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

很多人第一次看 AI API 價格表，最容易只盯著一個數字： 每百萬 Token 多少錢 。但現在主流 平台的定價早就不只這一層。 OpenAI 除了 input、cached input、output 之外，還另外列出 web search、containers 等工具型費用；Anthropic 也把標準 token 計價、prompt caching、web search、code execution 等拆開；Google Gemini 則同時列出 input、output、context caching、storage、Grounding with Google Search 等不同費用。 所以真正正確的看法不是「哪個模型每百萬 Token 最便宜」，而是先把兩件事拆開： 模型本身的 Token 費用 你額外打開哪些功能後產生的功能費用 這樣看，才不會把一個看起來很便宜的模型，誤判成實際使用也一定最省。你原稿的核心就在這裡，我這版會把它整理得更清楚。 先分清楚：什麼叫 Token 費用？ Token 費用，最簡單就是模型「 讀進去多少、吐出

很多人一開始碰 AI API，最常以為成本計算很簡單：不就是把 token 數量乘上價格嗎？ 這句話不算錯，但少了最重要的一步。真正比較準的算法，不是把所有 token 混成一包去算，而是先把 input 和 output 分開，再各自乘上單價。 因為現在主流平台幾乎都把輸入與輸出拆開計價，而且 output 往往比 input 更貴。OpenAI 的 API Pricing 頁明確列出 GPT-5.4 mini 的 input 是每 1M tokens 0.75 美元、cached input 是 0.075 美元、output 是 4.50 美元；Anthropic 的 Claude 定價頁也把 Claude Haiku 4.5 列為 input 1 美元 / MTok、output 2 美元 / MTok；Google Gemini 的官方定價頁則明確把 input、output、context caching 分開列價，甚至部分模型在 prompts 超過 200k tokens 後還會跳到更高費率。 所以這篇文章不重講 AI Token

很多人剛開始接觸 AI API，都以為計費方式很單純：你送進去多少 token，模型回多少 token，最後就照著乘一乘。 這個理解不能說錯，但只對了一半。因為真正的情況是： 不同平台雖然都會談 token，但計費邏輯不一定一樣。 有的平台除了 input 和 output，還會另外算 cached input、prompt caching、context caching、Batch 折扣、長上下文門檻、搜尋工具、Grounding、圖片或音訊等多模態單位，甚至同一個模型換到不同平台，最終價格也可能不同。 OpenAI 的 API Pricing 頁把 input、cached input、output 分開列價，還另外列出 Web search、Containers、Batch API 等費用項目；Anthropic 的官方定價頁則把 prompt caching、Batch processing、long context pricing、tool use pricing 拆成獨立章節；Google Gemini 的定價頁也把 input、

很多人第一次接觸 AI 服務，最先看不懂的不是模型名稱，而是價格頁。 明明上面寫著 input、output、cached input、每百萬 tokens，可是看完還是不知道自己到底會花多少。這不是你看太慢，而是 AI Token 價格本來就不是只看一個數字。 OpenAI、Anthropic、Google 的官方定價頁都把價格拆成不同欄位，而且最常見的就是輸入和輸出分開計價。OpenAI 的 API Pricing 頁明確列出 input、cached input、output 價格；Anthropic 的 Claude 定價頁也用 Input tokens、Output tokens 和 prompt caching 的結構呈現；Google Gemini Developer API 的官方文件同樣把不同模型與 token 用量拆開列出。 AI Token 價格到底要怎麼看？你只要先看懂費用是從哪裡來的，後面在選模型、選平台、估成本時，就不會只盯著表面單價。 如果你前面已經看過 AI Token 的基本概念，這篇會幫你把「token...