2026 年 LLM API 價格統計：輸出成本是輸入的 4 倍，中位數模型每百萬 token 收費 $1.60

LLM API 的中位數價格是每百萬輸出 token $1.60

2026 年 10 月 6 日在 OpenRouter 上，一半的付費模型輸入價格落在每百萬 token $0.15 到 $1.25 之間，輸出則在 $0.50 到 $6 之間。最貴的前十分之一，輸入收費 $3 以上，輸出收費 $14 以上。

市場頂端的價格並沒有下跌。Anthropic 在 2025 年 11 月隨 Opus 4.5 把 Claude Opus 的輸出價格從每百萬 token $75 降到 $25，2026 年 9 月隨 Opus 5.5 再降到 $20。但它在 Opus 之上又加了一個新層級：Fable 5 在 2026 年 6 月上市，價格 $50，Fable 5.1 維持同價。OpenAI 最貴的標準 GPT 則從 2025 年 8 月 GPT-5 的 $10，漲到 2026 年 9 月 GPT-6 Astra 的 $50。

每一列比較的是同一家實驗室產品線中同一個位置，在 2025 年 8 月與 2026 年 9 月的牌價。Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 都是輸入 $10、輸出 $50。也就是說，兩大實驗室最貴的標準模型，現在價格一樣。

LLM API 每次回答要花多少錢？

LLM API 一次典型的回答大約花八分之一美分。Whizi 把一次標準回答定義為輸入 1,000 token、輸出 500 token，OpenRouter 上 335 個付費文字模型在 2026 年 10 月 6 日的中位數是 $0.00125。一千次回答就是 $1.25。

以下是各家實驗室在自家價格頁公布的旗艦牌價，為我們 2026 年 10 月 6 日讀取的內容，單位是每百萬 token 的美元價格：

即使在同一家實驗室內，差距也很大。GPT-6 Astra 的一次回答成本是 GPT-6 Luna 的 100 倍，Claude Fable 5.1 則是 Claude Haiku 4.5 的 10 倍。Gemini 3.1 Pro Preview 在提示詞超過 200,000 token 後也會變貴，輸入 $4、輸出 $18，詳見 Google 的 Gemini API 價格頁。

Whizi 的 AI 模型成本指數對 Whizi 追蹤的 126 個模型各算了一次同樣的算式。在 2026 年 8 月 20 日的快照中，最便宜的一次回答來自 Ling-3.0-flash，成本 $0.000053；最貴的是 Claude Opus 4.7 的 Fast 模式，成本 $0.105。兩者相差 2,000x。位居中間的 Kimi K2 Thinking，每次回答成本 $0.00185。如果你想把兩家廠商並排比較，並看到它們的品質分數，請讀 ChatGPT API 與 Claude API 價格比較。

LLM API 價格在下降嗎？

在同等能力下是的，而且降得很快。Epoch AI 在 2025 年 3 月發現，達到某個基準測試分數的價格，每年下跌 9x 到 900x，視任務而定。以 GPT-4 在博士級科學問題上拿到的分數來說，價格每年下跌 40x，詳見 Epoch AI 的分析。

a16z 的 Guido Appenzeller 在 2024 年 11 月用一句話總結：「同等表現的 LLM，成本每年降低 10x。」在他的例子裡，GPT-3 在 2021 年 11 月每百萬 token 收費 $60，而 Llama 3.2 3B 只要 $0.06 就能達到同樣的 MMLU 分數。Stanford 的 2025 AI Index 發現，GPT-3.5 等級表現的成本在 2022 年 11 月到 2024 年 10 月間下跌超過 280 倍。

這不代表新模型便宜。截至 2026 年 10 月 6 日的前 90 天內，OpenRouter 上架的 84 個文字模型，輸出價格中位數是每百萬 token $2.50；一年多以前就已上架的 132 個模型，中位數是 $1.01。舊能力會變便宜，新能力一開始價格很高。Google 甚至明訂了漲價日期：它的價格頁列出 Gemini 3.6、3.7 與 3.8 Flash 到 2026 年 12 月 31 日為止輸入 $0.75、輸出 $3.75，從 2027 年 1 月 1 日起則是 $1.50 和 $7.50。

模型上市後，牌價也會變動，但不一定是實驗室調價。Whizi 2026 年 8 月 20 日快照中的 100 個模型，到 10 月 6 日有 9 個已離開 OpenRouter，其餘的有 20 個出現新價格：在我們 UTC 05:49 的擷取中，11 個變低、9 個變高。NVIDIA 的 Nemotron 3 Ultra 從輸入 $0.60、輸出 $3.60 降到 $0.50 和 $2.20。有些變動只是 OpenRouter 呈現價格的方式：它對 DeepSeek V4 Pro 的報價跟著 DeepSeek 的時間走，在我們 UTC 05:49 的擷取中顯示離峰的輸入 $0.66、輸出 $1.98，06:00 之後則是尖峰的 $1.32 和 $3.96。Gemini 3.7 Flash 則是反方向，從 $0.375 和 $1.875（Google 的批次費率）變成標準的 $0.75 和 $3.75。至於開放模型，價格也取決於 OpenRouter 把流量導向的託管業者。

為什麼輸出 token 比輸入 token 貴？

輸出比較貴，是因為模型一次只能寫出一個 token，而讀取整個提示詞時是一次平行處理完成。2026 年 10 月 6 日，OpenRouter 上 335 個付費文字模型中，有 95.8% 的輸出收費高於輸入。中位數是 4x，中間一半的模型介於 3x 到 5x 之間。

