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算清一篇AI文章的API成本：7款模型輸入輸出價格對比

作者:

結論：AI文章的API成本，先算調用，再算成品

按本文價格快照，輸入1萬、輸出3000 Token，一次生成的理論費用約爲 0.0066～0.10美元。完成一篇可發佈文章，還要累計修改、覈查、工具調用與人工編輯成本。

真正值得比較的是“單篇合格成本”。本文用相同輸入輸出量比較7款模型，再解釋渠道、緩存、推理和修改輪次如何改變賬單。

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後文會說什麼：AI文章的API成本覈算路線

  • 看懂輸入、輸出與計費公式。
  • 對比7款模型在三種任務規模下的費用。
  • 區分平臺標價、官方區域價和時段規則。
  • 用調用記錄與編輯時間決定生產方案。

快速上手建議：可通過 API易 apiyi.com 的統一接口測試相同資料包。新用戶有免費測試額度，具體額度與適用規則以平臺當前說明爲準。

AI文章的API成本：先統一計量口徑

Token 是API計量文本的單位，與中文字數沒有固定換算比例。資料包、提示詞、文章策劃和提交的歷史對話，都會佔用輸入Token。

輸入價格和輸出價格通常按“美元／百萬Token”標示。本文所有模擬採用普通輸入、輸出單價，排除緩存、額外推理、批量折扣和工具費用。

計算公式爲：

$$
C=\frac{T_{\text{輸入}}}{1{，}000{，}000}P_{\text{輸入}}
+\frac{T_{\text{輸出}}}{1{，}000{，}000}P_{\text{輸出}}
$$

以GPT-6.1 Sol爲例，輸入1萬、輸出3000 Token：

$$
C=0.01\times2+0.003\times10=0.05\text{美元}
$$

這筆錢買到一次生成。文章能否直接發佈，要看事實、結構和文風是否達標，賬單不會替編輯簽字。

AI文章的API成本：7款模型輸入輸出價格對比

下表採用 API易 apiyi.com 在2026年11月12日10：45（UTC＋8）的價格快照。單位均爲美元／百萬Token，模式爲按量Token計費。

模型 輸入價格 輸出價格 輸出／輸入單價比
GPT-6.1 Sol 2.00 10.00 5倍
Claude Opus 5.5 4.00 20.00 5倍
Gemini 4 Carbon 2.00 10.00 5倍
Kimi K3.1 Pro 2.00 10.00 5倍
Qwen3.8 Max 1.65 4.95 3倍
DeepSeek V4.1 Flash 0.30 1.20 4倍
DeepSeek V4 Pro 1.32 3.96 3倍
對比項 接入說明
可用平臺 API易 apiyi.com；廠商官方API，區域和計費規則需分別覈對

輸出Token通常更貴，但資料包很長時，輸入費用也會成爲主要支出。因此，選型應同時看兩列價格，而非只盯文章長度。

AI文章的API成本：官方直連有哪些價格差異？

以下爲截至2026年11月12日查詢的官方直連規則，用於覈對渠道差異，不代入上面的平臺價格表。

模型／渠道 官方價格或規則
GPT-6.1 Sol，Standard 輸入2、輸出10
Claude Opus 5.5，標準調用 輸入4、輸出20
Gemini 4 Carbon，標準調用 介紹期至11月30日，輸入2、輸出10；12月1日起輸入4、輸出20
Qwen3.8 Max，北京／美國弗吉尼亞Global 輸入1.65、輸出4.951
Qwen3.8 Max，新加坡International 輸入2、輸出6
Kimi K3.1 Pro，阿里雲北京／新加坡 分別爲1.837／9.611、2／10
DeepSeek，兩款模型 峯時價格與上表數值一致，非峯時減半

Gemini調價適用於Google官方直連，第三方渠道應查各自公告。Qwen的平臺輸出價4.95與官方部分區域4.951也應分別保留。

DeepSeek官方峯時爲工作日北京時間09：00—12：00、14：00—18：00，其他時段及週末按非峯時規則處理，法定節假日另行計算。

按官方非峯時單價，Flash輸入0.15、輸出0.60；Pro輸入0.66、輸出1.98。排程收益取決於實際渠道是否執行該規則。

AI文章的API成本：資料規模與三輪修改怎麼計算？

先比較兩種資料規模。以下均爲理論模擬，輸出Token代表模型計量長度，而非中文字符數。

模型 5萬輸入＋5000輸出 10萬輸入＋1萬輸出 三輪累計
GPT-6.1 Sol 0.15000 0.30000 0.16200
Claude Opus 5.5 0.30000 0.60000 0.32400
Gemini 4 Carbon 0.15000 0.30000 0.16200
Kimi K3.1 Pro 0.15000 0.30000 0.16200
Qwen3.8 Max 0.10725 0.21450 0.10395
DeepSeek V4.1 Flash 0.02100 0.04200 0.02160
DeepSeek V4 Pro 0.08580 0.17160 0.08316

單位：美元。三列均使用前述平臺快照，未計緩存和其他費用。

以5萬輸入、5000輸出的GPT任務爲例：

$$
C=0.05\times2+0.005\times10=0.15\text{美元}
$$

其中輸入費用0.10美元，輸出費用0.05美元。資料密集型任務裏，整理輸入材料往往比壓縮幾段正文更值得優先考慮。

“三輪累計”採用以下獨立調用流程：

  1. 初稿：輸入10000，輸出3000 Token。
  2. 修改：資料包加初稿，輸入13000，輸出3000 Token。
  3. 定稿：資料包加上一版，輸入13000，輸出3000 Token。

