TL;DR
ราคาอัปเดต: อัตรา Standard สำหรับบริบทสั้นของ GPT-5.6 ขณะนี้อยู่ที่ อินพุต $5 / เอาต์พุต $30 สำหรับ Sol, $2 / $12 สำหรับ Terra, และ $0.20 / $1.20 สำหรับ Luna ต่อ 1 ล้านโทเคน
เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 OpenAI ปรับลดราคา GPT-5.6 Terra ลง 20% และ Luna ลง 80% ราคา Sol ไม่เปลี่ยนแปลง
จับตาตัวขับเคลื่อนต้นทุนที่มองไม่เห็น: นามแฝงทั่วไป gpt-5.6 จะส่งคำร้องไปที่ Sol คำร้องที่มีเกิน 272K โทเคนอินพุต จะใช้อัตราบริบทยาวที่สูงกว่า และโทเคนขาออกยังคงมีราคา แพงกว่าโทเคนขาเข้า 6× ในทั้งสามระดับ
สำหรับงาน Sol ที่ไวต่อเวลาแฝง Fast mode ใหม่ของ OpenAI ให้การประมวลผลเร็วขึ้นสูงสุด 2.5× ที่ราคา 2× ของ Standard
ภาพรวมราคา OpenAI API อย่างรวดเร็ว
สำหรับผู้ใช้ที่กำลังค้นหาโดยกว้างเกี่ยวกับ OpenAI ราคา API คำถามแรกมักจะเป็น: ฉันกำลังจ่ายเงินให้กับโมเดลปัจจุบันตัวไหนกันแน่? ตารางด้านล่างให้ภาพรวมแบบย่อของโมเดลข้อความของ OpenAI หลายรุ่นในปัจจุบัน ก่อนที่เราจะมองใกล้ขึ้นที่ GPT-5.6
(> อัปเดตราคา — 30 กรกฎาคม 2026: OpenAI ลดราคา GPT-5.6 Terra API ลง 20% และ Luna ลง 80% ขณะนี้ Terra มีราคา $2 ต่อ 1M โทเคนอินพุต และ $12 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต ขณะที่ Luna มีราคาอินพุต $0.20 และเอาต์พุต $1.20 ราคา Sol ไม่เปลี่ยนแปลง.)
| โมเดล | อินพุต / 1M โทเคน | อินพุตที่แคชไว้ | เอาต์พุต / 1M โทเคน |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
| gpt-5.6-terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| gpt-5.6-luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 |
| gpt-5.5 | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
| gpt-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15.00 |
| gpt-5.4-mini | $0.75 | $0.075 | $4.50 |
| gpt-5.4-nano | $0.20 | $0.02 | $1.25 |
ที่ระดับราคาใหม่ Luna เท่ากับอัตราอินพุต $0.20 ของ GPT-5.4 nano ขณะเดียวกันให้อัตราเอาต์พุตที่ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ $1.20 เทียบกับ $1.25
แหล่งที่มา*:* ราคา OpenAI API
รูปแบบที่สำคัญที่สุดมักถูกมองข้ามได้ง่าย: โทเคนขาออกของ GPT-5.6 มีราคาแพงกว่าโทเคนขาเข้า 6× ทั้งใน Sol, Terra และ Luna คำตอบยาว เอเจนต์ที่พูดเยอะ และเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการให้เหตุผลอาจทำให้ต้นทุนเพิ่มเร็วกว่าแค่ปรับความยาวพรอมต์เล็กน้อย
สำหรับภาพรวมกว้างของตระกูล GPT-5.6—รวมถึงขีดความสามารถของโมเดล การจัดวางตำแหน่ง ผลทดสอบ การเข้าถึง API และคุณสมบัติเปิดตัวหลัก—ดู ประกาศ GPT-5.6 ของ OpenAI หรือ คู่มือ GPT-5.6.ของ CometAPI บทความนี้เน้นเฉพาะการตั้งราคา การคำนวณต้นทุน และปัจจัยที่อาจส่งผลต่อบิล API จริงของคุณ
ราคา GPT-5.6: Sol เทียบกับ Terra เทียบกับ Luna
GPT-5.6 แนะนำสามระดับราคา OpenAI วางตำแหน่ง Sol เป็นเส้นทางเรือธง Terra เป็นตัวเลือกที่สมดุล และ Luna เป็นระดับต้นทุนต่ำสำหรับงานปริมาณมาก
สำหรับการดูเชิงลึกเกี่ยวกับความสามารถ วิธีเข้าถึง GPT-5.6 API และกรณีใช้งานของแต่ละโมเดล ดูรายละเอียดได้ที่ โมเดล GPT-5.6
ราคา GPT-5.6 Standard สำหรับคำร้องที่มีโทเคนอินพุต ≤272K
| โมเดล | อินพุตสั้น | อินพุตที่แคชไว้ | การเขียนแคช | เอาต์พุตสั้น | อินพุตยาว | อินพุตยาวที่แคชไว้ | การเขียนแคชแบบยาว | เอาต์พุตยาว |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $5.00 | $0.50 | $6.25 | $30.00 | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $45.00 |
