2026 年 LLM API 价格对比：GPT、Claude、Gemini 与 DeepSeek 哪个成本最低？

2026 年，LLM API 的价格差距依然非常明显。同样处理 100 万 Input Tokens 和 Output Tokens，不同模型之间的成本可能相差数倍甚至数十倍。但对于企业而言，“每百万 Token 最便宜”并不一定意味着“实际使用成本最低”。

以当前代表性模型为例，GPT-5.6 Sol 的标准价格为 $4/M Input、$20/M Output；Claude Sonnet 5 为 $2/M Input、$10/M Output；Gemini 3.1 Pro Preview 在 200K Context 以内为 $2/M Input、$12/M Output；DeepSeek V4-Pro 在 Off-Peak 时段则低至 $0.66/M Cache-Miss Input 和 $1.98/M Output。

单看旗舰或高能力模型，DeepSeek V4-Pro 当前拥有明显的 Token Price 优势；但如果把比较范围扩大到各家的 Cost-Efficient Model，GPT-5.6 Luna、Gemini 3.1 Flash-Lite 等模型同样已经把 API 价格压到非常低的水平。真正值得比较的是 Input Cost、Output Cost、Cached Input、Long-Context Pricing、Batch Discount，以及 Cost per Successful Task。

2026 年 LLM API 是如何计费的？

大多数主流 LLM API 都按照 Token Usage 计费。最基础的成本可以表示为：

API Cost = Input Tokens × Input Price + Output Tokens × Output Price

例如，一个请求使用 100,000 Input Tokens，并生成 20,000 Output Tokens。如果模型价格为 $2/M Input 和 $10/M Output，那么成本就是：

100K × $2/M + 20K × $10/M = $0.40

但实际生产环境通常更加复杂。

部分模型会对 Cached Input 提供大幅折扣；Long Context 可能触发更高费率；Batch Processing 可以降低离线任务成本；Reasoning Model 还可能生成额外 Thinking Tokens；Web Search、Computer Use 或其他 Tools 也可能产生额外费用。

因此，一个更完整的 LLM 成本模型是：

Total Cost = Input + Cached Input + Output / Reasoning + Tools + Retrieval + Retries

对于 Agent 应用，还应该考虑一个经常被忽视的变量：模型为了完成一个任务需要调用多少次 API。

GPT、Claude、Gemini 与 DeepSeek API 价格相差多少？

为了让比较更加直接，可以先选择四个具有较强 Reasoning、Coding 或 Agent 能力的代表性模型：GPT-5.6 Sol、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro Preview 和 DeepSeek V4-Pro。

以下均为 2026 年 9 月初官方公开 API 价格，单位为 每 100 万 Tokens（USD）。

模型	Input	Cached Input	Output	特殊计费
GPT-5.6 Sol	$4.00	$0.40	$20.00	>272K Context 触发更高价格
Claude Sonnet 5	$2.00	取决于 Cache 类型	$10.00	Batch 可节省 50%
Claude Opus 5	$5.00	支持 Prompt Caching	$25.00	Premium Model
Gemini 3.1 Pro ≤200K	$2.00	$0.20	$12.00	Standard
Gemini 3.1 Pro >200K	$4.00	$0.40	$18.00	Long Context
DeepSeek V4-Pro Off-Peak	$0.66*	$0.02	$1.98	分时计价
DeepSeek V4-Pro Peak	$1.32*	$0.04	$3.96	分时计价

• DeepSeek 表格中的普通 Input 指 Cache Miss。DeepSeek V4-Pro 的 Peak Hours 为 01:00–04:00 和 06:00–10:00 UTC，其余时间按照 Off-Peak 价格计费。

如果只比较这四个高能力模型的标准 Token Price，DeepSeek V4-Pro 明显最低。Claude Sonnet 5 与 Gemini 3.1 Pro 位于中间区间，而 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 5 的标准 Output Price 更高。

不过，这还不能直接得出“DeepSeek 永远最便宜”的结论，因为模型能力、Token Consumption 和 Task Completion Rate 同样会改变实际成本。

GPT API 多少钱？GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 如何选择？

OpenAI 当前 GPT-5.6 系列实际上已经形成三个主要成本档位：Sol、Terra 和 Luna。

GPT-5.6 Sol 是面向复杂专业任务的旗舰模型，目前促销价格为 $4/M Input、$0.40/M Cached Input 和 $20/M Output，该价格至少持续至 2026 年 11 月 21 日。

但 OpenAI 并不只有 Sol。当前 GPT-5.6 Terra 定位于 Intelligence 和 Cost 之间的平衡，价格为 $2/M Input、$12/M Output；GPT-5.6 Luna 则面向 Cost-Sensitive、High-Volume Workload，价格已经降低至 $0.20/M Input 和 $1.20/M Output。

