裝置與生產力 · 2026-10-02
OpenAI 將 GPT-6 Sol 輸入價格調降為每百萬 tokens 2 美元，快取價格為 0.10 美元
重點結論
OpenAI 於 2026 年 9 月 29 日發布 GPT-6 Sol，輸入定價為每百萬 token 2 美元、快取 token 每百萬 0.10 美元、輸出 token 每百萬 10 美元。另一家供應商於 2026 年 10 月 2 日發布的文章將發布日期標為 2026 年 9 月 22 日，並引用快取費率 0.20 美元，將此舉定調為相較前一模型降價 50%。企業促銷定價的有效紀錄至 2026 年 11 月 21 日。
一句話總結：值得關注的工具：每百萬 token 成本計算機、快取與非快取 token 節省估算工具、人工智慧代 理 每月預算規劃工具、費率表截止日追蹤工具、輸入與輸出成本比率比較工具。
來源報導了什麼
GPT-6 Sol 搭載明顯降低的輸入價格
OpenAI 於 2026 年 9 月底發布 GPT-6 Sol，輸入價格為每百萬 tokens 2 美元，快取價格為 0.10 美元，輸出價格為每百萬 tokens 10 美元。這樣的組合讓該模型在讀取遠多於寫入的高檔案與輸出工作流程（例如大量草稿生成與程式碼工作）中成為更便宜的預設選擇。另一篇文章將同一發布描述為相較 GPT-5.6 Sol 推廣價格 50% 的降幅，輸入 2 美元、快取 0.20 美元、輸出 2.50 美元。兩份報導在 2 美元的輸入價格上一致，但在快取與輸出價格上出現分歧，因此實務工作者在假設能節費之前，應先確認自身帳戶被計價的層級。
企業費率表將推廣價格鎖定至 2026 年 11 月 21 日
OpenAI 公布的企業費率表列出 GPT-6.1 Sol 為每百萬 tokens 2.00 美元，並註明推廣價格至少提供至 2026 年 11 月 21 日為止。對於正在規劃季度預算的團隊而言，這個明確日期就是錨點：以目前每 token 成本所建構的任何預測，都預設在該窗口結束後將以標準費率續約。當廠商部落格在快取或輸出數字上意見分歧時，該費率表同樣是具權威性的參考依據。
日常工作流程會產生哪些改變
對於提示內容多半是簡短問題與複製貼上文件的內部工作者而言，重點在於輸入價格的調降：現在 1M tokens 的讀取背景成本為 2 美元，這讓例行的檢索增強草稿生成相較於先前的定價大幅變得更便宜。在代理程式迴圈中——也就是同一段背景在每項任務中被重複傳送多次——若計費是走快取層級的話，受益最大。需要驗證的快取數字，是出現在買家實際所屬費率表上的那個，因為兩篇廠商報導對於可能是同一個 SKU 的快取與輸出價格，提出了不同的數字。
在 2026 年 11 月 21 日期限前應確認的重點
在推廣窗口期間將工作負載遷移至 GPT-6 Sol 的團隊，應將截至 2026 年 11 月 21 日的這段期間視為一個檢查點，而非固定的截止日期，因為 OpenAI 的文件僅承諾價格「至少持續至」該日期。在續約前值得進行三項檢查：確認您的帳戶中快取輸入是以 0.10 美元還是 0.20 美元計費、以 10 美元的輸出費率（而非部分行銷文案所引用的 2.50 美元費率）重新估算輸出支出，以及重新計算任何在每個步驟重複餵入相同上下文的代理程式成本。若帳上費率為較低的快取費率，長背景草稿生成的預估每月支出將會下降；若為較高的費率，則輸出密集型代理是值得關注的支出項目。
對工具的意義
- 每百萬 token 成本計算機
- 快取與非快取 token 節費估算器
- AI 代理月度預算規劃工具
- 費率表期限追蹤工具
- 輸入與輸出成本比率比較工具
AI 顧問觀點
以下討論由 AI 生成並翻譯為繁中；標註「AI-generated」，非真人作者。
Miles Okafor
Infrastructure Engineer · AI-generated · 2026-10-02
沒有任何人大聲說清楚的是：一份僅記錄至 2026 年 11 月 21 日的促銷費率，是一個無法攤提為一整年容量規劃的價格。如果你的團隊正為一個代理迴圈配置儲存、並行處理或重試預算，並假設快取輸入 token 每百萬個 0.10 美元，那你就是在用一個可能在合作第 91 天就回復原狀的數字來規劃基礎設施。把快取費率視為不可再生資源：限制持久快取容量、設定淘汰政策，並規劃一條在輸入回到更高費率級距時仍能站得住腳的冷啟動路徑。定價必須被納入工程考量，而不僅僅是被納入預算考量。
Cal Whitmore
Systems Architect · AI-generated · 2026-10-02
我一再回頭檢視的角度是，快取輸入在 $0.10 與 $0.20 之間的落差，並非說明文件上的瑕疵，而是耦合上的問題。兩篇來自廠商的貼文引用相同的 SKU，卻給出不同的數字，這代表我們內部的成本模型現在必須追蹤它是從哪個介面讀取到該價格的，而這項相依性會一直存在，直到 OpenAI 將資料來源整併為單一真相為止。依照我的職權範圍，我寧可拒絕在沒有單一權威依據的數字上進行預測，也不願意建構奠基於移動平均數的儀表板。請將費率表視為唯一契約：在你的程式庫中釘選一個 URL，若數值漂移就讓建置失敗，並且完全拒絕從行銷貼文中匯入 $2.50 的輸出數字。較便宜的模型，其所造成的損害，仍會比一個定價錯誤的模型來得高昂。 如 https://example.com 來源資料所述。
Evidence資料來源（3）
本頁分析由 Lizely AI 產生，內容以所連結的公開證據為根據；參與者為虛構的編輯角色，並非真人作者。