首页 → 指南 → GPT-6 Astra API 价格：每百万 token 多少钱、272K 阶梯价和真实账单
官方标价一查就有，但它对账单意味着什么却不好算：真实流量里大部分输入来自缓存，而少数超大请求花掉的钱远远超过它们的调用占比。
OpenAI 公布的 gpt-6-astra 价格：
| 输入 | 缓存输入 | 输出 | |
|---|---|---|---|
| 输入不超过 272,000 token | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| 输入超过 272,000 token | $20.00 | $2.00 | $75.00 |
超过门槛后，是整次请求全部按高价重算，不只是超出的那部分。本平台的标准价：
| 模型 | 输入 / 百万 | 输出 / 百万 | 相当于官方价 |
|---|---|---|---|
gpt-6-astra | $2.00 | $10.00 | 20% |
经过本网关的全部 gpt-6-astra 计费调用，按官方价计算：
| 项目 | Token 数 | 按官方价 | 占比 |
|---|---|---|---|
| 新输入 | 11,954,396 | $135.04 | 68% |
| 缓存输入 | 42,697,881 | $49.55 | 25% |
| 输出 | 255,741 | $13.11 | 7% |
| 合计 | $197.70 |
422 次调用里只有 25 次（5.9%）输入超过 27.2 万 token，却花掉了 45.67 美元，占总账单的 23%。一过线，整次请求的输入价翻倍、输出价涨一半：
输入只多了 11%，费用却多了一倍多。而且缓存命中的 token 也计入门槛：这 25 次里有 22 次新输入不到 27.2 万，是加上缓存后才过线的——过线后所有 token（包括缓存部分）都按高档计费，缓存输入从 1 美元变成 2 美元。如果你的智能体一直往上下文里追加历史，把上下文控制在 272K 以内，比换任何模型都省钱。
举个例子：一轮对话重新读取 20 万 token 的历史，加 2 万新 token，输出 1,000 token：
同样的工作差了 5 倍。缓存是自动的，但只要提示词开头每轮都在变——比如时间戳、打乱顺序的工具列表——缓存就会失效。把会变的内容放到最后。
Codex 用户在 ~/.codex/config.toml 里加一个 provider，并把密钥设为环境变量 APICLAN_API_KEY：
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "apiclan"
[model_providers.apiclan]
name = "APICLAN"
base_url = "https://apiclan.us/v1"
env_key = "APICLAN_API_KEY"
wire_api = "responses"用 OpenAI SDK 或直接发请求时，base URL 填 https://apiclan.us/v1：
curl https://apiclan.us/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-6-astra","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'充值用 USDT，1 USDT = 2 额度，没有月费。上面的中位数调用全程 19 秒，首个 token 约 8 秒出来；长内容生成要几分钟，建议用流式输出。
Astra 的官方价是 gpt-6-sol 的 5 倍。提取、分类、小改动这类常规步骤，用 Sol 就能做好，便宜得多；怎么分工见 GPT-6 Sol 和 Astra 对比。把 Astra 留给难的推理步骤，请求控制在 272K 以内，再让缓存发挥作用：上面这些真实流量，正是靠这几点把实际花费压到了官方价的零头。
无订阅、无最低消费、不用跟销售通话。用 USDT 充值，用多少花多少 —— 1 USDT = 2 额度。
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