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OpenAI API 定价GPT-5 价格ChatGPT APIAPI 成本模型对比

OpenAI API 定价 2026：GPT-5 仅 $1.25/百万 Token｜全模型价格表

2026 年 OpenAI API 最新定价。GPT-5 输入 $1.25 输出 $10，GPT-4.1 $2/$8，GPT-5 Mini $0.25/$2。含批量 API 半价、与 Claude/DeepSeek/Gemini 对比、月费估算。

DevTk.AI 2026-02-24 更新于 2026-02-24

OpenAI 在 2026 年拥有所有 AI 厂商中最全面的模型产品线——从 $0.10/百万 token 的 GPT-4.1 Nano 到 $10/百万输出的 GPT-5 旗舰，从通用对话到专业推理，从 128K 到百万级上下文，九个模型覆盖了几乎所有使用场景。

这意味着选择空间很大，但也意味着选错模型的代价很高。用 GPT-5 处理简单分类任务，每个月可能多花几千美元；该用 o3 推理的场景却塞给 GPT-4o，输出质量又上不去。这篇文章会帮你搞清楚 OpenAI 每个模型的真实定价、各档位的适用场景，以及怎么组合使用把账单压到最低。

OpenAI 2026 完整价格表

所有价格单位：美元/百万 token（M = Million）。数据来源：OpenAI 官方定价页，更新于 2026 年 2 月。

旗舰级模型

模型输入价格输出价格上下文窗口最大输出定位
GPT-5$1.25/M$10.00/M400K64K综合旗舰，多模态
o3$2.00/M$8.00/M200K100K深度推理
GPT-4.1$2.00/M$8.00/M1M64K百万上下文，代码
GPT-4o$2.50/M$10.00/M128K16K多模态，向后兼容

GPT-5 的定价比很多人预期的要便宜。输入 $1.25 在旗舰级模型中属于最低档，和 Gemini 2.5 Pro 持平，远低于 Claude Opus 4.5 的 $5.00。400K 上下文窗口也足够处理绝大多数场景。

o3 是 OpenAI 的推理专用模型，适合数学、逻辑、代码分析等需要”深度思考”的任务。注意它会产生大量内部推理 token——实际消耗可能是可见输出的 5-10 倍。

GPT-4.1 的最大卖点是百万级上下文窗口，适合处理超长文档、大型代码仓库分析等场景。

中端模型

模型输入价格输出价格上下文窗口最大输出定位
o4-mini$1.10/M$4.40/M200K100K轻量推理
GPT-5 Mini$0.25/M$2.00/M400K64KGPT-5 精简版
GPT-4.1 Mini$0.40/M$1.60/M1M64K百万上下文经济版

这一档是大多数生产环境的主力。GPT-5 Mini 输入只要 $0.25——比 DeepSeek V3.2 的 $0.27 还便宜，同时继承了 GPT-5 的 400K 上下文窗口。如果你的任务不需要旗舰级的极致能力，GPT-5 Mini 是 2026 年性价比最高的选择之一。

o4-mini 是轻量版推理模型，价格不到 o3 的一半，适合需要一定推理能力但对成本敏感的场景。

经济型模型

模型输入价格输出价格上下文窗口最大输出定位
GPT-4.1 Nano$0.10/M$0.40/M1M64K极致低价
GPT-4o Mini$0.15/M$0.60/M128K16K高吞吐

GPT-4.1 Nano 是目前 OpenAI 最便宜的模型——输入 $0.10，输出 $0.40，比 Gemini 2.5 Flash 还便宜。适合分类、内容过滤、格式提取等高频低复杂度任务。百万级上下文是额外的加分项。

Batch API：所有模型直接半价

OpenAI 的 Batch API 对非实时任务提供 50% 折扣，24 小时内返回结果。

模型标准输入批量输入标准输出批量输出
GPT-5$1.25$0.625$10.00$5.00
GPT-4.1$2.00$1.00$8.00$4.00
GPT-5 Mini$0.25$0.125$2.00$1.00
GPT-4.1 Nano$0.10$0.05$0.40$0.20

适用场景：数据标注、内容批量生成、文档翻译、周报汇总、SEO 内容处理——任何不需要实时响应的任务都应该走 Batch API。GPT-4.1 Nano 批量输入只要 $0.05/百万 token，这个价格基本可以当作免费用了。

OpenAI vs Claude vs DeepSeek vs Gemini 价格对比

同级别模型横向对比：

旗舰级

模型输入价格输出价格上下文输入比 GPT-5
GPT-5$1.25$10.00400K基准
Gemini 2.5 Pro$1.25$10.001M持平
Claude Sonnet 4.5$3.00$15.00200K2.4x
Claude Opus 4.5$5.00$25.00200K4x

