2026 GPT、Claude、DeepSeek最新官方价格对比：100万Token多少钱？
调用 GPT、Claude、DeepSeek API 时，一个很常见的问题就是：
100万 Token 到底多少钱？
这个问题不能只看一个数字，因为大模型 API 通常会分别计算输入 Token、输出 Token 和缓存 Token，同一个模型的输入和输出价格可能相差几倍，不同模型之间的价格差距更大。
本文根据 2026 年 8 月 17 日 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 官方 API 定价，整理目前主要模型的 Token 价格，并用一个实际场景算一下调用成本。
本文只比较标准文本 API 的 Token 费用，不包含 Web Search、图像、语音、区域处理等额外费用。
一、GPT API价格：100万Token多少钱？
OpenAI 当前 GPT-5.6 系列主要包括 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna。
在 Standard 模式、短上下文情况下，官方价格如下：
| 模型 | 100万输入Token | 100万缓存输入Token | 100万输出Token |
|---|---|---|---|
| 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 |
以上价格均以每百万 Token 计费。OpenAI 当前将 Sol 定位于复杂专业任务，Terra 强调能力和成本之间的平衡，Luna 则面向成本敏感和高调用量场景。
如果只看普通输入：
| 模型 | 100万输入Token |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 |
如果看输出：
| 模型 | 100万输出Token |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $30.00 |
| GPT-5.6 Terra | $12.00 |
| GPT-5.6 Luna | $1.20 |
可以看到，GPT-5.6 系列当前的输出价格都是普通输入价格的 6 倍。
所以实际计算 API 成本时，输出长度往往比很多人想象中更重要。
二、Claude API价格：100万Token多少钱？
Anthropic 当前主要 Claude 模型包括 Fable 5、Opus 5、Sonnet 5 和 Haiku 4.5。
标准 API 价格如下：
| 模型 | 100万输入Token | 100万缓存命中Token | 100万输出Token |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $0.50 | $25.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $0.10 | $5.00 |
以上均为 Claude 官方第一方 API 标准价格。
如果只看100万普通输入 Token：
| 模型 | 费用 |
|---|---|
| Claude Fable 5 | $10.00 |
| Claude Opus 5 | $5.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 |
100万输出 Token则分别为：
| 模型 | 费用 |
|---|---|
| Claude Fable 5 | $50.00 |
| Claude Opus 5 | $25.00 |
| Claude Sonnet 5 | $10.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $5.00 |
其中 Claude Sonnet 5 的 $2 / $10 原本属于阶段性价格，但 Anthropic 已在 2026 年 8 月确认将其改为标准价格，此前计划于 9 月上涨到 $3 / $15 的方案已经取消。
三、DeepSeek API价格：100万Token多少钱？
DeepSeek 当前主要 API 模型为：
deepseek-v4-flash
deepseek-v4-pro
截至 2026 年 8 月 17 日，DeepSeek 官方已经采用峰谷定价。
当前价格如下：
| 模型 | 时段 | 100万缓存命中输入 | 100万缓存未命中输入 | 100万输出 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | 空闲 | $0.007 | $0.22 | $0.66 |
| DeepSeek V4 Flash | 高峰 | $0.014 | $0.44 | $1.32 |
| DeepSeek V4 Pro | 空闲 | $0.022 | $0.66 | $1.98 |
| DeepSeek V4 Pro | 高峰 | $0.044 | $1.32 | $3.96 |
DeepSeek 官方规定的高峰时间是 UTC 01:00-04:00 和 06:00-10:00，换算成北京时间就是 9:00-12:00 和 14:00-18:00，其他时间使用空闲价格。空闲价格为高峰价格的一半。
因此只计算100万普通、未命中缓存的输入 Token：
| 模型 | 空闲时段 | 高峰时段 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.22 | $0.44 |
| DeepSeek V4 Pro | $0.66 | $1.32 |
