OpenAI API Pricing：官方费率、缓存输入与 usage 对账

OpenAI 官方价格页不是一个“每百万 token 单价”，而是按模型、处理层和上下文档位分列输入、缓存输入、缓存写入与输出。成本表至少要保存 provider、model、model snapshot、service tier、context band、currency 和 verified_at，不能只留下一个 blended_price。

工具型请求还可能产生按调用次数、存储量或容器时长计算的费用。建表时把 token_cost、tool_call_cost、storage_cost 和 container_cost 分开；否则某次检索或代码执行增加的费用会被误归因于模型输出 token。

证据边界：本节以 S1 支持“官方价格页按模型和处理层区分输入、缓存输入、缓存写入、输出及工具费用。”。

请求前的 token counting 适合做预算上限，请求后的 usage 才适合结算。对 Responses API，可分别记录 input_tokens、input_tokens_details.cached_tokens、input_tokens_details.cache_write_tokens、output_tokens 与 reasoning_tokens，再将普通输入计算为 input_tokens 减去缓存读取和缓存写入。

单次调用成本可写成：普通输入×普通输入价＋缓存读取×缓存价＋缓存写入×写入价＋输出×输出价＋工具费用。所有 token 价格统一除以一百万后计算，原始 token 与价格版本同时保留，方便价格变更后重放历史账单。

证据边界：本节以 S2 支持“官方指南说明请求前 token counting 与请求后 usage 的成本核算职责。”。

截至 2026-08-29，OpenAI 价格页对部分模型区分短上下文与长上下文，并提供 Standard、Batch、Flex、Fast 等处理层。相同模型名并不保证相同费率，所以请求日志必须记录实际 service_tier 和触发的上下文档位。

预算模型不要把异步 Batch 的价格套到同步流量，也不要把 Fast 的延迟承诺与 Standard 混成平均价。更稳妥的做法是按业务队列分别预测：实时队列使用标准或快速层，离线队列使用 Batch，再在月度汇总层合并。

证据边界：本节以 S3 支持“官方指南说明缓存依赖完全一致的前缀，并给出 cached_tokens、cache_write_tokens 等 usage 口径。”。

每天抽取一组成功请求，把本地公式结果与平台 usage、项目用量和账单导出对齐。差异应归因到 token 估计误差、工具费用、区域处理、长上下文、重试或价格版本，而不是直接修改一个“修正系数”掩盖来源。

价格抓取应生成新版本而不是覆盖旧记录。页面展示当前费率时标注核验日，成本复盘则按调用发生时的价格版本计算；这样既避免把今天的价格写回历史，也能在厂商调价后快速定位预算偏差。

工程落地时，为“openai api pricing”建立独立 article_run_id，并保存 selected_semrush_record、database、measured_on、source_snapshot_ids、content_hash、reviewer 与 gate_status。Semrush 字段只参与选词和意图决策，不进入价格公式，也不把 US 指标解释成中文或中国市场需求。

论点账本必须逐条可回放：S1 对应 C1：“OpenAI 成本台账应按模型、处理层、输入、缓存输入、输出与工具调用分别记账。”；S3 对应 C2：“缓存是否命中应从响应 usage 读取，不能仅依据请求是否启用缓存来推断。”。编辑器在段落层写入 evidenceRefs，构建检查确认引用 ID 存在；来源页面发生结构变化时，只把对应论点退回复核，不让整篇文章静默继承旧快照。

动态复核字段包括：模型 ID、费率、service tier 与工具费用、usage 与缓存字段及支持范围。发布任务应读取当前页面、保留原始单位和地区、与上一快照做字段级 Diff，并记录核验日期 2026-08-29。缺失、受限或无法确认的值保持 null 或“待复核”，不使用 0、均值或相邻产品代填。

独立 SVG 采用“OpenAI 单次请求的费率桶与 usage 对账”结构，输入维度为：model、service tier、input、cached input、output、tools。图表只绘制有来源的数据，缺失项显示空缺；alt、caption、图内标题与正文使用同一术语，并在图注标明动态字段核验日期。