AI API 費用比較：LLM 定價實際怎麼算

LLM API 的價錢實際怎麼算

幾乎每篇 AI API 費用比較，每個模型都只列一個數字，而且幾乎總是輸入價。它是供應商公布的四個數字裡，參考價值最低的一個。模型是分項計費的：你送進去的 token、它寫回來的 token、從快取讀到的 token，以及部分供應商要另外收費的、寫進快取的 token。每一項都有自己的費率，彼此差很多。

一個 token 大約是四分之三個英文單字，所以一百萬 token 大約是 750,000 個字。價格是按每百萬 token 報，因為單則訊息便宜到如果按則報價，數字會小到幾乎全是零。這種標示方式看不出真實對話裡費用累積得有多快：每一輪都會把前面說過的內容全部再送一次。

下面這張表列出幾個模型的四項計費價格，資料取自本站模型選單和費用計算機所用的同一份 metadata feed。要注意，輸入那一欄能告訴你的其實很少：這裡的輸入價落在 0.30 到 2.50 美元之間，輸出價卻從 1.20 拉到 15.00 美元，而輸出正是變動最大的一項。

• 輸入：你送出的一切。你的訊息、到目前的對話、任何 system prompt、任何附上的文字。
• 輸出：模型寫回來的一切，包含會產生 reasoning token 的模型上那些 token。
• 快取輸入讀取：供應商已經看過的重複上下文，費率比全新輸入低很多。
• 快取寫入：有些供應商為了把那段上下文放進快取，一開始就收的費用。

貴的那一半是輸出 token

LLM 定價裡最穩定的規律是「寫比讀貴」。為了給出具體的數字而不是印象，我們取 Oriveo metadata feed 裡每一個有公布逐 token 價格的文字模型，涵蓋全部 15 家供應商，拿每個模型的輸出費率和它自己的輸入費率相比。資料時間是 2026 年 7 月 24 日。

中位數的模型，輸出價正好是輸入價的四倍。大約十個裡有一個，輸出和輸入同價，或輸出更便宜，這在推論主機上的 open-weight 模型很常見。另一端則是大約七個裡有一個超過六倍，這份 feed 裡最大的差距是十二倍。

這會直接影響你怎麼省錢。先縮短提示詞是大家最先想到的做法，但通常效果比較小。要求更短的答案、限制輸出長度，或選一個不會把思考過程寫很長的模型，對帳單的影響通常大於把問題刪掉一段。reasoning 模型要特別留意：它們產生的思考 token 按輸出計費，就算你根本看不到。

帳單真正被什麼推高

人們第一次收到 API 帳單會訝異，通常是四個原因之一，沒有一個是模型那個標題價格。下面這些機制對每一家供應商都成立，因為它們來自聊天 API 怎麼運作，不是哪一家的政策。

最大的是上下文重送。API 呼叫是無狀態的：模型不記得你上一輪，所以用戶端每一則都得把整段對話再送一次。一條跑了四十輪的線索，在第四十一輪會把四十輪歷史當成輸入送出去。一段對話的費用因此大致隨長度的平方成長。這就是為什麼一條長線索可能比二十條涵蓋同樣內容的短線索更貴。

Prompt caching 是對沖的那一側，值得在你把它略過之前先懂。支援的供應商會把重複上下文按快取讀取計費，而不是按全新輸入。在我們量過的這份 feed 裡，大約五個模型有一個公布了快取讀取價；在有這個價格的模型上，快取費率的中位數是該模型自己輸入價的 10%。我們看到的最低不到 1%，最高大約 58%。有些供應商寫入快取也收費，通常比正常輸入貴一截。所以同一段上下文被重複用好幾次才划算，只用一次就不划算。