| gpt-5.6-terra | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $12.00 | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $18.00 |
| gpt-5.6-luna | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $1.20 | $0.40 | $0.04 | $0.50 | $1.80 |
แหล่งที่มา*:* ราคา OpenAI API
ราคาแบบบริบทยาว: คำร้องที่มีมากกว่า 272K โทเคนอินพุต จะใช้อัตราที่สูงกว่า อินพุต อินพุตที่แคชไว้ และการเขียนแคช คิดราคาที่ 2× ของอัตรามาตรฐาน ขณะที่เอาต์พุตคิดที่ 1.5× อัตราที่สูงกว่าจะถูกใช้กับคำร้องทั้งฉบับ
จุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลคือการทดสอบ Luna สำหรับงานง่ายๆ ปริมาณมาก Terra สำหรับเวิร์กโหลดแอปพลิเคชันที่สมดุล และ Sol สำหรับงานที่ยากที่สุดหรือมีผลกระทบสูง คำแนะนำเหล่านี้ไม่ใช่สูตรตายตัว: ความแม่นยำ การลองใหม่ พฤติกรรมของเครื่องมือ และการตรวจทานโดยมนุษย์อาจมีน้ำหนักมากกว่าความต่างของราคาในป้าย
รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับนามแฝงหนึ่งข้อ
model guidance ของ OpenAI ระบุว่านามแฝงทั่วไป gpt-5.6 จะถูกส่งไปยัง gpt-5.6-sol
นั่นหมายความว่าคำร้องที่ส่งไปยัง gpt-5.6 จะใช้อัตราราคาแบบ Sol หากเวิร์กโหลดของคุณทำงานได้ดีกับ Terra หรือ Luna ให้ใช้รหัสโมเดลแบบระบุชัดเจนแทนการคาดว่านามแฝงทั่วไปจะเลือกระดับราคาที่ถูกที่สุดที่เหมาะสม
ตัวอย่างที่ 1: คำร้อง API ทั่วไป
เริ่มจากรูปแบบคำร้องทั่วไป:
- 1,000 โทเคนอินพุต
- 500 โทเคนเอาต์พุต
| โมเดล | ค่าอินพุตรายเดือน | ค่าเอาต์พุตรายเดือน | รวม |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $10,000 | $15,000 | $25,000 |
| gpt-5.6-terra | $4,000 | $6,000 | $10,000 |
| gpt-5.6-luna | $400 | $600 | $1,000 |
ภายใต้เวิร์กโหลดนี้ ราคาที่อัปเดตของ Luna ลดค่าโทเคนรายเดือนโดยประมาณจาก $5,000 เหลือ $1,000 ขณะที่ Terra ลดจาก $12,500 เหลือ $10,000
การคำนวณสำหรับ Sol:
(1,000 / 1,000,000 × $5) + (500 / 1,000,000 × $30) = $0.020
ตัวอย่างนี้ยังแสดงให้เห็นว่าทำไมความยาวเอาต์พุตจึงสำคัญ แม้ว่าคำร้องจะมีโทเคนอินพุตเป็นสองเท่าของโทเคนเอาต์พุต ส่วนเอาต์พุตกลับคิดเป็น 75% ของต้นทุนโทเคนของ Sol เพราะเอาต์พุตมีราคา 6 เท่าของอินพุต
สำหรับแชต เอเจนต์ และการสร้างโค้ด การควบคุมความเยิ่นเย้อที่ไม่จำเป็นอาจช่วยประหยัดได้มากกว่าการตัดระบบพรอมต์เล็กน้อย
ตัวอย่างที่ 2: ต้นทุนรายเดือนเมื่อขยายขนาด
ตอนนี้สมมติว่าแอปพลิเคชันรองรับ 1 ล้านคำร้องต่อเดือน โดยเฉลี่ย:
- 2,000 โทเคนอินพุตต่อคำร้อง
- 500 โทเคนเอาต์พุตต่อคำร้อง
เท่ากับ 2 พันล้านโทเคนอินพุตและ 500 ล้านโทเคนเอาต์พุตต่อเดือน
| โมเดล | ค่าอินพุตรายเดือน | ค่าเอาต์พุตรายเดือน | รวม |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $10,000 | $15,000 | $25,000 |
| gpt-5.6-terra | $5,000 | $7,500 | $12,500 |
| gpt-5.6-luna | $2,000 | $3,000 | $5,000 |
ช่องว่างมีขนาดใหญ่พอที่จะคุ้มค่ากับการทดสอบการกำหนดเส้นทาง แต่แถวที่ต่ำสุดไม่ใช่ตัวเลือกการผลิตที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ หากโมเดลที่ถูกกว่าทำให้มีการลองใหม่ งานล้มเหลว หรือการตรวจทานด้วยคนมากขึ้น ต้นทุนเวิร์กโฟลว์รวมอาจสูงกว่า
ราคาแบบบริบทยาว: เกิดอะไรขึ้นเมื่อเกิน 272K โทเคน?
