ข่าว AIอัปเดต
GPT-6.1 Terra API 价格:每 100 万 token 输入 1 美元,输出 5 美元
OpenAI 的新 GPT-6.1 Terra 价格对一个 20 步代理任务意味着什么,与旧的 GPT-5.6 Terra 价格和更便宜的模型相比。

GPT-6.1 Terra 在 OpenAI 的 API 定价页面上标价为 每 100 万输入 token 1.00 美元,每 100 万输出 token 5.00 美元(2026 年 10 月 27 日查看)。上一代 Terra,即 GPT-5.6 Terra,在同一页面上标价为 2.00 美元和 12.00 美元。如果你的编码代理运行在 GPT-5.6 Terra 上,将其迁移到 GPT-6.1 Terra 大致可以将同一任务的账单减半。下面:典型代理任务能节省多少,以及更便宜的模型在哪里能让你走得更远。
价格页面上有什么变化#
GPT-6.1 Terra 在 OpenAI 的定价页面 上列出(2026 年 10 月 27 日查看),API id 为 gpt-6.1-terra。输入价格降至旧价格的一半。输出价格从 12.00 美元降至 5.00 美元。第二个数字比看起来更重要:代理会写入大量内容,而输出是昂贵的一侧。
不过,页面上不止一行,选错行是最容易让你对账单感到意外的方式:
จับคู่
将价格页面上的每个层级与其费率匹配
แตะรายการทางซ้าย แล้วแตะคู่ของมัน
- 标准,输入最高 272K token每 100 万输入 1.00 美元,输出 5.00 美元
- 输入超过 272K token每 100 万输入 2.00 美元,输出 7.50 美元
- 批处理 / Flex每 100 万输入 0.50 美元,输出 2.50 美元
- 快速每 100 万输入 2.00 美元,输出 10.00 美元
缓存输入在标准层级上单独列出,为每 100 万 0.05 美元,当代理的每一步都重新发送相同的长前缀时,这会有帮助。本文其余部分使用标准层级且不使用缓存,因此数字很容易重新计算。

一个 20 步代理任务的成本#
假设你的代理用 20 步解决一个工单。每一步发送任务、已打开的文件以及到目前为止的工具结果,平均约 30,000 输入 token,并写回约 1,500 token(一个计划、一个补丁、一个命令)。这是一个看似普通的假设,但正是它让代理变得昂贵:输入在每一步都会被重新发送。(如果这部分对你来说是新的,为什么 AI 代理使用如此多的 token 会详细说明。)
那么一个任务累计为 20 × 30,000 = 600,000 输入 token 和 20 × 1,500 = 30,000 输出 token。每一步都远低于 272K 线,因此适用标准费率。
- GPT-6.1 Terra:输入 0.6 × 1.00 美元 = 0.60 美元,输出 0.03 × 5.00 美元 = 0.15 美元,每个任务 0.60 + 0.15 = 0.75 美元。
- GPT-5.6 Terra:输入 0.6 × 2.00 美元 = 1.20 美元,输出 0.03 × 12.00 美元 = 0.36 美元,每个任务 1.20 + 0.36 = 1.56 美元。
现在扩大规模。一个每天完成 100 个此类任务的团队,在新模型上每天支付 100 × 0.75 = 75 美元,而在旧模型上为 100 × 1.56 = 156 美元。这是真正的削减,除了模型 id 之外,你的代码无需任何更改。
在我们服务的模型上,以实时价格执行同一任务(一步为 30,000 输入和 1,500 输出,乘以 20 步):
| โมเดล | Input $/1M | Output $/1M | ต่อคำขอ | 20 คำขอ | OpenRouter, 20 คำขอ |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.00066 | $0.0132 | $0.0271 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.0006 | $0.012 | $0.0332 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0017 | $0.0345 | $0.216 |
30,000 โทเค็นอินพุตและ 1,500 โทเค็นเอาต์พุตต่อคำขอ ราคาต่อ 1M โทเค็นเป็นราคาปัจจุบันและเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับอัตราค่าบริการของเรา คอลัมน์ OpenRouter แสดงราคาอ้างอิงสำหรับปริมาณงานเดียวกัน
对于一个完整任务,DeepSeek-V4-Flash 为 $0.012,GLM-5.3-Flash 为 $0.0132,MiniMax-M2.7 为 $0.0345。表格还显示了每个模型在 OpenRouter 上的价格,总计将输入和输出加在一起,CheapTokens 是更便宜的一方。
在迁移整个流水线之前,将你自己的几个工单发送给候选模型,并将 usage 块中的 token 计数与上表进行比较。
哪个模型适合哪项工作#
如果降价把你吸引到 Terra,先问问你的循环实际需要什么。长历史、长答案、紧张预算:这是三项不同的工作,我们为每项都有一个模型。
เลือกกรณีของคุณ
选择最接近你工作的选项
เลือกตัวเลือกเพื่อดูคำตอบ
长编码代理循环
选择 DeepSeek-V4-Flash。它拥有 380K 上下文,每次回答最多写入 32,768 输出 token,并且一天中任何时段价格相同。这适合读取许多文件然后编写大补丁的代理。
日常编码和聊天
选择 GLM-5.3-Flash。它拥有 390K 上下文,最多回答 8,192 token,对于相同的 token,总计比 OpenRouter 更便宜。
预算紧张的代理工作
选择 MiniMax-M2.7。它拥有 180K 上下文,最多回答 8,192 token,对于相同的 token,总计比 OpenRouter 更便宜。
这三者都位于一个余额之后,并同时支持 OpenAI 和 Anthropic API,因此在它们之间切换只需更改一行模型 id。
在你自己的任务上试试#
将你的一个真实提示发送给更便宜的模型,并阅读答案中的 usage 块。它会告诉你确切的输入和输出 token,你可以将其与上面假设的 30,000 输入 / 1,500 输出步骤进行比较。示例请求(地址和模型 id 是要复制的;将你的密钥保存在环境变量中):
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
"messages": [{"role": "user", "content": "Write a unit test for a function that parses ISO dates."}],
"max_tokens": 800
}'完整设置见 CheapTokens 文档,实时价格列表在 定价页面 上,如何估算 AI 代理的成本 展示了如何将你自己的日志转换为本文开头的两个数字。



