成你自己响应里 usage 对象给出的数字。

场景假设算式合计
A. 工单打标签，推理强度 none1,000,000 次请求 × 500 输入、10 输出500M × $0.10 + 10M × $0.50 = $50 + $5$55.00
B. 同一任务，推理强度 medium同 A，另假设每次请求 300 个推理 token500M × $0.10 + 310M × $0.50 = $50 + $155$205.00
C. 场景 A 走 Batch同 A，按 Batch 费率500M × $0.05 + 10M × $0.25 = $25 + $2.50$27.50
D. 带缓存前缀的客服助手100,000 次请求；4,000 token 的固定前缀写入 1,000 次、读取 99,000 次；每次另有 1,000 个新输入 token 和 400 个输出 token396M × $0.01 + 4M × $0.125 + 100M × $0.10 + 40M × $0.50 = $3.96 + $0.50 + $10 + $20$34.46
E. 长文档1,000 次请求 × 400,000 输入、2,000 输出（长上下文档位）400M × $0.20 + 2M × $0.75 = $80 + $1.50$81.50

有三点值得注意。

在这里，推理强度比调用量更花钱。 在 B 中，假设的推理过程让输出 token 成了账单的大头，任务成本是场景 A 的 3.7 倍。在为 medium 付费之前，先测试 none 或 low 能否达到你的准确率目标。

缓存让场景 D 的成本减半。 不用缓存时，同样的流量成本为 500M × $0.10 + 40M × $0.50 = $70.00。缓存读取把前缀部分的费用从 $40 降到 $4.46（含写入）。

272K 的界线让输入价格翻倍。 如果 E 中每份文档都能拆成两个 200,000 token 的请求、每个请求输出 2,000 token，账单就是 400M × $0.10 + 4M × $0.50 = $42.00。拆分会改变模型一次能看到的内容，所以在追求这笔节省之前先检查质量。

GPT-6 Luna 与其他 GPT 模型的价格对比

以下均为输入不超过 272K token 时每 1M token 的 Standard 费率[1]：

模型输入缓存输入缓存写入输出
GPT-6 Luna$0.10$0.01$0.125$0.50
GPT-5.6 Luna$0.20$0.02$0.25$1.20
GPT-6 Sol$2.00$0.20$2.50$10.00
GPT-6.1 Sol$2.00$0.10$2.50$10.00
GPT-6 Astra$10.00$1.00$12.50$50.00

OpenAI 将 Luna 的低价归因于“缓存和推理方面的改进”，并以相对 GPT-5.6 降价的形式让利[6]。各模型之间的取舍见 GPT-6 Luna vs 5.6 Luna 和 GPT-6 Sol vs Luna；Sol 自己的费率见 GPT-6 Sol 价格。

通过 reAPI 使用 GPT-6 Luna 的计费方式

reAPI 在 Chat Completions 端点上提供 GPT-6 Luna，模型 id 为 gpt-6-luna，按 token 从你的 reAPI 余额中扣费。输入、输出、缓存读取和缓存写入各有独立费率，推理 token 按输出计费，输入超过 272K token 的提示词整个请求重新计价[7]。每个响应中的 usage 对象会返回 prompt_tokens、completion_tokens（含推理）和 cached_tokens，你可以用上面的公式核对账单[7]。

reAPI 当前的每 token 费率，以及输入、输出 token 的成本估算器，见 GPT-6 Luna 模型页。关于请求格式有一点提醒：向 GPT-6 Luna 发送 temperature 会返回 400，详见 GPT-6 Luna temperature。

常见问题

chat gpt 6 多少钱？

在 API 中，GPT-6 按模型分别按 token 计价：GPT-6 Luna 每 1M token 输入 $0.10、输出 $0.50，GPT-6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 为 $2 和 $10，GPT-6 Astra 为 $10 和 $50[1]。在 ChatGPT 中，OpenAI 向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放了 GPT-6 Sol 和 Luna，Free 和 Go 用户可以在桌面应用中使用 GPT-6 Luna[6]。

gpt 6 luna 10000 tokens 的价格

按 Standard 费率，10,000 个输入 token 是 $0.001，10,000 个输出 token 是 $0.005[1]。如果这 10,000 个输入 token 都是缓存读取，费用为 $0.0001。

gpt 6 luna 输出 token 费用

按 Standard 费率，输入不超过 272K token 时输出为每 1M token $0.50，超过后为 $0.75[1]。推理 token 计入计费输出[3]。

gpt 6 luna 价格折扣

OpenAI 列出了两种：Batch 和 Flex 按 Standard 费率的 50% 计价，缓存输入按未缓存输入费率的 10% 计价[2]。Fast 模式和区域处理则相反，分别是 2 倍和 +10%。

gpt 6 luna 免费吗

在 API 中，GPT-6 Luna 按上述费率逐 token 计费[1]。在 ChatGPT 中，OpenAI 表示 Free 和 Go 用户可以在桌面应用中使用 GPT-6 Luna[6]。

gpt 6 luna api 费用 vs gpt 6 astra

GPT-6 Astra 的 Standard 费率为每 1M token 输入 $10、缓存输入 $1、缓存写入 $12.50、输出 $50，每一项都恰好是 GPT-6 Luna 对应费率的 100 倍[1]。Astra 还提供价格更高的 Ultrafast 档位；Luna 不在那张价格表中[1]。

GPT API 要多少钱？

取决于模型。在 OpenAI 当前的 Standard 价格表中，费率从 GPT-6 Luna 的每 1M token 输入 $0.10、输出 $0.50，到 GPT-5.5 Pro 和 GPT-5.4 Pro 的输入 $30、输出 $180 不等[1]。

让 GPT-6 Luna 的成本可预测

GPT-6 Luna 账单的大部分由三个选择决定：你发送的推理强度、固定的提示词前缀是否足够长以触发缓存，以及是否有单个提示词超过 272K 输入 token。在一部分流量样本上用真实的 usage 数据逐项测量，再把这些数字代入公式。做到这一步，GPT-6 Luna API 的价格就很容易预测：输入 $0.10、输出 $0.50，所有例外都已写明。

参考资料

  1. OpenAI. API pricing. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/pricing
  2. OpenAI. GPT-6 Luna model page. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
  3. OpenAI. Reasoning models. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
  4. OpenAI. Fast mode. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/fast-mode
  5. OpenAI. Prompt caching. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching
  6. OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. 2026 年 10 月获取自 openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
  7. reAPI. GPT-6 Luna API docs. 2026 年 10 月获取自 reapi.ai/docs/gpt-6-luna
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