โมเดล GPT-5.6 รองรับหน้าต่างบริบทขนาด 1.05M โทเคน แต่ OpenAI ใช้อัตราที่สูงขึ้นเมื่อคำร้องมี มากกว่า 272,000 โทเคนอินพุต
สำหรับคำร้องบริบทยาว:
- อินพุตคิดราคาที่ 2× ของอัตราบริบทสั้น
- อินพุตที่แคชไว้และการเขียนแคชคิดที่ 2× เช่นกัน
- เอาต์พุตคิดราคาที่ 1.5×
- อัตราที่สูงกว่าจะถูกใช้กับ คำร้องทั้งฉบับ ไม่ใช่เฉพาะโทเคนที่มากกว่า 272K
สำหรับ Sol อินพุตเปลี่ยนจาก $5 เป็น $10 ต่อ 1M โทเคน และเอาต์พุตจาก $30 เป็น $45 โครงสร้างตัวคูณเดียวกันนี้ใช้กับ Terra และ Luna ด้วย
สิ่งนี้สร้าง “หน้าผาต้นทุน” ใกล้ 272K สำหรับเวิร์กโหลดที่เข้าใกล้เกณฑ์นี้ ให้ลดชิ้นส่วนการดึงข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ประวัติการสนทนาที่ล้าสมัย ไฟล์ในคลังที่ไม่จำเป็น หรือเอาต์พุตของเครื่องมือที่เยิ่นเย้อก่อนส่งคำร้อง ดูคู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน ของ OpenAI สำหรับแนวทางลดโทเคนเพิ่มเติม
ราคา Standard, Batch, Flex และ Priority
สำหรับเวิร์กโหลดข้อความ GPT-5.6 ที่เข้าเกณฑ์ OpenAI มีหลายระดับการประมวลผลให้เลือก
| ระดับ | อินพุต/เอาต์พุต Sol | อินพุต/เอาต์พุต Terra | อินพุต/เอาต์พุต Luna | การใช้งานทั่วไป |
|---|---|---|---|---|
| Standard | $5 / $30 | $2 / $12 | $0.20 / $1.20 | ทราฟฟิกแบบซิงโครนัสปกติ |
| Batch | $2.50 / $15 | $1 / $6 | $0.10 / $0.60 | งานแบบอะซิงโครนัสออฟไลน์ |
| Flex | $2.50 / $15 | $1 / $6 | $0.10 / $0.60 | งานที่ไวต่อค่าใช้จ่ายและยอมรับการประมวลผลที่ช้าลงได้ |
| Fast mode | $10 / $60 | $4 / $24 | $0.40 / $2.40 | ทราฟฟิกบริบทสั้นที่ไวต่อเวลาแฝง |
Batch และ Flex ยังคงมีราคาถูกกว่า Standard ประมาณ 50% Priority Processing ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น Fast mode เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 แม้ว่าอันวอยที่ใช้อยู่ซึ่งส่งด้วย service_tier: "priority" จะยังคงใช้งานร่วมกันได้
สำหรับ GPT-5.6 Sol, Fast mode ให้ความเร็วการประมวลผลสูงกว่ามาตรฐานสูงสุด 2.5× ที่ราคาต่อโทเคน 2× ของ Standard โดยไม่เปลี่ยนความฉลาดของโมเดล เหมาะที่สุดเมื่อเวลาแฝงต่อผู้ใช้สำคัญพอที่จะคุ้มกับราคาพรีเมียม
การแคชพรอมต์: เมื่อไรจึงช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายสำหรับ GPT-5.6 ?
