很多人一開始比較 AI 模型價格時，第一眼只看一個數字：每百萬 Token 幾美元。這樣看不能說錯，但很容易看錯重點。因為現在主流平台的定價，早就不只是「每 1M Token 單價」這麼簡單。 OpenAI 會把 input、cached input、output、short context、long context、Batch、Flex 與 regional processing 分開列價；Anthropic 會把 base input、prompt caching、batch、long context、fast mode 與 regional pricing 分開說明；Google Gemini 也把 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search/Maps、Batch 分開列在同一份定價頁。 所以如果你真的想看懂「哪個模型比較划算」，正確問題不是「每百萬 Token 誰最便宜」，而是： 在你的用途下，最終帳單到底會由哪些項目組成。 這也是你原始草稿真正想講