GPT 模型	Input / 1M	Output / 1M	主要定位
GPT-5.6 Sol	$4.00	$20.00	Complex Professional Work
GPT-5.6 Terra	$2.00	$12.00	Intelligence / Cost Balance
GPT-5.6 Luna	$0.20	$1.20	High-Volume / Cost-Sensitive

因此，“GPT API 很贵”已经不是一个足够准确的描述。

如果所有请求都使用 Sol，成本确实相对较高；但对于分类、简单摘要、信息抽取、大规模内容处理等任务，使用 Luna 或 Terra 可以显著降低平均成本。

这也是 Model Routing 越来越重要的原因：

Simple Task → Luna Medium Task → Terra Complex Task → Sol

企业真正需要优化的不是单个模型价格，而是整个 GPT Model Mix。

GPT-5.6 Sol 的 Long-Context Pricing 为什么需要特别注意？

GPT-5.6 Sol 提供约 1.05M Token Context Window，但大 Context 并不意味着所有 Token 都按照基础价格计费。

当 Input 超过 272K Tokens 时，OpenAI 会对整个请求应用 Long-Context Pricing：Input 和 Cached Input 按标准费率的 2 倍计算，Output 则按照 1.5 倍计算。

因此，GPT-5.6 Sol 的价格会从：

$4/M Input + $20/M Output

变成大约：

$8/M Input + $30/M Output

而且不是只有超过 272K 的部分按照更高价格计算，而是整个请求。

这对于 Large Repository、Long Document Analysis、Legal Documents 或超长 Agent Memory 等应用尤其重要。

因此，拥有 1M Context Window 并不意味着每次都应该直接塞入 1M Tokens。很多场景使用：

Knowledge Base → Retrieval → Relevant Context → LLM

可能比直接使用完整 Long Context 更具成本效率。

Claude API 价格如何？Sonnet 5 还是 Opus 5 更划算？

Anthropic 当前最值得比较的两个模型是 Claude Sonnet 5 和 Claude Opus 5。

Claude Sonnet 5 当前价格为 $2/M Input 和 $10/M Output。这一价格最初属于 Introductory Pricing，但 Anthropic 在 2026 年 8 月 10 日确认将其改为永久价格，原计划 9 月调整至 $3/$15 的方案已经取消。

Claude Opus 5 则属于 Premium Tier，价格为 $5/M Input 和 $25/M Output。Anthropic 将其定位于复杂 Coding、AI Agents 和高价值 Enterprise Workflows。

因此，两者并不是简单的“新版和旧版”关系，而是两个不同的 Cost / Capability Tier。

Sonnet 5 → General Agentic Workloads / Coding / Knowledge Work

Opus 5 → High-Value Coding / Complex Agents / Professional Work

对于大多数大规模生产请求，Sonnet 5 的成本结构更容易控制；而 Opus 5 更适合模型能力对最终任务价值影响较大的场景。

Claude Prompt Caching 和 Batch 能省多少钱？

Anthropic 的成本优化不只来自 Model Selection。

Claude Opus 5 官方说明显示，Prompt Caching 最高可以带来约 90% 的成本节省，Batch Processing 则最高可以降低 50% 的处理成本。

这对于拥有大量重复 System Prompt、Knowledge Context 或固定 Instructions 的应用非常重要。

例如，一个 Customer Service Agent 可能每次请求都包含：

System Prompt + Company Policy + Product Knowledge + User Query

如果前三部分长期重复，全部按照普通 Input Token Price 重新计费并不经济。Prompt Caching 可以让重复上下文的成本显著下降。

Batch Processing 则适合不需要即时响应的任务，例如 Overnight Document Processing、Dataset Labeling、Content Classification 或大规模 Evaluation。

因此，比较 Claude 成本时，只看 $2/$10 或 $5/$25 并不完整。Cache Hit Rate 和 Batch Usage 可能显著改变最终成本。

Gemini API 价格如何？为什么 Context 长度会影响价格？

Google Gemini 的价格体系更加分层。

Gemini 3.1 Pro Preview 在 Prompt 不超过 200K Tokens 时，Standard API 价格为 $2/M Input 和 $12/M Output；当 Prompt 超过 200K 后，则提高至 $4/M Input 和 $18/M Output。

Context Caching 同样采用分层价格：

Gemini 3.1 Pro	≤200K	>200K
Input	$2.00	$4.00
Output	$12.00	$18.00
Cached Context	$0.20	$0.40

此外，Gemini Context Cache 还有 Storage Cost，目前为 $4.50 / 1M Tokens / Hour。因此，如果 Cached Context 保存时间很长，也需要把 Storage Cost 加入计算。

