隨著 AI 技術快速普及，OpenAI 提供的 API 成為許多開發者與企業的首選。但不同模型、不同用途的收費差異很大，如何理解價格結構，並做出最合適的選擇，將直接影響應用的成本效益。本文將帶你快速掌握 OpenAI API 的價格比較，並提供最佳化策略，幫助你用最低成本獲得最大效益。
一、Token 是什麼？
簡單來說，Token 是一個大語言模型在「處理文字」時的基本單位，就像是我們小學所學到的cm、m、km等單位。它不是單純以「字」或「詞」為單位，而是根據模型的 tokenizer（標記器）把輸入的文本拆解成若干片段。這些片段可能是一整個詞、詞的一部分、也可能是一個符號、標點、甚至空白字等。
< 延伸學習 > ChatGPT Token 是什麼？概念、價格、應用一次了解
二、 OpenAI API 計價方式
在理解各個模型 API 價格前，需要先搞懂 OpenAI 的計費方式，才能提前優化成本預算。
ChatGPT API 是採用 token 計費模式，每當你發送請求時，無論是輸入還是輸出，系統都會根據 token 的數量來計費。因此，若要有效控制成本，應該透過 精簡輸入內容 與 控制輸出長度 來減少 token 消耗。
而為了方便使用者了解他們可能的 Token 數為多少，OpenAI 也提供了 官方 Tokenizer 工具 來幫助估算 token 使用量：
（一）英文文本
以英文來說，通常「100 個 token ≈ 75 個英文單字」，且在不同模型下所產出的Token 數也不盡相同。
（二）中文文本
以中文來說，一個中文字大概就是一個Token ，且一定會比英文文本所耗的Token 數來的多。
三、 2025年，OpenAI 的熱門模型 API 價格一覽
學完了 OpenAI 是如何對 API 進行收費後，現在可以開始了解他們對於每個 API 的收費價格各是如何的。
（一）熱門模型一覽
| 模型名稱 | Input 單價 (USD / 1M tokens) | Output 單價 (USD / 1M tokens) | Cached Input 備註 |
|---|---|---|---|
| GPT-5 | $1.25 | $10 | cached $0.125 |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.0 | cached $0.025 |
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.4 | cached $0.005 |
| GPT-4.1 | $2.0 | $8.0 | cached $0.5 |
| GPT-4.1 mini | $0.4 | $1.6 | cached $0.1 |
| GPT-4.1 nano | $0.1 | $0.4 | cached $0.025 |
| o4-mini（推理強化） | $1.1 | $4.4 | cached $0.275 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.6 | cached $0.075 |
| GPT-image-1（生成圖像） | $10 | $40.00 | $2.5 |
（二）API 名詞小教室 : Input / Output / Cached Input 是什麼？
1. Input tokens（輸入）
你送進模型處理的內容（如系統提示、使用者訊息、工具回傳的文字）。費用依「輸入 token 數 × 該模型的輸入單價」計算。
2. Output tokens（輸出）
模型回覆產生的內容。費用依「輸出 token 數 × 該模型的輸出單價」計算。
3. Cached input tokens（快取輸入）
在多輪對話或長上下文中，重複且未改動的那一段輸入可被系統快取，以遠低於一般輸入的單價計費（多數模型約為一般輸入的 1/10）。
四、價格比較亮點
- 能力越強 → 單價越高：GPT-5、GPT-4.1 在 reasoning 與長文本上最強，但價格也最高。
- mini / nano 高性價比：適合摘要、分類、一般問答等需求。
- Cached input 節省顯著：對於上下文重複的應用（聊天機器人、知識庫），快取能大幅降成本。
- 用途差異明顯：圖像生成、即時處理 (Realtime) 成本高於純文字任務。
- 價格持續下探：OpenAI 不斷推出更便宜的小模型，反映出硬體進步與市場競爭。
五、實際應用成本估算
假設使用 GPT-5 mini：
- Input：2000 tokens → 2000 / 1,000,000 × $0.25 ≈ $0.0005
- Output：1000 tokens → 1000 / 1,000,000 × $2.00 ≈ $0.002
➡ 每次請求成本約 $0.0025
若每月 10 萬次請求，成本約 $250 美元。
六、如何進行成本控制，提供給你 4 種建議
想要降低成本，不僅是要選擇便宜模型，還需要最佳化使用方式，也就是找到適合你的模型：
（一）精簡 Prompt
- 刪掉贅詞：避免「請你幫我」這種多餘開頭，直接下指令。
- 避免重複：不要把相同的資訊複製貼上多次。
- 使用標題/項目符號：讓模型更快抓到重點，也減少句子冗長。
（二）善用上下文管理
- 摘要歷史對話：不要把整段長對話每次都塞進 prompt，改成人工或程式自動做摘要。
- 引用文件要節選：丟完整文件會爆 token，應先用檢索（如 RAG）只取相關片段。
- 系統訊息簡潔：System prompt 越長，成本越高，建議精煉成最小必要指令。
（三）選擇合適的模型與格式
- 選模型：若任務不需要 GPT-5，改用 GPT-4.1 mini 或 GPT-4.1 nano，可以省 token + 成本。
- 輸出格式精簡：若只要 JSON，避免要求模型生成過多文字解釋
（四）控制輸出長度
- 設定
max_tokens，限制模型輸出的 token 數。 - 若只要短答案，提示詞可以加上：「回答不超過 100 字」或「簡答即可」
七、結論
對企業或開發者來說，核心策略是 「依需求匹配模型」，並透過 批次處理、非同步任務、快取機制 等方式進行優化。唯有在功能與成本之間找到平衡，才能讓 AI 應用既強大又划算。這不僅意味著在不同場景選擇合適的模型，也需要持續追蹤 API 的用量與效能，建立透明的成本監控機制。長遠來看，能夠有效結合 模型選型 + 成本管理 + 應用優化 的團隊，才是真正能在 AI 時代中持續擴張、同時保持競爭力的贏家。