สำหรับ GPT-5.6 การเขียนแคชมีค่าใช้จ่ายที่ 1.25× ของอัตราอินพุตปกติ ขณะที่การอ่านจากแคชจะใช้อัตราอินพุตแบบแคชที่ต่ำกว่า
พิจารณาคำนำหน้า 100,000 โทเคน ที่นำกลับมาใช้ซ้ำบน Sol:
| การกระทำ | ค่าใช้จ่าย |
|---|---|
| ประมวลผลหนึ่งครั้งเป็นอินพุตไม่แคช | $0.50 |
| เขียนคำนำหน้าลงแคช | $0.63 |
| อ่านคำนำหน้าจากแคชในภายหลัง | $0.05 |
การใช้งานแบบไม่แคชสองครั้งมีค่าใช้จ่าย $1.00 การเขียนแคชหนึ่งครั้งบวกการอ่านแคชที่ตรงกันหนึ่งครั้งมีค่าใช้จ่าย $0.675 ประหยัดได้ $0.325 ในตัวอย่างที่ง่ายนี้
ขอบเขตของตัวอย่างนี้: การคำนวณนี้เปรียบเทียบเฉพาะต้นทุนอินพุตของคำนำหน้าที่นำกลับมาใช้ซ้ำเท่านั้น มัน ไม่ รวมโทเคนเอาต์พุต อินพุตอื่นที่ไม่แคช เครื่องมือ หรือการลองใหม่ ผลประหยัดจริงขึ้นกับว่าคำนำหน้าตรงตามข้อกำหนดการแคชหรือไม่และถูกนำกลับมาใช้บ่อยเพียงใด
ดังนั้นการแคชจึงมีประโยชน์ที่สุดสำหรับคำนำหน้าพรอมต์ที่ยาวและคงที่ซึ่งได้รับคำร้องที่ตรงกันซ้ำๆ การเขียนแคชที่ไม่ถูกนำกลับมาใช้จะเพิ่มค่าใช้จ่ายแทนที่จะลด
ดูคู่มือการแคชพรอมต์ของ OpenAI สำหรับราคาเขียนแคช การอ่านแบบแคช จุดแบ่งที่กำหนดได้ และพฤติกรรม TTL
ค่าใช้จ่ายอื่นที่อาจเปลี่ยนบิล OpenAI API ของคุณ
โทเคนการให้เหตุผลและโหมด Pro
โทเคนการให้เหตุผลถูกคิดราคาเป็นโทเคนขาออกแม้ไม่ได้แสดงเป็นข้อความตอบกลับที่มองเห็นได้ การตั้งค่าการให้เหตุผลที่สูงขึ้นจึงอาจเพิ่มจำนวนโทเคนขาออกทั้งหมดและเวลาแฝง
ในที่ที่รองรับ reasoning.mode = "pro" ควรถูกมองว่าเป็นคอนฟิกที่ควร ทดสอบเปรียบเทียบ มากกว่ากฎการประหยัดต้นทุนหรือคุณภาพแบบตายตัว OpenAI ไม่ได้ระบุค่าธรรมเนียม Pro แบบคงที่แยกต่างหากสำหรับโหมดนี้ ผลกระทบด้านต้นทุนมาจากการใช้โทเคนที่เพิ่มขึ้น แนวทางพื้นฐานที่สมเหตุสมผลคือทดสอบ Standard และ Pro กับงานตัวแทนและเปรียบเทียบความสำเร็จของงาน โทเคนขาออกรวม เวลาแฝง และการลองใหม่
การค้นเว็บและเครื่องมืออื่นๆ
ปัจจุบัน OpenAI ระบุว่าการค้นเว็บมาตรฐานมีราคา $10 ต่อ 1,000 ครั้งเรียก บวกโทเคนของเนื้อหาค้นหาที่คิดราคาตามอัตราของโมเดลที่เลือก การค้นเว็บสองครั้งบนคำร้อง Luna ขนาดเล็กจึงอาจมีราคามากกว่าค่าโทเคนของโมเดลในคำร้องนั้น
OpenAI ยังระบุราคาสำหรับ web search preview แยกต่างหากสำหรับโมเดลที่ไม่ใช่แบบให้เหตุผลที่ $25 ต่อ 1,000 ครั้งเรียก โดยโทเคนเนื้อหาค้นหาฟรี ตรวจสอบเครื่องมือและการจับคู่โมเดลที่แน่นอนบนหน้าราคาอย่างเป็นทางการ แทนที่จะใช้ราคาเว็บเสิร์ชเดียวกับทุกเอ็นด์พอยต์