中端

模型输入价格输出价格上下文输入比 GPT-5 Mini
GPT-5 Mini$0.25$2.00400K基准
DeepSeek V3.2$0.27$1.10128K1.1x 输入 / 0.55x 输出
GPT-4.1 Mini$0.40$1.601M1.6x
Claude Haiku 4.5$1.00$5.00200K4x

关键结论：

  • GPT-5 在旗舰级中价格最优——和 Gemini 2.5 Pro 并列最低价 $1.25，比 Claude Opus 4.5 便宜 4 倍
  • GPT-5 Mini 输入价格比 DeepSeek V3.2 还便宜 7%（$0.25 vs $0.27），但输出贵了 82%（$2.00 vs $1.10）。如果你的应用输出密集，DeepSeek 更划算；输入密集型应用则 GPT-5 Mini 占优
  • GPT-4.1 Nano（$0.10）是全行业最低价档之一，只有 Mistral Small 3.1（$0.10）能匹敌
  • Claude 系列整体偏贵，但在指令跟随和创意输出上仍有优势

月度成本估算

场景 1：个人开发者

每天 10 万输入 + 5 万输出 token

模型月费
GPT-4.1 Nano$0.90
GPT-5 Mini$3.75
GPT-5$18.75
DeepSeek V3.2（参考）$2.46
Claude Sonnet 4.5（参考）$31.50

场景 2：初创团队

每天 100 万输入 + 50 万输出 token

模型月费
GPT-4.1 Nano$9.00
GPT-5 Mini$37.50
GPT-4.1$180
GPT-5$187.50
o3$180
DeepSeek V3.2（参考）$24.60
Claude Sonnet 4.5（参考）$315

场景 3：产品级

每天 1000 万输入 + 500 万输出 token

模型月费
GPT-4.1 Nano$90
GPT-5 Mini$375
GPT-4.1$1,800
GPT-5$1,875
DeepSeek V3.2（参考）$246
Claude Sonnet 4.5（参考）$3,150

产品级场景下，GPT-4.1 Nano 和 GPT-5 Mini 的差距非常明显——$90 vs $375，差了 4 倍多。如果你的业务量大且对模型能力要求不高，Nano 的成本优势是碾压级的。

精确计算你的成本： 使用 AI 模型定价计算器。

各模型使用场景指南

OpenAI 九个模型怎么选？这是一份按场景的速查表：

使用场景推荐模型理由
通用对话、内容生成GPT-5综合能力最强，400K 上下文
代码生成、DebugGPT-4.1百万上下文适合大代码库，代码能力强
数学推理、逻辑分析o3专为深度推理设计，100K 最大输出
轻度推理、代码审查o4-mini推理能力 + 经济定价的平衡
高频 API 调用、聊天机器人GPT-5 Mini$0.25 输入，400K 上下文
长文档处理、RAGGPT-4.1 Mini百万上下文 + 经济价格
分类、过滤、格式化GPT-4.1 Nano$0.10 极致低价
多模态（图像理解）GPT-5 / GPT-4o支持图像输入
老项目兼容GPT-4o / GPT-4o Mini稳定、文档丰富

核心原则：按任务复杂度分流，不要一刀切。 大多数生产应用应该至少用两个模型——一个处理复杂请求，一个处理简单请求。按 70/30（Nano 或 Mini / GPT-5 或 4.1）分配，比全用 GPT-5 省 70% 以上。

快速上手 OpenAI API

第一步：获取 API Key

  1. 访问 platform.openai.com
  2. 注册或登录你的 OpenAI 账号
  3. 在 API Keys 页面创建新密钥
  4. 充值余额（最低 $5）

第二步：发起请求

Python 示例（GPT-5）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的 Python 开发助手。"},
        {"role": "user", "content": "实现一个 LRU Cache，要求线程安全"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4000
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript/TypeScript 示例：

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({ apiKey: 'your-api-key' });

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个专业的全栈开发助手。' },
    { role: 'user', content: '设计一个 REST API 的错误处理中间件' },
  ],
  temperature: 0.7,
  max_tokens: 4000,
});

console.log(response.choices[0].message.content);

使用推理模型 o3：

response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "证明对于所有正整数 n，1+2+...+n = n(n+1)/2"}
    ]
    # 推理模型不需要设置 temperature
)

