gpt的token收费标准和deepseek对比最新

很多人挑模型时卡在同一个地方：听说两家单价差得多，但打开官网看到输入、输出、缓存、阶梯几个价格，不知道哪个才是自己那份账单。这篇不替你背数字，而是把两家的计费口径摆到一张表上，教你按自己的调用结构去站内页面取当期价格、自己算一遍，顺带说清什么场景下这种对比其实不成立。

很多人挑模型时卡在同一个地方：听说两家单价差得多，但打开官网看到输入、输出、缓存、阶梯几个价格，不知道哪个才是自己那份账单。这篇不替你背数字，而是把两家的计费口径摆到一张表上，教你按自己的调用结构去站内页面取当期价格、自己算一遍。

核心思路只有一句：单价对比不是查到一个数字就完事，而是要先对齐口径，再代入你自己的调用结构。算完之后还得回头检查一遍，看这个结论在你真实的用量档位上站不站得住脚。

为什么「直接比单价」这件事一开始就不成立

两家的价格表结构本来就不一样。有的把输入和输出分列，有的还额外标了缓存命中价、阶梯价、时段价。你拿 A 家的一个数字去对 B 家的一个数字，除非这两个数字的口径完全相同，否则算出来的差额从一开始就是错的。

• 价格表结构不同：有的按输入输出分列，有的叠了缓存价、阶梯价、批量价，单点对单点必然出偏差
• 计价单位口径要统一：有的是每百万 Token 报价，有的是按千 Token 报，先换算再比
• 取整规则不同：按 Token 取整还是按字符折算，小额高频调用被取整抬高的幅度不一样
• 什么情况下不用比：任务量极小，或者只是跑一次验证，折腾比价花的时间比省下的钱更值钱

所以第一步不是打开价格页，而是先承认「同一个模型不同计费场景下的单价是复数」。你要比的是自己业务落在哪个计费格子里的那个价，而不是页面上最显眼的那个数。

对比前先对齐四个维度，不然算出来的数没意义

对齐维度这件事听起来啰嗦，但它决定了你后面算出来的差额是不是可靠。四个维度只要有一个没对齐，最后的结论就可能是反的。

输入输出分开看这件事特别容易被忽略。多数情况下输出比输入贵，所以「同样的活」在不同模型上的成本结构根本不一样。长输入短输出的任务和短输入长输出的任务，对单价的敏感方向是完全相反的。

缓存那一栏要看两点：一是支持不支持，二是命中条件是什么。命中率高低会直接改掉结果，重复前缀多的业务在这块的优势会被放大。阶梯和批量则是量上去之后才生效的变量，先把判断标准记下来，等你自己有量了再去页面确认当期规则。

当期数字去哪看：三个页面的取数顺序

既然不写死数字，那就得给你一条稳定的取数路径。顺序很重要，先确认模型档位，再取单价，最后才轮到渠道报价。顺序反了，你很容易拿两个根本不在同一档的模型做对比。

1. 确认模型档位先到站内模型库确认你想比的是哪一档模型，把旗舰和轻量档分开，避免用旗舰对轻量做无意义对比。对照 /models 看当期收录的档位划分。
2. 取官方当期单价再到站内官方 API 价格页取两家当期单价，注意页面标注的更新时间，只认当期那一版，别用缓存里的旧印象。入口在 /price-watch。
3. 对齐渠道报价中转和卡网渠道的报价另算一档，先把倍率和折扣口径对齐，再看折算后的数字。渠道页在 /sites，报价口径和官方不完全可比。