Gemini 的另一个特点是支持 Standard、Batch、Flex 和 Priority 等不同处理方式。以 Gemini 3.1 Pro 为例，Batch 和 Flex 在 ≤200K Context 下可以把价格降低至 $1/M Input 和 $6/M Output，约为 Standard 的一半。

对于不要求实时响应的大规模任务，这种价格差异非常重要。

Gemini Flash-Lite 是否比 Pro 更适合高频 AI 应用？

如果目标是“最低 API Cost”，只比较旗舰模型并不够。

Google 当前的 Gemini 3.1 Flash-Lite 就是一个典型例子。它被定位为面向 High-Volume Agentic Tasks、Translation 和简单 Data Processing 的 Cost-Efficient Model。

Standard 价格仅为：

$0.25/M Input + $1.50/M Output

如果使用 Batch 或 Flex，则进一步降低至：

$0.125/M Input + $0.75/M Output。

这意味着在 Translation、Classification、Extraction、Moderation、简单摘要或其他高频任务中，使用 Pro Model 可能没有必要。

例如：

High Complexity → Gemini Pro High Volume / Simple Task → Gemini Flash-Lite

对于每天处理数十亿 Tokens 的应用而言，正确的 Model Tier Selection 可能比 Provider Selection 更重要。

DeepSeek API 为什么这么便宜？

DeepSeek V4-Pro 当前采用 Peak / Off-Peak 分时定价。

在 Off-Peak 时段，V4-Pro 的价格为：

$0.022/M Cache-Hit Input $0.66/M Cache-Miss Input $1.98/M Output

Peak 时段则为：

$0.044/M Cache-Hit Input $1.32/M Cache-Miss Input $3.96/M Output。

即使按照 Peak Price 计算，V4-Pro 的 Token Price 仍明显低于 GPT-5.6 Sol、Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro。

DeepSeek V4-Pro 同时提供 1M Context Window、最高 384K Output，并支持 Thinking Mode、Tool Calls 和 Responses API，因此它并不是单纯为了低成本设计的轻量模型。

对于可以调度任务时间的 Batch Workload，Off-Peak Pricing 还提供了进一步优化空间。例如，大规模文档处理、代码分析或数据生成任务可以尽量安排在低价时段。

不过，生产系统还需要同时考虑 Latency、Availability、Rate Limit、Task Accuracy 和 Provider Infrastructure，而不能只根据 Token Price 选择模型。

如果处理相同任务，四个模型实际需要多少钱？

假设一个任务包含：

100,000 Input Tokens + 20,000 Output Tokens

不考虑 Cache、Batch、Tool Cost 和 Retry，可以直接比较基础 API 成本。

模型	Input Cost	Output Cost	总成本
GPT-5.6 Sol	$0.40	$0.40	$0.80
Claude Sonnet 5	$0.20	$0.20	$0.40
Claude Opus 5	$0.50	$0.50	$1.00
Gemini 3.1 Pro ≤200K	$0.20	$0.24	$0.44
DeepSeek V4-Pro Off-Peak	$0.07	$0.04	$0.11
DeepSeek V4-Pro Peak	$0.13	$0.08	$0.21

在这个假设下，DeepSeek V4-Pro 的基础 Token Cost 最低；Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro 位于中间，而 GPT-5.6 Sol 与 Claude Opus 5 更高。

但如果这个任务实际上只需要低成本模型，那么结果还会改变。

例如 GPT-5.6 Luna 按相同 Token Usage 计算约为：

$0.02 + $0.024 = $0.044

Gemini 3.1 Flash-Lite 则约为：

$0.025 + $0.03 = $0.055

这说明“哪家公司 API 最便宜”和“哪一个模型最便宜”其实是两个不同的问题。

为什么 Token Price 最低不等于实际成本最低？

假设 Model A 的价格是 Model B 的一半，但 Model A 完成一个 Agent Task 平均需要 20 次 Tool Calls，而 Model B 只需要 8 次。

如果 Model A 还产生更多 Output Tokens、Retries 和 Failed Tasks，那么最终成本差距可能完全逆转。

对于 Agent 应用，更合理的成本公式是：

Cost per Successful Task = Token Cost + Tool Cost + Agent Steps + Retries + Failed Attempts

例如 Coding Agent 还需要考虑：

Repository Search → Reasoning → Code Generation → Tool Call → Test → Error → Retry → Test

一个更贵但能够一次完成任务的模型，有可能比一个便宜但需要反复尝试的模型更节省成本。

因此，企业在做 LLM Evaluation 时应该同时测量：

Task Completion Rate → Average Tokens → Agent Steps → Tool Calls → Latency → Cost per Successful Task

