4,854 个接口 · 11,195 个价格 · 最近采集 4 分钟前 · 30 天内 442 条需关注的调价
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第 1–100 条，共 210 条
“最低”是本次搜索在该单位下的最低精确价。不同行的分辨率、时长或质量可能不同，请看规格说明，或把规格加进搜索（例如“1080”）。
每百万缓存读取 token100
| 平台 | 模型 · 计价项 | 美元 | 平台原文 | 生效于 |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5 Nano (batch) | $0.0025/百万缓存读最低 | input_cache_read: 0.0000000025 / token (endpoint openai) | |
| KIE未披露 | gpt-6-luna | $0.003/百万缓存读 | 0.6 credits per million tokens ($0.003)平台声称官方或 Fal 价 $0.01/百万缓存读 | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch) | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna (batch) | $0.005/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000005 / token (endpoint openai) | |
| KIE未披露 | gpt-5.6-luna | $0.0056/百万缓存读 | 1.12 credits per million tokens ($0.0056)平台声称官方或 Fal 价 $0.02/百万缓存读 | |
| Aiberm未披露 | GPT-4o Mini | $0.0069/百万缓存读 | model_ratio 0.05 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5 Nanovia Azure | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch) | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Lunavia Amazon Bedrock · global | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint amazon-bedrock/global) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna Provia OpenAI | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)提示词超过 272K | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Luna (batch)提示词超过 272K | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Luna Latest | $0.01/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000001 / token | |
| Runware未披露 | GPT-6 Luna≤ 272K context | $0.01/百万缓存读 | $1e-8 / cachedInputToken · ≤ 272K context | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch) | $0.013/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000125 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5 Mini (batch) | $0.013/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000125 / token (endpoint openai) | |
| KIE未披露 | gpt-6-1-terra | $0.015/百万缓存读 | 3 credits per million tokens ($0.015)平台声称官方或 Fal 价 $0.05/百万缓存读 | |
| Aiberm未披露 | GPT-6.1 Terra | $0.016/百万缓存读 | model_ratio 0.35325 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| Aiberm未披露 | GPT-4.1 Mini | $0.018/百万缓存读 | model_ratio 0.13 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter第三方 | OpenAI: gpt-oss-20bvia PrimeIntellect · fp4 | $0.019/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000019 / token (endpoint primeintellect/fp4) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.6 Luna | $0.019/百万缓存读 | model_ratio 0.2826 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.4 Nanovia Azure | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Lunavia Amazon Bedrock · global | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (endpoint amazon-bedrock/global) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Provia Azure | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna提示词超过 272Kvia Amazon Bedrock · global | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000; endpoint amazon-bedrock/global) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6 Luna Pro提示词超过 272Kvia OpenAI | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Luna Latest提示词超过 272K | $0.02/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000002 / token (>272000) | |
| Runware未披露 | GPT-5.6 LunaPer 1M | $0.02/百万缓存读 | $2e-8 / cachedInputToken | |
| Runware未披露 | GPT-6 Luna> 272K context | $0.02/百万缓存读 | $2e-8 / cachedInputToken · > 272K context | |
| Aiberm未披露 | GPT-5 Mini | $0.021/百万缓存读 | model_ratio 0.15 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro (batch) | $0.025/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000025 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Terra (batch) | $0.025/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000025 / token (endpoint openai) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.1 Codex Max | $0.028/百万缓存读 | model_ratio 0.6 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.1 | |
| KIE未披露 | gpt-6-1-sol | $0.03/百万缓存读 | 6 credits per million tokens ($0.03)平台声称官方或 Fal 价 $0.1/百万缓存读 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-4.1 Nanovia Azure | $0.03/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000003 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5 Minivia Azure | $0.03/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000003 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini | $0.03/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000003 / token | |
| OpenRouter第三方 | OpenAI: gpt-oss-120bvia PrimeIntellect · fp4 | $0.032/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000032 / token (endpoint primeintellect/fp4) | |
| Runware未披露 | gpt-oss-safeguard-20bPer 1M | $0.035/百万缓存读 | $3.5e-8 / cachedInputToken | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-4o-mini (batch) | $0.038/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000375 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch) | $0.038/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000375 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter第三方 | OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b | $0.038/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000375 / token | |