合計輸入36000、輸出9000 Token。GPT對應費用爲：

$$
C=0.036\times2+0.009\times10=0.162\text{美元}
$$

它是首次生成費用的3.24倍。這一流程只保留上一版；若每輪都附帶全部歷史，輸入量還會繼續增加。

下面的圖適合展示同一任務下的費用差距，數據來自上述公式推算，並非質量測評結果。

AI文章的API成本：四類容易漏算的費用

AI文章的API成本與思考Token、工具調用

思考Token 是部分模型生成回答前的推理內容。Google明確將Gemini推理Token計入輸出費用，Qwen Thinking模式的額外推理也會增加成本。

聯網搜索、頁面抓取等工具可能單獨收費。應分別記錄模型Token和工具請求，尤其注意一次寫作請求可能觸發多次搜索。

AI文章的API成本與緩存、Batch API

提示詞緩存 通過複用相同前綴降低部分輸入費用。命中量、寫入費用和有效期，決定最終能省多少。

官方GPT-6.1 Sol緩存輸入價爲0.10；Claude Opus 5.5緩存讀取爲0.20，5分鐘、1小時緩存寫入分別爲5和8，單位均爲美元／百萬Token。

Batch API 用於異步批量處理。Claude官方Batch輸入輸出均享50%折扣；Gemini官方Batch價格也隨12月1日標準價調整。

這些規則必須按接入渠道覈對。例如阿里雲Kimi K3.1 Pro不支持Batch Inference；Qwen北京Batch File爲0.825／2.475，上下文上限256K。

核心做法很簡單：穩定資料包優先評估緩存，不着急交付的任務再評估Batch，並把緩存寫入計入總賬。

AI文章的API成本：用代碼記錄實際Token

以下示例使用OpenAI兼容接口。密鑰通過環境變量讀取，避免直接寫進代碼；模型可用性和參數支持以當前文檔爲準。

極簡調用：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIYI_API_KEY"],
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "解釋輸入和輸出Token如何計費。"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

完整的普通Token費用估算示例：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIYI_API_KEY"],
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "僅依據提供的資料寫作。"},
        {"role": "user", "content": "資料：輸入輸出分別計費。請寫一段說明。"},
    ],
)

usage = response.usage
if usage is None:
    raise RuntimeError("響應未返回Token用量，請覈對調用日誌。")

input_tokens = usage.prompt_tokens
output_tokens = usage.completion_tokens
estimated_cost = (
    input_tokens * 2.0 + output_tokens * 10.0
) / 1_000_000

print(response.choices[0].message.content)
print(f"輸入：{input_tokens}，輸出：{output_tokens}")
print(f"普通Token理論費用：${estimated_cost:.6f}")

這段代碼用於估算普通Token費用。緩存明細、推理計量和工具費用，應結合服務商用量字段與結算日誌覈對。

AI文章的API成本：場景推薦與決策建議

預算敏感的常規初稿，可先測試Flash、Pro和Qwen。複雜博客、深度稿則將GPT、Claude等納入候選，用編輯時間驗證較高單價是否值得。

AI Writing Benchmark於2026年11月11日更新的英文榜中，GPT-6.1 Sol綜合分95.3，文章類別分98.5，均爲基準分。

它支持將GPT納入英文博客測試。中文稿仍需單獨驗證：2026年10月26日至11月3日的財經長文測試僅26篇、樣本不均衡，適合作爲候選線索。

建議統一資料包、目標篇幅和工具權限，隱去模型名稱評審，並記錄事實錯誤、修改輪次、編輯分鐘數和最終採用情況。

最終覈算可採用：

$$
C_{\text{合格文章}}
=C_{\text{全部API調用及相關費用}}
+C_{\text{人工編輯}}
$$

人工費用可按編輯小時成本乘實際用時計算。覈查若涉及額外API或人工，也納入對應項，避免重複計賬。

AI文章的API成本FAQ：如何公平比較7款模型？

通過 API易 apiyi.com 切換模型時，保持資料、寫作要求和工具權限一致。多次生成並記錄用量，更容易看出穩定性與修改成本。

AI文章的API成本FAQ：免費額度能代替成本覈算嗎？

API易 apiyi.com 的免費測試額度適合驗證接口與文風。長期預算仍應按當前單價和實際消耗計算，優惠額度另列處理。

結尾：AI文章的API成本，落點是生產效率

單價表用於篩選，調用日誌用於覈算，編輯記錄用於決策。資料壓縮、緩存複用和減少返工，都可能比追逐最低輸出價更有效。

推薦通過 API易 apiyi.com 驗證候選模型，最終選擇能以合理總成本穩定交付合格文章的方案，讓編輯把時間留給判斷。

AI文章的API成本參考資料

  • API易模型價格與接口文檔：help.apiyi.com。本文平臺價格快照爲2026年11月12日。
  • 阿里雲模型價格：alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing。用於覈對區域價格。
  • Google Gemini官方公告：blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/。
  • AI Writing Benchmark：aiwritingbenchmark.com。本文采用2026年11月11日英文榜口徑。
  • 中文深度長文測試：omnitools.ai/evals/longform-writing。樣本與任務侷限見正文。

作者：API易技術內容團隊。歡迎通過 apiyi.com 交流模型調用與文章成本覈算經驗。

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