旗艦模型都遵循這個模式。Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 的輸出收費是輸入的 5x，GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro Preview 是 6x，DeepSeek V4 Pro 是 3x。所以逐 token 計算的話，寫長篇回答的應用程式比讀長篇檔案的應用程式更花錢。如果你在拿它和訂閱方案比較，ChatGPT API 與訂閱方案比較算出了 API 在哪個用量會超過每月 $20，AI 訂閱統計則整理了大家實際為方案付多少錢。

2026 年 10 月最便宜的 LLM API 是哪個？

2026 年 10 月 6 日，OpenRouter 上最便宜的付費 LLM API 是 Mistral Nemo，每百萬 token 輸入 $0.019、輸出 $0.03。一次標準回答只要 $0.000034，也就是一千次回答 3.4 美分。在三大實驗室中，Google 和 OpenAI 賣的是最便宜的模型。Gemini 2.5 Flash-Lite 輸入 $0.10、輸出 $0.40，GPT-6 Luna 輸入 $0.10、輸出 $0.50，兩者每次回答都約 $0.0003。Anthropic 目前最便宜的模型是 Claude Haiku 4.5，輸入 $1、輸出 $5。

免費模型是有的，但不多。2026 年 10 月 6 日，OpenRouter 上 352 個文字端點中只有 17 個是免費的，占 4.8%，其中 16 個是某個模型的免費版本。Google 的 Gemini API 在大多數模型上也有免費層。代價是你的資料：Google 表示免費層的內容會用來改進其產品，付費層則不會，我們的 AI 隱私統計追蹤了各聊天機器人在這方面的差異。

在另一端，OpenAI 的 o1-pro 仍然標價輸入 $150、輸出 $600，每次回答 $0.45，是 Mistral Nemo 價格的 13,235 倍。GPT-5.5 Pro 和 GPT-5.4 Pro 收費輸入 $30、輸出 $180。在全部 335 個付費模型中，37% 的輸出收費低於每百萬 token $1，19% 在 $10 以上。

批次與快取能為 LLM API 帳單省下多少？

批次處理讓每家大型實驗室的價格都減半。Anthropic、OpenAI 和 Google 對可以等待的工作都便宜 50%。2026 年 10 月 6 日，OpenRouter 上 73 個批次端點中有 66 個剛好是一般費率的一半。

快取在輸入端省得更多。在 214 個列出快取讀取價格的模型中，快取 token 的中位數成本只有一般輸入 token 的 12%。旗艦模型的折扣更深：Claude Opus 5.5 和 GPT-6.1 Sol 的快取輸入折掉 95%，Claude Fable 5.1 折掉 97.5%，GPT-6 Astra 和 Gemini 3.1 Pro Preview 折掉 90%。

DeepSeek 還多了一個時間條件。它的 API 在尖峰時段以外收半價，DeepSeek 把尖峰時段訂在平日 UTC 01:00 到 04:00 和 06:00 到 10:00，詳見 DeepSeek 的價格頁。V4 Pro 的價格會從輸入 $1.32、輸出 $3.96 降到 $0.66 和 $1.98。

我們如何整理這些數字

Whizi Research 在 2026 年 10 月 6 日 UTC 05:49 從 OpenRouter 抓取公開模型清單（api/v1/models，不需要金鑰）。我們保留了 449 個只輸出文字的項目，接著剔除 24 個路由器與元端點，以及每個模型的免費版或批次版。剩下 52 家供應商的 336 個模型，其中 335 個是付費的。百分位數使用線性內插法計算。

做 47 天比對時，我們依 OpenRouter id 把 100 列快照資料對上 10 月 6 日的清單。已下架的 9 個中，有 3 個在新 id 下有後繼版本：Nex N2 Mini 和 Pro 變成 Nex N2.5 Mini 和 Pro，Qwen3.8 Max 變成 qwen3.8-max-0902。20 項變動中至少有 6 項是上架呈現的假象，例如把批次、離峰或快取費率顯示成主要價格，而不是實驗室真的重新定價。

標準回答是以牌價計算輸入 1,000 token、輸出 500 token，這和 Whizi AI 模型成本指數背後的算式相同，它的 126 列資料都可以從成本指數頁面免費下載。這兩組數字都不含快取、批次或任何議價折扣。旗艦價格則是我們在同一天取自 OpenAI、Anthropic、Google 和 DeepSeek 的價格頁。

凡是只能追溯到統計彙整網站的數字，我們都沒有採用。OpenRouter 對開放模型顯示的價格，取決於背後的託管業者，而它列出模型的日期，只是用來代表該模型推出的那一天。把樣本偏向旗艦模型的追蹤服務，會報出比我們更高的中位數。所以引用中位數時，請連樣本一起引用。

如何引用這些 LLM API 價格統計

本頁的每個數字你都可以自由使用，只要附上連回本頁的連結。像下面這樣一行簡單的出處說明就可以：

```text

Source: Whizi Research, "LLM API pricing statistics 2026", whizi.io/resources/llm-api-pricing-statistics, updated October 2026.

```

同一批研究的其他頁面也在同一天上線：AI 聊天機器人市占率、ChatGPT 統計和 AI 幻覺統計。