估算 OpenAI API 单次文本调用费用，先从该次响应取 usage.input_tokens 与 usage.output_tokens，再按实际模型、服务层和上下文长度查当日价格表。只用“问了几句话”或 ChatGPT 会员价格无法算出 API 调用成本。
从实际响应读取用量
以下是 Python 示例；按官方快速入门配置 SDK 与密钥后执行。不要把真实业务数据直接放进示例。OpenAI Cookbook 的运行预算示例明确区分输入、输出和缓存 Token，并在缺少用量字段时停止估算。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-6-luna",
input="用一句话解释什么是向量检索。",
)
usage = response.usage
if usage is None:
raise RuntimeError("响应缺少 usage，不能计算本次 Token 用量")
print("model:", response.model)
print("input:", usage.input_tokens)
print("output:", usage.output_tokens)
print("cached input:", usage.input_tokens_details.cached_tokens)
记录返回的 response.model，不要只记请求时填入的模型别名。若启用了缓存、工具、批处理或特殊服务层，费用计算要分别取对应价格与使用量，不能把所有 Token 都乘同一个单价。
按价格表做一个可复核的算例
假设一次普通、短上下文、没有缓存和工具调用的请求，实际消耗输入 1000 Token、输出 200 Token。2026 年 10 月 1 日读取的官方价格表中，gpt-6-luna 标准短上下文价格为输入每百万 Token 0.10 美元、输出每百万 Token 0.50 美元。演示计算为 1000 × 0.10 / 1,000,000 + 200 × 0.50 / 1,000,000 = 0.0002 美元。这只是按假设用量推算的文本模型部分，不是你的账单，也不包含可能单独计价的工具、音频、图片或其他项目。
怎样与账单核对
- 固定组织、项目、模型、日期和服务层；记录一段测试流量的成功请求数与用量。
- 按输入、缓存输入、输出及工具调用分别计算，累计后与平台 Usage 页同时间范围核对。
- 若差异较大，先查是否混入其他项目、失败后重试、上下文重复计费、缓存或不同服务层，而不是立刻修改单价。
价格会更新，使用前必须重新查看官方价格表。本文没有读取你的项目账单；上面的数值是明确标注的算例，不代表实际消耗或最终收费。
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