二倍计费

部分 OpenAI 模型在单次请求的输入超过 272K Token 时，启用长上下文价格。“二倍”指输入价格提高至普通价格的 2 倍，并不表示所有费用都翻倍。

何时触发

• 判断依据是本次请求的输入 Token 数，不是模型支持的最大上下文长度，也不是累计对话的输出 Token 数。
• 只有超过 272K 输入 Token 才触发；触发后，长上下文价格适用于整次请求，并非只对超出 272K 的部分加价。
• 对下表中的 GPT-6 模型，普通输入和缓存输入价格为对应标准价格的 2 倍，输出价格为 1.5 倍。其他模型的缓存价格应以各自官方模型页为准。
• 该阈值只适用于官方明确标注此规则的模型。其他模型可能使用不同阈值或计价方式。

适用模型示例

模型	官方说明
gpt-6-astra	超过 272K 输入 Token：输入及缓存价格 ×2，输出价格 ×1.5
gpt-6-sol	超过 272K 输入 Token：输入及缓存价格 ×2，输出价格 ×1.5
gpt-5.6-sol	超过 272K 输入 Token：输入价格 ×2，输出价格 ×1.5
gpt-5.6-terra	超过 272K 输入 Token：输入价格 ×2，输出价格 ×1.5
gpt-5.6-luna	超过 272K 输入 Token：输入价格 ×2，输出价格 ×1.5

模型支持范围及价格可能调整，实际计费以所选模型的官方价格和 FlexAPI 分组倍率为准。

费用示例

以 gpt-6-sol 的普通输入价 $2.00 / 1M Token、输出价 $10.00 / 1M Token 为例，假设一次请求有 300K 未缓存输入 Token 和 10K 输出 Token：

输入费用 = 300K ÷ 1M × $2.00 × 2 = $1.20
输出费用 = 10K ÷ 1M × $10.00 × 1.5 = $0.15
标准价格合计 = $1.35

这个示例没有缓存命中，也未计入 FlexAPI 分组倍率。实际费用还需乘以所选分组倍率；若有缓存命中，应将缓存输入按对应长上下文缓存价格单独计算，详见缓存与价格。