ChatGPT API 費用詳解：如何選擇模型並優化成本
- Kevin Chou
- 2024年10月1日
- 讀畢需時 4 分鐘
已更新：7月21日
隨著生成式 AI 應用的普及，許多開發者與企業逐漸依賴 OpenAI API 來建構智慧應用程式。然而，不同的模型費用結構各異，如何選擇合適的方案並有效控制成本，成為開發者與企業的重要課題。在本文中，我們將詳細解析 ChatGPT API 的費用結構，並提供降低使用費用的策略。
目錄
ChatGPT API 費用結構與模型詳解
OpenAI API 的費用是基於所選模型的不同來計算的。目前較新的模型包括：
GPT-4.1：GPT-4.1 具備超長上下文記憶（最高可達 100 萬 tokens），在推理能力、程式碼生成、JSON 結構控制、指令理解與多輪對話連貫性上全面升級，同時支援 function calling、系統指令與精確格式輸出，特別適合用於處理長篇文件、建立高效 RAG 系統、複雜 API 整合與需要嚴謹邏輯控制的應用場景，是目前 ChatGPT API 中文字處理與任務導向表現最全面的模型之一。
GPT-4.1- mini：GPT-4.1 mini 是 GPT-4.1 系列中的輕量版本，保留了 GPT-4.1 的核心能力，如高品質的推理與格式控制，同時大幅降低運算資源與 API 成本，支援最長 128K tokens 上下文，並具備良好的指令遵循力、程式碼生成與 JSON 輸出能力，特別適合用於中型對話系統、文件處理、客服助理與教育平台等需要高效又具邏輯性的應用，是在成本與效能之間取得平衡的理想選擇。
GPT-4.1-nano: GPT‑4.1 nano 支援最高 1 百萬 tokens 上下文（與 GPT-4.1 同規格），但專為「極速、極省、極輕量」任務設計。定位在輕量訊息分類、簡易問答、自動摘要等高頻場景中極具 CP 值，是目前最便宜、最迅速的 GPT‑4 系列模型。
GPT-o3 ：o3 是 OpenAI 於 2025 年4月中推出的高階邏輯推理模型，專為需要嚴謹判斷與多步思考的任務設計，具備強大的數學能力、圖像理解與跨文本推理能力。每 1,000 個輸入 token 價格約為 $0.01美元，輸出費用為 $0.03 美元。
GPT-o4-mini：o4-mini 是 o3 的輕量化版本，保留推理、視覺理解與結構輸出能力，同時強調高效率與低延遲，非常適合追求「又快又省」的應用場景。每 1,000 個輸入 token 價格約為 $0.0025美元，輸出費用為 $0.005 美元。
以下列出幾個熱門模型的 Token 費用比較，以每百萬輸入或輸出為單位的美元價格。
模型名稱 | 每 100 萬個輸入 token 費用 | 每 100 萬個輸出 token 費用 |
|---|---|---|
GPT-4o | $2.5 | $10 |
GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 |
GPT-4.1 | $2 | $8 |
GPT-4.1-mini | $0.40 | $1.60 |
GPT-4.1-nano | $0.10 | $0.40 |
GPT-o3 | $2 | $8 |
GPT-o4-mini | $1.10 | $4.40 |
ChatGPT API Token 計價模式
ChatGPT API 採用 token 計費模式，token 是系統處理語言的最小單位。每當您發送請求時，無論是輸入還是輸出，系統都會根據 token 的數量來計費。因此，為了有效控制總成本，您可以通過精簡輸入內容和控制輸出長度來減少 token 的消耗。
OpenAI 提供了一個工具可以幫助您估算 token 的使用量，該工具可在 OpenAI Tokenizer 上使用。一般來說，一個 token 約對應於 4 個英文字母或 3/4 個單字，這意味著 100 個 token 大約等於 75 個單字。然而，不同模型在 token 計算上可能會有些微差異。
需要注意的是，在使用繁體中文時，token 的消耗通常會比英語更高。由於中文的字符密度較大，同樣長度的文本可能會消耗更多的 token。以 OpenAI 官方範例的翻譯為例，經過中文翻譯後，token 數量為 78，相較於英文內容的 53 個 token，多出了 47%。
如何選擇合適的模型?
GPT-4o 系列適合需要更廣泛的知識基礎和多元應用的場景。它能處理更多樣化的任務，特別是語言生成和常識性知識的運用，這讓它在文本生成、語言處理等方面表現出色。然而，GPT-4o Mini 是該系列中較為經濟的選擇，雖然成本較低，但仍然能在不需要高度複雜推理的任務中提供不錯的性能。
相比之下，o1 系列更專注於推理和解決複雜問題，特別是在科學、數學、編程等 STEM 領域的應用。o1-preview 是目前該系列中性能最強的模型，能夠處理複雜的數學計算和編程任務，具備較強的推理能力，但也伴隨著較高的成本。另一方面，o1-mini 是一款更具成本效益的模型，針對 STEM 領域進行優化，提供與 o1-preview 相近的推理能力，但以顯著降低的費用運行。o1-mini 在數學競賽、編程挑戰等測試中表現優秀，並能快速解決問題，特別適合需要高效推理的場景。
成本優化策略
控制 ChatGPT API 費用的策略可以包括：
優化請求：減少不必要的輸入與輸出 token，例如精簡請求內容或限制回應的長度，以降低每次 API 請求的成本。
選擇低成本模型：隨著 o1-mini 和 GPT-4o Mini 等低成本模型的推出，用戶可以在保持足夠性能的同時享受較低的成本。
預測使用量並合理規劃：在進行大規模開發或佈署之前，對 API 的 token 消耗進行預估，並合理規劃 API 使用量與頻率，這樣可以有效避免費用超出預算。
總結
隨著 ChatGPT 模型持續升級，開發者與企業在選擇時也面臨更多元的組合與權衡。GPT-4o 系列在語言處理與多模態應用上表現均衡，是大多數通用應用的首選；若任務對成本敏感，GPT-4o Mini 是非常理想的性價比解法。而若你的應用需求重視數學邏輯、程式碼生成或深度推理，則可考慮轉向 GPT-4.1 或 o3 系列，其中 GPT-4.1-nano 與 o4-mini 也提供了更高效的選擇。
最終，沒有「最好」的模型，只有「最適合任務與預算」的模型。針對預算規模、功能需求與頻率場景，靈活搭配使用不同模型，才是未來生成式 AI 應用中最關鍵的成本優化策略。如果還想了解怎麼串接 OpenAI API的話，可以參考我們提供 串接 ChatGPT API 的指南。