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大模型 API 定价模式完全指南

深入解析 OpenAI、Anthropic、Google 等主流大模型厂商的 API 定价策略，包括标准模式、批量处理、实时 API 和 Prompt 缓存技术，帮助开发者选择最优方案并控制成本。

定价模式概述

大模型 API 的定价模式已经从简单的按 Token 计费演变为多维度的分层定价体系。理解这些模式对于控制成本、优化性能至关重要。目前主流的定价模式主要包括以下四种：

⚡标准模式 (Standard)

实时响应，平衡延迟与成本

📦批量模式 (Batch)

异步处理，成本降低 50%

🎙️实时模式 (Realtime)

超低延迟，支持语音交互

💾Prompt 缓存

复用提示词，最高节省 90%

⚡

标准模式 (Standard Mode)

标准模式是大模型 API 最基础的调用方式，请求被实时处理并返回结果。这是大多数应用的默认选择，提供了延迟与成本之间的良好平衡。在标准模式下，输入和输出 Token 分别计费，输出 Token 的价格通常是输入的 2-4 倍。

核心特点

请求实时处理，通常在数秒内返回结果
支持流式输出（Streaming），可实现打字机效果
按输入/输出 Token 分别计费
输出 Token 价格通常是输入 Token 的 2-4 倍
支持所有模型功能，包括 Function Calling、Vision 等

适用场景

✓在线聊天机器人和智能客服
✓实时内容生成（文案、翻译）
✓AI 编程助手（Copilot 类应用）
✓交互式问答系统
✓RAG 检索增强生成应用
✓API 网关和代理服务

📦

批量模式 (Batch API)

Batch API 是 OpenAI 于 2024 年 4 月推出的异步处理模式，允许开发者一次性提交大量请求，系统在 24 小时内完成处理。这种模式特别适合对延迟不敏感的大规模数据处理任务。

Batch API 提供 50% 的价格折扣，适用于不需要即时响应的异步任务，如数据分析、内容总结和批量翻译。系统保证在 24 小时内返回结果。
— OpenAI Batch API Documentation

工作流程

准备请求文件

将所有 API 请求按 JSONL 格式打包成单个文件

上传并创建批次

通过 Files API 上传文件，然后创建 Batch 任务

等待处理完成

系统在 24 小时内利用空闲算力处理请求

获取结果

处理完成后下载结果文件，包含所有响应

✓ 优势

•价格直降 50%，输入输出均享受折扣
•更高的速率限制（如 GPT-4T 可排队 2.5 亿 Token）
•不占用实时 API 配额
•适合处理 TB 级数据
•自动重试失败的请求

! 注意事项

•结果返回时间不确定（最长 24 小时）
•目前仅支持 /v1/chat/completions 端点
•不支持流式输出
•不适合需要即时反馈的场景
•需要额外的任务状态管理逻辑

🎙️

实时模式 (Realtime API)

Realtime API 是为语音对话和低延迟交互设计的专用接口。它支持 Speech-to-Speech 的端到端处理，无需将语音转文字再转语音，大幅降低了延迟。这是构建语音助手、实时翻译等应用的首选方案。

技术特性

端到端语音处理，无需 STT/TTS 转换
毫秒级响应延迟
WebSocket 持久连接，双向实时通信
支持中途打断（Interruption）
原生支持多轮对话上下文
音频和文本两种输入/输出模态

适用场景

●语音助手和智能音箱
●实时同声传译
●电话客服机器人
●游戏中的 AI NPC 对话
●直播互动和虚拟主播
●无障碍辅助应用

💾

Prompt 缓存 (Prompt Caching)

Prompt Cache

Prompt 缓存是一种成本优化技术，允许将重复使用的提示词前缀缓存起来，后续请求复用缓存内容时只需支付极低的读取费用。Anthropic Claude 和 OpenAI 都支持这项功能，可以节省高达 90% 的输入成本并降低 85% 的延迟。

Prompt 缓存通过保存模型处理提示词时构建的"注意力状态"来工作，避免每次请求都从头计算。对于包含大量系统指令、文档或代码的应用，这可以带来显著的成本和延迟改善。
— Anthropic Prompt Caching Documentation

工作原理

缓存写入 (Cache Write)

首次请求时，系统处理完整 Prompt 并将前缀部分缓存，费用略高于标准输入

缓存读取 (Cache Read)

后续请求命中缓存时，直接复用已缓存的计算结果，费用仅为标准的 10%

缓存有效期 (TTL)

Anthropic 默认 5 分钟（可选 1 小时），OpenAI 根据使用频率自动管理

Anthropic Claude 缓存定价示例

类型	价格倍率	示例 (Claude 3.5 Sonnet)
标准输入	1.0x	$3.00 / 1M tokens
缓存写入 (5min)	1.25x	$3.75 / 1M tokens
缓存写入 (1hour)	2.0x	$6.00 / 1M tokens
缓存读取	0.1x	$0.30 / 1M tokens

💡 最佳实践

→将固定的系统提示词、人设描述放在 Prompt 开头
→长篇参考文档、代码库、Few-shot 示例适合缓存
→确保缓存内容的请求频率足够高（5 分钟内复用）
→使用 cache_control 块明确标记缓存边界
→监控缓存命中率，优化 Prompt 结构

模式对比总览

定价模式	延迟	成本	最佳场景
标准模式	中等	标准	在线聊天、实时生成
批量模式	高 (≤24h)	低 (-50%)	数据分析、批量翻译
实时模式	极低	高	语音助手、实时翻译
Prompt 缓存	低	极低 (-90%)	重复 Prompt、长文档

