很多人第一次比較 AI Token 成本時，最常犯的錯就是只看一個數字： 每百萬 Token 幾美元 。但現在主流平台的價格結構，早就不是只靠這一欄就能看懂。 OpenAI 的官方價格頁同時列出 input、cached input、output、Batch API，以及 web search、containers 等項目；Anthropic 會把標準價格、prompt caching、Batch processing、long context pricing、web search、code execution 分開寫；Google Gemini 也把 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search 等分開列價。 所以，真正實用的比價方式不是問「哪個模型最便宜」，而是問： 我這種用途，最後帳單會由哪些費用組成？ 只要這個問題沒有拆開，很多人選到的都只是「看起來便宜」，不是「實際上便宜」。 先講結論：比價要先分成兩層 第一層，是 模型本身的 Token 費用 ，也就