GPT5.6引入缓存写入费用，1.25 倍计费

我看都没有人说啊，现在5.5不要缓存写入费用，5.6就要了，但是Terra大降价50% off，总体还是便宜了

GPT-5.6 的定价基于每百万代币，分为三种模型：Sol 的输入价格为 5 美元/输出价格为 30 美元；Terra 的输入价格为 2.50 美元/输出价格为 15 美元；Luna 的输入价格为 1 美元/输出价格为 6 美元。GPT-5.6 还引入了更可预测的提示缓存机制，包括支持显式缓存断点和 30 分钟的最低缓存有效期。对于 GPT-5.6 及更高版本的模型，缓存写入费用按模型未缓存输入费用的 1.25 倍计费，而缓存读取费用继续享受 90% 的缓存输入费用折扣。

来源：https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/

为了准确对比 GPT-5.5 和 GPT-5.6 Terra 在 95% 缓存命中率下的实际费用，我们需要先明确两者的基础定价机制。

值得注意的是，从 GPT-5.6 开始，OpenAI 引入了“缓存写入 (Cache Write)”计费机制，即首次写入缓存的 Token 会按标准未缓存输入费用的 1.25 倍收取，而后续的缓存读取 (Cache Read) 依然享受 90% 的折扣。而以往的 GPT-5.5 在未命中缓存时并没有专门的“写入”溢价，仅按标准费率（1倍）计费。

1. 基础费率对比（每 100 万 Tokens）

2. 在 95% 缓存命中率下的输入成本核算

假设我们总共向 API 发送了 1,000,000 (1M) 个输入 Tokens。

在 95% 的命中率下，意味着：

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  5% 未命中（50,000 Tokens）：作为新内容需要被写入缓存。

  
  


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  95% 命中（950,000 Tokens）：直接从缓存读取。

  
  

GPT-5.5 输入成本计算：

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  未命中部分：50,000 Tokens × ($5.00 / 1,000,000) = $0.25

  
  


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  命中部分：950,000 Tokens × ($0.50 / 1,000,000) = $0.475

  
  


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  有效综合输入成本 = $0.25 + $0.475 = $0.725 / 1M Tokens

  
  

GPT-5.6 Terra 输入成本计算：

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  未命中（缓存写入）部分：50,000 Tokens × ($3.125 / 1,000,000) = $0.15625

  
  


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  命中（缓存读取）部分：950,000 Tokens × ($0.25 / 1,000,000) = $0.2375

  
  


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  有效综合输入成本 = $0.15625 + $0.2375 = $0.39375 / 1M Tokens

  
  

3. 最终结论与对比

1. 
   

   输入端大幅降低：在 95% 缓存命中的高复用场景下，GPT-5.6 Terra 的实际综合输入成本约为 $0.394，而 GPT-5.5 为 $0.725。Terra 整体输入费用下降了约 45.7%。

   
   


2. 
   

   输出端完全腰斩：GPT-5.6 Terra 的输出费用（$15.00）直接是 GPT-5.5（$30.00）的一半（节省 50%）。

   
   


3. 
   

   缓存写入机制的影响：尽管 GPT-5.6 增加了看似更高的 1.25 倍“缓存写入惩罚”（写入单价达到了 $3.125），但因为 Terra 的基础价格（$2.50）本身就比 5.5 便宜了一半，所以哪怕是“被加价”的缓存写入，单价依然远低于 GPT-5.5 的普通输入价（$5.00）。在高达 95% 的命中率下，这少量的初始写入成本几乎被极低的命中单价（$0.25）完全稀释。

   
   

总的来说，GPT-5.6 Terra 完美兑现了官方“成本相较 5.5 降低 2 倍”的承诺，无论缓存命中率怎么变动，其总费用在各个维度均大幅低于 GPT-5.5。