这比单独比较 $/1M Tokens 更接近真实生产成本。

哪个 LLM API 在 2026 年成本最低？

答案取决于比较范围。

如果比较 GPT-5.6 Sol、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro 和 DeepSeek V4-Pro 这几款高能力模型，DeepSeek V4-Pro 当前拥有明显的基础 Token Price 优势。

如果比较各 Provider 的 Cost-Efficient Model，情况则更加复杂。GPT-5.6 Luna 和 Gemini 3.1 Flash-Lite 都已经进入非常低的价格区间。

使用场景	优先考虑
高能力 + 最低 Token Cost	DeepSeek V4-Pro
Complex Reasoning	GPT-5.6 Sol / Claude Opus 5
Capability / Cost Balance	Claude Sonnet 5 / Gemini 3.1 Pro / GPT-5.6 Terra
High-Volume Simple Tasks	GPT-5.6 Luna / Gemini 3.1 Flash-Lite
Low-Cost Agentic Workload	DeepSeek V4-Pro
Batch Processing	Gemini / Claude
Heavy Prompt Reuse	GPT / Claude / Gemini Cache
Very Long Context	单独计算 Long-Context Pricing
Production AI Agent	比较 Cost per Successful Task

因此，没有必要把所有任务都交给最强或最贵的模型。更成熟的生产架构通常会按照任务难度进行 Model Routing。

如何通过 Gate.AI 优化多模型 API 成本？

随着不同 Provider 的模型价格差距扩大，企业可以将 Cost 作为 Model Routing 的一个核心变量，而不是固定调用同一个 LLM。

通过 Gate.AI 这类统一多模型访问平台，开发者可以在相对一致的访问层中测试来自 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 等 Provider 的模型，并同时记录 Token Usage、Latency、Task Completion Rate 和实际成本。

例如：

Request → Task Classification → Model Routing → Execution → Cost / Quality Evaluation

简单的 Classification、Extraction 或 Translation 可以优先路由到 Cost-Efficient Model；复杂 Coding、Research 或 Agent Tasks 则可以使用更高能力模型。

模型评估也不应该只看：

Price per 1M Tokens

而应该进一步计算：

Cost per Successful Task

这样才能判断一个看起来更贵的模型，是否因为更高的任务完成率、更少的 Agent Steps 和更低的 Retry Rate，反而拥有更好的实际 Unit Economics。

总结

2026 年 LLM API 的价格差距仍然很大。高能力模型中，DeepSeek V4-Pro 当前在基础 Token Price 上最具成本优势；Claude Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro 提供较均衡的能力与成本；GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 5 则更偏向复杂、高价值任务。

但企业真正应该优化的不是最低 Token Price，而是 Cost per Successful Task。通过 Caching、Batch、Model Routing 和按任务选择不同 Model Tier，实际成本往往还有很大的下降空间。

FAQ

2026 年哪个 LLM API 最便宜？

如果比较 GPT-5.6 Sol、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro 和 DeepSeek V4-Pro，DeepSeek V4-Pro 当前的基础 Token Price 最低。其 Off-Peak Cache-Miss Input 为 $0.66/M，Output 为 $1.98/M。

GPT、Claude 和 Gemini 哪个 API 更便宜？

在高能力模型中，Claude Sonnet 5 为 $2/M Input、$10/M Output；Gemini 3.1 Pro 在 200K Context 以内为 $2/$12；GPT-5.6 Sol 为 $4/$20。因此基础标准价格上 Sonnet 5 和 Gemini 3.1 Pro 低于 GPT-5.6 Sol，但具体成本还会受到 Caching、Batch 和 Context Length 影响。

GPT API 有没有更便宜的模型？

有。GPT-5.6 Luna 当前为 $0.20/M Input 和 $1.20/M Output，定位就是 Cost-Sensitive、High-Volume Workload；GPT-5.6 Terra 则以 $2/M Input、$12/M Output 平衡能力与成本。

LLM Prompt Caching 能降低多少成本？

不同 Provider 的机制不同，但 Cached Input 通常比普通 Input 便宜很多。例如 GPT-5.6 Sol Cached Input 为 $0.40/M，而普通 Input 为 $4/M；Gemini 3.1 Pro 在 ≤200K Context 下分别为 $0.20/M 和 $2/M。Claude 同样提供 Prompt Caching，并表示特定场景最高可以节省约 90%。

企业应该如何比较不同 LLM API 的成本？

企业不应该只比较每百万 Token 价格，而应该同时记录 Task Completion Rate、Token Usage、Tool Calls、Agent Steps、Retry Rate 和 Latency，最终计算 Cost per Successful Task。对于生产级 AI Agent，这通常比单纯的 Token Price 更能反映真实成本。