100万输出 Token：
| 模型 | 空闲时段 | 高峰时段 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.66 | $1.32 |
| DeepSeek V4 Pro | $1.98 | $3.96 |
DeepSeek 官方当前还显示，V4 Flash 和 V4 Pro 都支持 1M 上下文，并支持 Responses API、Anthropic API 等接口。
四、GPT、Claude、DeepSeek API价格放一起对比
为了方便直接比较，下面先不考虑缓存，只看普通输入和输出 Token。
| 模型 | 100万输入Token | 100万输出Token |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $30.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 |
| DeepSeek V4 Flash 空闲 | $0.22 | $0.66 |
| DeepSeek V4 Flash 高峰 | $0.44 | $1.32 |
| DeepSeek V4 Pro 空闲 | $0.66 | $1.98 |
| DeepSeek V4 Pro 高峰 | $1.32 | $3.96 |
GPT 价格来自 OpenAI 官方价格页，Claude 来自 Anthropic 官方价格页，DeepSeek 则按照当前峰谷价格计算。
如果只比较每百万 Token 的标价，GPT-5.6 Luna 和 DeepSeek V4 Flash 都处于当前较低的价格区间。
但这里需要注意：
价格表只能说明相同数量的计费Token分别多少钱，不能直接说明完成同一个任务谁一定更便宜。
五、100万输入 + 20万输出，实际多少钱？
单纯比较100万输入或者100万输出并不是特别符合实际使用。
假设某个业务累计产生：
| Token类型 | 数量 |
|---|---|
| 输入Token | 100万 |
| 输出Token | 20万 |
暂时不考虑缓存、工具调用等额外费用。
按照当前标准价格计算：
| 模型 | 100万输入 | 20万输出 | 合计 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $6.00 | $11.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $2.40 | $4.40 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.24 | $0.44 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $10.00 | $20.00 |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $5.00 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $2.00 | $4.00 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $1.00 | $2.00 |
| DeepSeek V4 Flash 空闲 | $0.22 | $0.132 | $0.352 |
| DeepSeek V4 Flash 高峰 | $0.44 | $0.264 | $0.704 |
| DeepSeek V4 Pro 空闲 | $0.66 | $0.396 | $1.056 |
| DeepSeek V4 Pro 高峰 | $1.32 | $0.792 | $2.112 |
计算方式就是：
总费用
=
输入Token数量 × 输入单价
+
输出Token数量 × 输出单价
这张表更适合回答：
如果我的业务已经知道输入、输出Token规模，大概需要准备多少API预算？
但它仍然只是理论成本。
六、同样一段文本，不一定产生同样数量的Token
这一点在跨模型比价时很容易忽略。
“100万 Token”是统一的计费数量单位，但并不意味着把完全相同的一批文本分别提交给不同模型，最后一定都会得到完全相同的 Token 数。
Anthropic 例如明确说明，Claude 4.7 及之后的模型采用了新的 Tokenizer，同样文本大约会产生更多 Token，具体差距根据内容和任务而变化。
因此：
GPT：$2 / 百万输入Token
Claude：$2 / 百万输入Token
只能说明两者的每百万Token标价相同。
不能直接推导成：
同一份文档调用一次一定花一样多的钱
真实业务最好直接读取不同模型 API 返回的实际 Token Usage，再计算成本。
七、缓存价格也不能只看“Cache Hit”
长对话、RAG、代码仓库分析和 Agent 场景中，很多请求会重复发送 System Prompt、工具定义或者大段上下文。
这时候缓存可能明显降低成本。
例如：
| 模型 | 普通输入 | 缓存命中输入 |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $0.50 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $0.20 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $0.10 |
| DeepSeek V4 Flash 空闲 | $0.22 | $0.007 |