• 對話內容：每一輪都整段重送，所以長對話會貴得不成比例。
• System prompt 和預設：可重複使用的指示會加在每一則訊息前面，悄悄讓 token 數倍增。
• 附件：丟進聊天的文件或圖片會變成輸入 token，而且在這段對話後續的每一輪，都會留在上下文裡。
• Reasoning token：會產生這類 token 的模型按輸出計費，不管推理過程有沒有顯示都一樣。
• 重試和重新生成：重新生成的答案是第二次完整計費的請求，不是免費的。

15 家供應商的價格地圖

下面這張表是 Oriveo 接到的 15 家供應商，各自公示輸入價的範圍快照。只計算有公布逐 token 價格的文字模型，並列出該家最便宜和最貴的。它是一張每家坐在哪裡的地圖，不是推薦：同一家最便宜和最貴的模型，很少能互相替代。

來源和方法寫在這裡，方便你查：每個數字都來自 Oriveo 生產環境的 metadata feed，網址是 api.oriveoai.com/api/metadata，contract version 47，產生時間 2026-07-24T01:00:09Z。App 用來給訊息標價的是同一份，本站費用計算機背後也是它。價格是美元、每百萬 token，截至 2026 年 7 月 24 日。影像生成模型，以及供應商按次而不是按 token 計價的模型，都排除了，因為對它們報一個逐 token 數字沒有意義。

有兩件事很突出。第一是跨度：整份 feed 最便宜的輸入價是每百萬 token $0.01，最貴是 $150，截至 2026 年 7 月 24 日，同一個選擇器裡兩列相差一萬五千倍。第二是目錄有多寬和便不便宜是兩條軸：聚合器區間最寬，因為它們轉售很多家；單一供應商則緊緊聚在自己的分級附近。

這裡每個數字都當成會過期的。供應商會改價、推出更便宜的檔、不斷下架模型；下面有幾列在過去這一季裡變過。任何引用模型價格的文章都是一張照片。所以才有即時的 feed 和計算機，這頁也寫下擷取日期，而不是暗示數字永久有效。

同一個模型為什麼不止一個價

打開兩份模型目錄，你會看到同一個模型掛著不同費率。那通常不是寫錯。open-weight 模型由好幾家推論主機提供，硬體、吞吐和利潤都不同，所以同一個模型在一家是這個價、在另一家是另一個價，可以是真的。上面那份 feed 裡，同一個 open-weight 家族在好幾家供應商上的費率確實不一樣。

第二個原因是你透過哪一層買。聚合器站在你和底下供應商之間，得用某種方式養這個位置：token 價格上的價差、儲值手續費、按請求抽成，或一套 credit 制度，credits 怎麼換成 token 由平台定義，不是由供應商價目表定義。這些沒有哪一個天生是壞的；要緊的是機制有沒有公開。以 OpenRouter 為例，條款是公開寫的：截至 2026 年 7 月 24 日，公示政策是銀行卡儲值收 5.5%、最低 $0.80；你自己帶的金鑰，每個月前一百萬次請求不收費，超過之後按該模型正常價格的 5% 以 credits 扣除。

比較平台時，值得問的不是一個 credit 多少錢，而是從供應商的定價到你被收的錢，公開的路徑是什麼。若平台用 credits 計價卻不公布這個換算，你在比的不是模型的價格，而是平台的定價政策。那個政策可以變，模型的價格完全沒變。

訂閱還是用多少付多少，哪個對你比較省

這才是多數人真正想問的問題，而它沒有通用的答案。固定月費的訂閱和按量計費的 API，會在某個用量上打平。打平的點取決於你的訊息有多長、答案有多長、你選哪個模型、對話進行多久。任何人在沒有你的數字時，就說能省下多少百分比，都只是猜測。

大約五分鐘就能算完，算法並不難。拿真正典型的一週，不要拿最忙的那一週。先數訊息則數，再把你拿到的答案平均長度用字數估出來，乘上大約 1.35 換算成 token。再加上輸入那一側，記得每一輪都會把到目前為止的對話重送。乘上模型公布的輸入和輸出費率，再和你考慮的月費比較。本站的費用計算機會用即時價格幫你算，所以你不用自己記費率。