使用 Batch API（半价）：

# 1. 准备 JSONL 文件
import json

requests = [
    {"custom_id": "req-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
     "body": {"model": "gpt-5-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "总结这篇文章..."}]}},
    {"custom_id": "req-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
     "body": {"model": "gpt-5-mini", "messages": [{"role": "user", "content": "翻译这段文字..."}]}},
]

with open("batch_input.jsonl", "w") as f:
    for req in requests:
        f.write(json.dumps(req) + "\n")

# 2. 上传文件并创建批量任务
batch_file = client.files.create(file=open("batch_input.jsonl", "rb"), purpose="batch")

batch = client.batches.create(
    input_file_id=batch_file.id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)

print(f"Batch ID: {batch.id}, Status: {batch.status}")

第三步：选择合适的模型名称

用途model 参数
旗舰通用gpt-5
深度推理o3
百万上下文gpt-4.1
经济通用gpt-5-mini
轻量推理o4-mini
百万上下文经济版gpt-4.1-mini
极致低价gpt-4.1-nano
多模态兼容gpt-4o

六条省钱策略

1. 分级模型路由（效果最大）

不要把所有请求都打到 GPT-5 上。建一个简单的路由逻辑：

  • 分类、格式提取、内容过滤 → GPT-4.1 Nano（$0.10）
  • 通用对话、摘要、翻译 → GPT-5 Mini（$0.25）
  • 复杂分析、创意写作 → GPT-5（$1.25）
  • 数学/逻辑/代码审查 → o3（$2.00）

按 60/25/10/5 分配流量，整体成本比全用 GPT-5 低 80% 以上。

2. Batch API 半价

非实时任务永远走 Batch API。数据标注、批量翻译、内容审核队列、报告生成——只要不需要即时返回的，全部批量处理，直接省一半。

3. 利用 Prompt Caching

OpenAI 对重复使用的系统提示词提供缓存折扣。如果你的系统 prompt 在所有请求中保持一致（大多数应用都是如此），缓存能显著降低输入成本。确保把不变的内容放在 messages 数组的前面，让缓存命中率最大化。

4. 精简 Prompt

更短的 prompt = 更少的 token = 更少的花费。实操建议：

  • 删除冗余指令和重复描述
  • 用结构化格式（JSON、Markdown 列表）代替长段落
  • Few-shot 示例控制在 2-3 个，不要堆 10 个
  • 设置合理的 max_tokens，避免模型输出过长

用 Token 计算器 测量优化前后的 token 差异，好的 prompt 工程能省 30-50%。

5. 控制推理模型的 Token 消耗

o3 和 o4-mini 会在内部生成大量推理 token，这些你看不到但要付费。一次 o3 请求实际消耗的 token 可能是可见输出的 5-10 倍。只在真正需要深度推理的任务上用推理模型，其他一律用 GPT-5 或 Mini。

6. 设置消费告警和硬性上限

在 OpenAI Dashboard 设置月度消费上限和告警阈值。特别是在开发测试阶段，一个写错的循环就可能烧掉几百美元。不要等月底看账单才发现问题。

OpenAI API 的独特优势

相比其他厂商，选择 OpenAI 的理由：

  • 产品线最全：9 个模型覆盖从 $0.10 到 $10 的全价格段，不需要在多个厂商之间切换
  • 生态最成熟：几乎所有 AI 框架（LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel）都原生支持 OpenAI 格式
  • 多模态能力：GPT-5 和 GPT-4o 原生支持图像理解，GPT-4o 还支持音频
  • 稳定性和速率限制：在高并发场景下，OpenAI 的基础设施是最可靠的
  • 企业合规：SOC 2 Type II、GDPR 合规，适合有合规要求的企业

当然，如果你的核心考量是价格，DeepSeek V3.2 在纯文本场景下仍然是最有竞争力的选择。如果你需要最强的推理能力和创意输出，Claude 系列值得考虑。

总结

OpenAI 在 2026 年的策略很清晰：用最全的模型矩阵覆盖所有价格段和使用场景。GPT-5 旗舰定价 $1.25 是所有厂商中最有竞争力的，GPT-4.1 Nano $0.10 直接把经济型模型拉到了白菜价，Batch API 半价更是让批量任务的成本降到极低。

对大多数开发者来说，最佳策略不是死守一个模型，而是充分利用 OpenAI 的产品线深度，建立按任务复杂度自动路由的架构。把 70% 的流量交给 Nano 和 Mini，20% 给 GPT-5，10% 给 o3——这样既保证了输出质量，又把成本控制在合理范围内。

如果你正在从其他厂商迁移，或者刚开始评估 AI API，OpenAI 的兼容性和生态成熟度是最不容易踩坑的选择。先从 GPT-5 Mini 开始，按需升级到 GPT-5 或 o3，随着业务量增长再引入模型路由策略。

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