| DeepSeek V4 Pro 空闲 | $0.66 | $0.022 |
不过这里不能简单理解成：
打开缓存以后所有输入都会自动按照缓存命中价收费。
OpenAI GPT-5.6 当前缓存写入按照普通输入价格的 1.25 倍收费，例如 Terra 短上下文普通输入为 $2 / MTok，Cache Write 为 $2.50 / MTok。
Claude 同样区分缓存写入和缓存命中。
以 Claude Sonnet 5 为例：
| 类型 | 100万Token价格 |
|---|---|
| 普通输入 | $2.00 |
| 5分钟缓存写入 | $2.50 |
| 1小时缓存写入 | $4.00 |
| 缓存命中 | $0.20 |
所以判断缓存到底能不能省钱，需要看：
缓存写入成本
+
后续命中次数
+
每次命中的Token数量
同一段长上下文复用次数越多，缓存的价值通常越明显。
八、长上下文也可能改变API价格
GPT-5.6 还有一项容易漏掉的价格规则。
当单次请求的输入超过 272K Token 时，GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 会对整个请求按照长上下文价格收费：输入价格变为普通价格的2倍，输出价格变为1.5倍。
对应价格如下：
| 模型 | 短上下文输入 | 长上下文输入 | 短上下文输出 | 长上下文输出 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5 | $10 | $30 | $45 |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $4 | $12 | $18 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.40 | $1.20 | $1.80 |
Claude 当前的规则不同。
Anthropic 官方说明，Claude 4.6 及之后的模型在完整 1M 上下文范围内仍然使用标准 Token 单价，不额外收取长上下文溢价。
所以如果业务涉及几十万 Token 的长文档、代码仓库或者大型 RAG 上下文，不能只看首页展示的普通 Token 单价。
九、为什么最便宜的模型不一定让业务成本最低？
假设模型 A：
单次调用成本：$0.01
平均完成任务需要：5次
那么完成一次任务需要：
$0.05
模型 B：
单次调用成本：$0.03
平均完成任务需要：1次
最终只需要：
$0.03
模型 A 每次调用明明更便宜，实际完成任务却更贵。
因此在生产环境里，最终应该比较的不是：
每调用一次多少钱
而是：
成功完成一次业务任务多少钱
这也是为什么不能只根据价格表判断一个模型是不是“更省钱”。
十、实际做API成本测试，建议记录哪些数据？
如果只是刚开始调用 API，看官方价格表基本够用。
当调用规模增加以后，建议至少记录：
| 指标 | 主要用途 |
|---|---|
| 平均输入Token | 判断Prompt和上下文成本 |
| 平均输出Token | 判断生成成本 |
| 缓存命中Token | 判断缓存收益 |
| 平均调用次数 | 判断一个任务需要请求多少次 |
| 重试率 | 判断失败请求浪费多少成本 |
| 任务成功率 | 判断模型输出是否真正可用 |
| 单任务成本 | 判断最终业务成本 |
其中最值得关注的是：
单任务成本
=
这一类任务产生的全部API费用
÷
成功完成的任务数量
例如客服业务可以看“成功解决一次用户问题花多少钱”，代码 Agent 可以看“成功完成一次开发任务花多少钱”。
这通常比“100万 Token 单价”更接近真实业务价值。
十一、GPT、Claude、DeepSeek怎么比较更合理？
如果只是做第一轮模型筛选，可以先通过官方 Token 价格确定一个自己能够接受的成本范围。
但真正上线之前，不建议直接根据“最便宜”或者“最贵”决定模型。
更合理的方法是准备同一批真实业务样本，让几个候选模型完成相同任务，然后统一比较：
| 维度 | 需要观察什么 |
|---|---|
| 任务质量 | 结果能不能直接使用 |
| 成功率 | 一次完成任务的比例 |
| Token消耗 | 实际输入和输出多少 |
| 响应速度 | 是否满足线上需求 |
| 重试次数 | 是否频繁需要重新调用 |
| 单任务成本 | 最终完成一次任务多少钱 |
这样得到的结果才是真正属于自己业务的 API 成本对比。
总结
截至 2026 年 8 月 17 日，GPT、Claude、DeepSeek 的官方 API Token 价格差异比较明显。
如果只想知道：
100万 Token 多少钱？
首先至少需要区分：
| 类型 | 为什么要区分 |
|---|---|
| 输入Token | 每个模型基础输入价格不同 |
| 输出Token | 通常明显贵于输入 |
| 缓存Token | 命中后价格可能明显下降 |
| Cache Write | 部分服务写入缓存也会收费 |
| 长上下文 | 部分模型会使用更高单价 |
所以“100万 Token”本身并不是一个完整的 API 成本答案。
价格表能告诉我们：
100万计费Token理论上需要多少钱。
真正决定生产环境账单的，则是：
一个真实任务到底消耗多少Token、需要调用几次，以及最终能不能成功完成。
如果调用量已经比较大，比单纯追求“每百万 Token 最低价”更值得做的是：记录实际 Token Usage、缓存命中率、失败重试率和单任务成本，再根据自己的业务数据决定最终使用哪个模型。
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