有幾個規律夠穩定，不用編數字也能說。用量少或忽多忽少、偶爾才用好幾個模型而不是固定用同一個、而且多半是短問短答的人，按量計費通常比較有利。每天穩定地大量使用的人，訂閱通常比較有利，而且還有一個和錢無關的好處：帳單金額固定。最糟的是按量計費又看不到每一則花多少，等於兩邊的缺點加在一起。每一則訊息上的預估費用，就是為了避免這種情況。

真的想少花，要改的是習慣

一旦看懂這些計費項目，多數省下來的錢，都來自少數幾個習慣，而不是去追清單裡最便宜的那一家。以一般的聊天用量來看，大致依效果由大到小排列如下：

通常沒用的做法，是全部換成清單裡最便宜的模型。一個只要五分之一價錢、卻要試三次才答對的模型，並沒有比較省，時間也花掉了。有用的做法是讓模型配合任務：擷取資料、排版、摘要、翻譯用便宜的；貴的留給你原本會花錢請人做的工作。

• 新題目就新開一段對話。這是效果最大的一招，因為你不用再為重送一段無關的對話內容付錢。
• 想要短答案就直接要求簡短。大約十個模型裡有九個，輸出價比輸入價貴。
• 讓模型配合任務，不要每件事都預設用最強的那個。
• 把 system prompt 和可重複使用的預設寫精簡。每一則用到它們的訊息都會計費。
• 供應商有支援、而且你會反覆使用同一段很長的上下文時，再用 prompt caching。
• 附件用完就從這段對話移除，不要讓它跟著後面每一輪重送。
• 同一種做法要重複一百次之前，先看這一則的預估費用。

Oriveo 怎麼讓費用一目了然

Oriveo 的每一則訊息都帶預估費用，在答案結束的那一刻，用供應商公示的 token 價格和實際上報的 token 算出來。這個估算每一層都有，包括不用登入的那層，因為只有付費方案才看得到的費用，幫不了你決定要不要為任何東西付錢。上面那些表用的同一份 metadata feed 就是這些價格的來源，所以 App 不需要你自己維護一份價目表。

它是估算，也標成估算。供應商會套自己的進位、最低計費單位、依帳戶而異的費率，以及偶爾的促銷價；token 數是供應商事後回報的。估算是用來在這個月裡調決定的；供應商的帳單才是最終依據。兩邊不合時，以帳單為準。

更深的分析在付費方案後面。Usage Insights，也就是按供應商和模型拆開的花費、月趨勢和預算提醒，屬於 Pro 和終身版。截至 2026 年 7 月 24 日，價格是月付 $9.99、年付 $59.99，或一次付清 $149.99。這些方案買的只是軟體功能：不含 AI 用量、不含模型 credits、不含供應商訂閱。所以 App 的價格和你的 token 價格，不會被捆成一個拆不開的數字。

這些數字決定不了的事

價格表只是起點，不是結論。有三件事它沒說，值得講清楚，因為它們常常會讓一個看起來已經由價格決定的比較整個翻盤。

第一是每個任務要花多少 token。兩個費率相同的模型，為了得到同一個答案，花掉的 token 可能差很多；一個話很多的便宜模型，做完一件事可能比一個話少的貴模型還貴。第二是重試率：要重新生成的答案會計費兩次。第三是 token 計費以外的一切：速率限制、延遲、context window、你所在的地區能不能用，以及模型讀不讀得了你工作上用的檔案格式。

這種比較比較適合用來初步篩選。先劃掉明顯超出預算的，再用你自己的實際工作試兩三個，看的是做完一件事要花多少，而不是一百萬 token 要花多少。逐則預估費用的存在，就是為了讓這個實驗一天就能完成，而不必等一整個帳單週期。