การประมวลผลแบบมีภูมิภาค
เอ็นด์พอยต์การประมวลผลแบบมีภูมิภาคหรือการจัดเก็บข้อมูลตามภูมิภาคสำหรับโมเดลที่เปิดตัวตั้งแต่วันที่ 5 มีนาคม 2026 เป็นต้นไป มีค่าเพิ่ม 10% ตามหน้าราคาของ OpenAI ทีมองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านการพำนักข้อมูลควรรวมปัจจัยนี้ในการประมาณงบประมาณ
วิธีคำนวณค่าใช้จ่าย OpenAI API
สำหรับคำร้องพื้นฐาน:
ต้นทุนโทเคน =
(โทเคนอินพุต / 1M × อัตราอินพุต)
- (โทเคนเอาต์พุต / 1M × อัตราเอาต์พุต)
สำหรับการวางแผนใช้งานจริง ขยายให้ครอบคลุม:
ต้นทุนเวิร์กโฟลว์รวม =
อินพุตที่ไม่แคช
- อินพุตที่แคชไว้
- การเขียนแคช
- โทเคนเอาต์พุตและการให้เหตุผล
- ค่าธรรมเนียมเครื่องมือ
- การปรับตามระดับบริการ
- ค่าเพิ่มตามภูมิภาค ถ้ามี
- การลองใหม่และคำร้องสำรอง
ตัวชี้วัดหลัก (KPI) ที่มีประโยชน์ที่สุดมักคือ:
ต้นทุนต่อหนึ่งงานสำเร็จ = ต้นทุนเวิร์กโฟลว์รวม / จำนวนงานที่สำเร็จ
สิ่งนี้ช่วยไม่ให้ราคาโทเคนที่ถูกกว่าดูดีเกินจริงเมื่อมันทำให้เกิดความผิดพลาดหรือภาระตรวจทานมากขึ้น
วิธีเลือกโมเดลที่เหมาะสมโดยไม่จ่ายเกินจำเป็น
ใช้ตารางราคาเป็นจุดเริ่มต้น จากนั้นทดสอบกับงานจริง
- เริ่มจากโมเดลที่มีต้นทุนต่ำสุดซึ่งดูว่าสามารถทำงานนั้นได้ Luna อาจเป็นการทดสอบแรกที่สมเหตุสมผลสำหรับงานง่ายๆ ปริมาณมาก แต่อย่าคิดว่าจะดีที่สุดสำหรับทุกงานสกัดหรือสรุปผล
- วัดความยาวเอาต์พุต โทเคนขาออกของ GPT-5.6 มีราคา 6× ของโทเคนขาเข้า ดังนั้นการตอบที่เยิ่นเย้อควรได้รับความสนใจ
- เฝ้าระวังเกณฑ์ 272K การข้ามเกณฑ์นี้เปลี่ยนอัตราสำหรับคำร้องทั้งฉบับ
- ใช้ Batch หรือ Flex สำหรับงานที่ไม่เร่งด่วนที่เข้าเกณฑ์ ทดสอบข้อจำกัดการปฏิบัติงานก่อนย้ายทราฟฟิกการผลิต
- แคชเฉพาะคำนำหน้าที่นำกลับมาใช้ได้จริง วัดอัตราการโดนแคชจริง แทนที่จะคิดว่าพรอมต์ยาวควรแคชเสมอ
- ติดตามเครื่องมือและการลองใหม่ พวกมันอาจลบล้างผลประหยัดจากโมเดลที่ถูกกว่า
สำหรับทีมที่เปรียบเทียบเส้นทางข้ามผู้ให้บริการ CometAPI pricing ให้มุมมองข้ามโมเดลแบบสด CometAPI Quickstart และ Cookbook สามารถใช้เพื่อรันชุดทดสอบเดียวกันบนหลายเส้นทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI
คำถามที่พบบ่อย
GPT-5.6 มีราคาเท่าไรในปี 2026?