取数时养成一个习惯：顺手把页面上的更新时间和口径说明记在你的对比表里。这样三个月后回头看，你还知道当初那个结论是在什么条件下成立的。

用自己的用量算一遍：六步走完出结论

下面这套流程跑完大概半小时，比反复刷价格页靠谱。关键在第一步和第二步，用真实的日志数据，不要用估算值，也不要把缓存命中那部分混进标准价里。

1. 拆输入输出用量从调用日志里按模型分别统计输入 Token 和输出 Token，别用估算值。没有日志就先加一行打印 Token 数的埋点。
2. 拆出缓存命中部分把命中缓存的那部分单独拎出来，按缓存价而不是标准价计。命中率拿不准就按偏保守的比例先算一版。
3. 换算典型调用成本用站内换算工具把 Token 单价折成一次典型调用的花费，用这个动作验证单位没搞反。工具入口在 /tools/speed-test 旁边的工具目录。
4. 两家分别算一遍把两家的结果都算出来，记录差额比例而不是绝对值。比例更抗价格变动，下次改数只用换单价。
5. 补上额外调用量把失败重试、超时重发这类额外调用量按经验系数补进去，一般按实际成功量的一个上浮比例估。
6. 换档位复算换个用量档位再算一遍，看结论会不会翻转。如果翻了，说明你的成本结论对用量规模敏感，需要在文档里写明适用区间。

# 伪代码：按模型拆输入输出与缓存命中量；for m in models: in_tok, out_tok, cache_tok = stat(logs, m); cost = in_tok*in_price + out_tok*out_price + cache_tok*cache_price; print(m, cost)

这六步里最容易偷懒的是第六步。很多人算完一个用量档位就下结论，但成本对比对规模是敏感的，换一个档位排序可能就变了。补这一步不费多少时间，却能避免选型文档写下一句三个月后就被推翻的话。

结论容易翻转的四种情况

下面四种情况不是要你记住，而是让你在算完之后自己对照一遍：我的场景落在哪一种里，如果落在里面，这个结论就不能当铁律用。

• 用量档位变化：小批量时差距看起来明显，量上去触发阶梯价之后排序可能反过来
• 任务形态变化：长输入短输出和短输入长输出对单价的敏感度完全不同，不能拿一种形态的结论套另一种
• 缓存命中率变化：重复前缀多的业务在支持缓存的模型上优势被放大，命中率一降结论就变
• 附加成本介入：结算汇率、充值门槛、最低消费、渠道加价，都会把纯单价对比的结论改掉

其中最容易被忽略的是附加成本。纯单价算出来的差额，可能被一次充值门槛或者渠道加价抹平甚至反超。做选型文档时，把这些附加项单独列一行，写清「这项有没有算进去」。

单价对比的结论只在特定用量、特定任务形态、特定渠道下成立，换一个条件就要重算。

对比表怎么摆：一张能长期复用的结构

与其每次重新打开一堆页面，不如维护一张自己的对比表。这张表的关键是列固定、数据行不写死，只写「去哪个页面看」，这样过一段时间它依然能用。

再加一列备注写清适用边界，比如「适合高并发短请求」「不适合长文档批处理」。这一列不填，表格就只是一堆数字，填了它才是选型依据。

数据行随时可以去 /price-watch 和 /models 更新，备注列不用动。这样每次价格变动你只需要改几行，而不是重写整份对比。

落地清单：今天就能做完的六件事

把上面几条收成一份可以照着做的清单。做完这六件事，你手上就有一份带取数时间的成本对比，而不是一个记在脑子里的模糊印象。

• 把当前项目按模型拆出输入输出 Token 的月度用量
• 到站内官方 API 价格页取两家当期单价，记录看页面的时点
• 用站内换算工具各算一次典型调用成本，确认单位没搞反
• 把差额比例写进选型文档，注明适用的用量区间和任务形态
• 对结论敏感的项目，补做一次阶梯档位的复算，看排序会不会翻转
• 设定复算周期，价格追踪页有更新时，重新走一遍取数与换算流程

这份清单的边界也要说清：如果你的调用量很小、或者只是短期验证，第二到第四步可以简化，直接按标准价估一版就够，不必为了小额场景做全套换算。反过来，量越大、越贴近阶梯门槛，复算的收益就越高。