| Aiberm未披露 | GPT-6 Sol | $0.039/百万缓存读 | model_ratio 0.5652 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| Aiberm未披露 | GPT-6.1 Sol | $0.039/百万缓存读 | model_ratio 0.5652 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Luna提示词超过 272Kvia Amazon Bedrock · global | $0.04/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000004 / token (>272000; endpoint amazon-bedrock/global) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro提示词超过 272Kvia Azure | $0.04/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000004 / token (>272000; endpoint azure) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.6 Terra | $0.049/百万缓存读 | model_ratio 0.7065 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch) | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch) | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch) | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Terravia Azure | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Terra Provia Azure | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro (batch)提示词超过 272K | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Terra (batch)提示词超过 272K | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Terra Latest | $0.05/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000005 / token | |
| Runware未披露 | GPT-6.1 Terra≤ 272K context | $0.05/百万缓存读 | $5e-8 / cachedInputToken · ≤ 272K context | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.3 Codex | $0.054/百万缓存读 | model_ratio 0.39 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.3 Codex | $0.054/百万缓存读 | model_ratio 0.39 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| KIE未披露 | gpt-5.6-terra | $0.056/百万缓存读 | 11.2 credits per million tokens ($0.056)平台声称官方或 Fal 价 $0.2/百万缓存读 | |
| KIE未披露 | gpt-6-sol | $0.06/百万缓存读 | 12 credits per million tokens ($0.06)平台声称官方或 Fal 价 $0.2/百万缓存读 | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.1 (batch) | $0.063/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000625 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5 (batch) | $0.063/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000625 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-4o-minivia Azure | $0.075/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000075 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-4o-mini (2024-07-18) | $0.075/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000075 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.4 Minivia Azure | $0.075/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000075 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Mini Latest | $0.075/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000075 / token | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.2 Codex | $0.083/百万缓存读 | model_ratio 0.6 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.2 Codex | $0.083/百万缓存读 | model_ratio 0.6 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.2 (batch) | $0.088/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000000875 / token (endpoint openai) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.6 Sol | $0.097/百万缓存读 | model_ratio 1.413 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.15 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-4.1 Minivia Azure | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro (batch) | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch) | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch) | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6 Sol (batch) | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Solvia Amazon Bedrock · global | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint amazon-bedrock/global) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Sol Provia Azure | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch)提示词超过 272K | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)提示词超过 272K | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (>272000; endpoint openai) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Terra提示词超过 272Kvia Azure | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (>272000; endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-6.1 Terra Pro提示词超过 272Kvia Azure | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (>272000; endpoint azure) | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Sol Latest | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token | |
| OpenRouter未披露 | OpenAI: GPT Terra Latest提示词超过 272K | $0.1/百万缓存读 | input_cache_read: 0.0000001 / token (>272000) | |
| Runware未披露 | GPT-6.1 Sol≤ 272K context | $0.1/百万缓存读 | $1e-7 / cachedInputToken · ≤ 272K context | |
| Runware未披露 | GPT-6.1 Terra> 272K context | $0.1/百万缓存读 | $1e-7 / cachedInputToken · > 272K context | |
| Aiberm未披露 | GPT-4o | $0.124/百万缓存读 | model_ratio 0.9 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5via Azure | $0.125/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000125 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max | $0.125/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000125 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方 | OpenAI: GPT-5.4 (batch) | $0.125/百万缓存读 | input_cache_read: 0.000000125 / token (endpoint openai) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.6 | $0.13/百万缓存读 | model_ratio 1.413 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.2 | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.1via Azure | $0.13/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000013 / token (endpoint azure) | |
| OpenRouter官方合作 | OpenAI: GPT-5.1-Codex | $0.13/百万缓存读 | input_cache_read: 0.00000013 / token (endpoint azure) | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.1 | $0.138/百万缓存读 | model_ratio 1 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.4 | $0.138/百万缓存读 | model_ratio 1.5 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.2 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.5 xhigh | $0.138/百万缓存读 | model_ratio 1.5 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.2 | |
| Aiberm未披露 | GPT-5.1 | $0.138/百万缓存读 | model_ratio 1 × $2/M · group default ×0.23 · cache_ratio 0.3 |