如何选择合适的定价模式？

实时交互场景（聊天、编程助手）：选择标准模式，确保用户体验

批量数据处理（分析、翻译、总结）：使用 Batch API，节省 50% 成本

语音对话应用：使用 Realtime API 获得最低延迟

重复性 Prompt（固定系统提示词）：启用缓存功能，降低高达 90% 输入成本

成本敏感项目：结合 Batch API + Prompt 缓存 + 选择合适模型大小

参考资料

OpenAI API Pricing— OpenAI
OpenAI Batch API Documentation— OpenAI
Anthropic Prompt Caching Guide— Anthropic
OpenAI Realtime API— OpenAI

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Home/AI资源/API定价模式

大模型 API 定价模式完全指南

定价模式概述

⚡标准模式 (Standard)

实时响应，平衡延迟与成本

📦批量模式 (Batch)

异步处理，成本降低 50%

🎙️实时模式 (Realtime)

超低延迟，支持语音交互

💾Prompt 缓存

复用提示词，最高节省 90%

⚡

标准模式 (Standard Mode)

核心特点

请求实时处理，通常在数秒内返回结果
支持流式输出（Streaming），可实现打字机效果
按输入/输出 Token 分别计费
输出 Token 价格通常是输入 Token 的 2-4 倍
支持所有模型功能，包括 Function Calling、Vision 等

适用场景

✓在线聊天机器人和智能客服
✓实时内容生成（文案、翻译）
✓AI 编程助手（Copilot 类应用）
✓交互式问答系统
✓RAG 检索增强生成应用
✓API 网关和代理服务

📦

批量模式 (Batch API)

Batch API 提供 50% 的价格折扣，适用于不需要即时响应的异步任务，如数据分析、内容总结和批量翻译。系统保证在 24 小时内返回结果。
— OpenAI Batch API Documentation

工作流程

准备请求文件

将所有 API 请求按 JSONL 格式打包成单个文件

上传并创建批次

通过 Files API 上传文件，然后创建 Batch 任务

等待处理完成

系统在 24 小时内利用空闲算力处理请求

获取结果

处理完成后下载结果文件，包含所有响应

✓ 优势

•价格直降 50%，输入输出均享受折扣
•更高的速率限制（如 GPT-4T 可排队 2.5 亿 Token）
•不占用实时 API 配额
•适合处理 TB 级数据
•自动重试失败的请求

! 注意事项

•结果返回时间不确定（最长 24 小时）
•目前仅支持 /v1/chat/completions 端点
•不支持流式输出
•不适合需要即时反馈的场景
•需要额外的任务状态管理逻辑

🎙️

实时模式 (Realtime API)

技术特性

端到端语音处理，无需 STT/TTS 转换
毫秒级响应延迟
WebSocket 持久连接，双向实时通信
支持中途打断（Interruption）
原生支持多轮对话上下文
音频和文本两种输入/输出模态

适用场景

●语音助手和智能音箱
●实时同声传译
●电话客服机器人
●游戏中的 AI NPC 对话
●直播互动和虚拟主播
●无障碍辅助应用

💾

Prompt 缓存 (Prompt Caching)

Prompt Cache

Prompt 缓存通过保存模型处理提示词时构建的"注意力状态"来工作，避免每次请求都从头计算。对于包含大量系统指令、文档或代码的应用，这可以带来显著的成本和延迟改善。
— Anthropic Prompt Caching Documentation

工作原理

缓存写入 (Cache Write)

首次请求时，系统处理完整 Prompt 并将前缀部分缓存，费用略高于标准输入

缓存读取 (Cache Read)

后续请求命中缓存时，直接复用已缓存的计算结果，费用仅为标准的 10%

缓存有效期 (TTL)

Anthropic 默认 5 分钟（可选 1 小时），OpenAI 根据使用频率自动管理

Anthropic Claude 缓存定价示例

类型	价格倍率	示例 (Claude 3.5 Sonnet)
标准输入	1.0x	$3.00 / 1M tokens
缓存写入 (5min)	1.25x	$3.75 / 1M tokens
缓存写入 (1hour)	2.0x	$6.00 / 1M tokens
缓存读取	0.1x	$0.30 / 1M tokens

💡 最佳实践

→将固定的系统提示词、人设描述放在 Prompt 开头
→长篇参考文档、代码库、Few-shot 示例适合缓存
→确保缓存内容的请求频率足够高（5 分钟内复用）
→使用 cache_control 块明确标记缓存边界
→监控缓存命中率，优化 Prompt 结构

模式对比总览

定价模式	延迟	成本	最佳场景
标准模式	中等	标准	在线聊天、实时生成
批量模式	高 (≤24h)	低 (-50%)	数据分析、批量翻译
实时模式	极低	高	语音助手、实时翻译
Prompt 缓存	低	极低 (-90%)	重复 Prompt、长文档

如何选择合适的定价模式？

实时交互场景（聊天、编程助手）：选择标准模式，确保用户体验

批量数据处理（分析、翻译、总结）：使用 Batch API，节省 50% 成本

语音对话应用：使用 Realtime API 获得最低延迟

重复性 Prompt（固定系统提示词）：启用缓存功能，降低高达 90% 输入成本

成本敏感项目：结合 Batch API + Prompt 缓存 + 选择合适模型大小

参考资料

OpenAI API Pricing— OpenAI
OpenAI Batch API Documentation— OpenAI
Anthropic Prompt Caching Guide— Anthropic
OpenAI Realtime API— OpenAI