ราคาขึ้นอยู่กับโมเดล อัตรา Standard สำหรับบริบทสั้นของ GPT-5.6 อยู่ระหว่าง อินพุต $1 / เอาต์พุต $6 ต่อ 1M โทเคนสำหรับ Luna ถึง $5 / $30 สำหรับ Sol ยังมีโมเดลต้นทุนต่ำกว่าอย่าง GPT-5.4 mini และ nano ด้วย ตรวจสอบโมเดลที่แน่นอนบนหน้าราคาแบบสดของ OpenAI
ราคา ChatGPT API เหมือนกับราคา GPT-5.6 หรือไม่?
“ราคา ChatGPT API” มักใช้เรียกโดยทั่วไปเพื่อหมายถึงราคาของ OpenAI API สำหรับโมเดลที่รองรับแชต แต่การสมัครสมาชิก ChatGPT และการคิดเงิน API เป็นผลิตภัณฑ์แยกกัน การใช้งาน API จะคิดราคาตามโมเดลที่ระบุและประเภทการใช้งาน
โมเดล GPT-5.6 ตัวไหนถูกที่สุด?
gpt-5.6-luna เป็นโมเดล GPT-5.6 ที่ถูกที่สุด โดยมีราคา $0.20 ต่อ 1M โทเคนอินพุต และ $1.20 ต่อ 1M โทเคนเอาต์พุต OpenAI ลดทั้งสองอัตรา 80% เมื่อวันที่ 30 กรกฎาคม ทำให้ Luna ประหยัดขึ้นอย่างมากสำหรับเอเจนต์ปริมาณมาก งานจำแนกผล การประมวลผลเอกสาร และเวิร์กโฟลว์เครื่องมือที่กำหนดไว้อย่างดี
gpt-5.6 ใช้โมเดลอะไร?
แนวทางโมเดลของ OpenAI ระบุว่านามแฝง gpt-5.6 จะถูกส่งไปยัง gpt-5.6-sol ใช้รหัสโมเดลของ Terra หรือ Luna โดยชัดเจนเมื่อคุณต้องการระดับนั้นๆ
ราคาแบบบริบทยาวของ GPT-5.6 ใช้เมื่อใด?
เมื่ออินพุตเกิน 272,000 โทเคน GPT-5.6 จะใช้อัตราบริบทยาวที่สูงกว่าสำหรับคำร้องทั้งฉบับ: อินพุตและรายการที่เกี่ยวข้องคิดที่ 2× และเอาต์พุตคิดที่ 1.5×
Batch และ Flex ถูกกว่า Standard สำหรับ GPT-5.6 หรือไม่?
สำหรับเวิร์กโหลด GPT-5.6 ที่เข้าเกณฑ์ อัตราโทเคนของ Batch และ Flex ที่ระบุมีราคาต่ำกว่า Standard ประมาณ 50% แต่พวกมันมีลักษณะการประมวลผลต่างกัน ดังนั้นยืนยันว่าเวิร์กโหลดทนต่อข้อจำกัดเหล่านั้นได้
การเขียนแคชมีค่าใช้จ่ายเพิ่มสำหรับ GPT-5.6 หรือไม่?
มี การเขียนแคชของ GPT-5.6 มีราคา 1.25× ของอินพุตปกติ ขณะที่การอ่านที่ตรงกับแคชจะใช้อัตราอินพุตแบบแคชที่ลดราคา ผลประหยัดขึ้นกับการนำกลับมาใช้จริง
เปรียบเทียบต้นทุน GPT-5.6 บนเวิร์กโหลดของคุณเอง
ตารางราคาเป็นจุดเริ่มต้น ต้นทุนจริงของคุณขึ้นอยู่กับพรอมต์ ความยาวเอาต์พุต อัตราการโดนแคช เครื่องมือ การลองใหม่ และความสำเร็จของงาน
ด้วย CometAPI คุณสามารถทดสอบ GPT-5.6 Sol, Terra, Luna และโมเดลอื่นผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกันโดยใช้เวิร์กโหลดเดียวกัน
ขั้นตอนถัดไป: เปรียบเทียบราคาของโมเดลปัจจุบัน, ทำตาม CometAPI Quickstart, หรือใช้ CometAPI Cookbook เพื่อสร้างการประเมินโมเดลที่ทำซ้ำได้
เลือกเส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุดที่ยังคงตอบโจทย์ด้านคุณภาพ เวลาแฝง และความเชื่อถือได้ของคุณ