实测 cn.crazyrouter.com：Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的价格差距，关键在缓存创建收费

实测 cn.crazyrouter.com：Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的价格差距，关键在缓存创建收费#

很多人在比较 claude-opus-4-8 和 gpt-5.5 时，只看两个数字：

输入 token 多少钱
输出 token 多少钱

但如果你真的把 Claude Opus 4.8 用在长上下文、Agent、代码库分析、Claude Code 工作流里，只看输入和输出是不够的。

因为 Claude 的 prompt caching 不是只有“缓存命中很便宜”这一面。

更关键的是：

缓存创建也要收费

我用 https://cn.crazyrouter.com/v1 做了一组小成本实测，结果很直观：Claude Opus 4.8 的 usage 里会明确出现：

cache_creation_input_tokens
cache_read_input_tokens
cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens
cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens

这几个字段，才是很多 Claude 账单超预期的关键。

本次实测环境#

接口使用：

https://cn.crazyrouter.com/v1

测试了三类请求：

1. gpt-5.5 走 OpenAI-compatible /chat/completions；
2. claude-opus-4-8 尝试走 OpenAI-compatible /chat/completions；
3. claude-opus-4-8 走 Anthropic-style /messages，并加入 cache_control 测试缓存创建/命中 usage。

注意：这不是大规模 benchmark，只是为了验证真实 usage 字段和成本结构。

实测 1：GPT-5.5 普通 OpenAI-compatible 调用#

请求：

POST https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions
model: gpt-5.5

短请求实测结果：

长上下文对照请求也成功：

这里可以看到，GPT-5.5 的 OpenAI-compatible 调用结构比较简单：

prompt_tokens + completion_tokens

usage 里没有 Claude 那种 cache creation 单独计费字段。

实测 2：Claude Opus 4.8 直接走 /chat/completions，本次返回 invalid request#

我也测试了：

POST https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions
model: claude-opus-4-8

结果：

这说明一个实际问题：

Claude Opus 4.8 在某些路由/接口模式下，不能假设一定能用 OpenAI-compatible chat/completions 直接调用。

如果你要使用 Claude 原生能力，尤其是 prompt caching，应该按 Anthropic-style /messages 的方式来测。

这也呼应了之前那篇 endpoint 文章里的结论：

模型名 + endpoint + 请求 schema 必须匹配

实测 3：Claude Opus 4.8 用 /messages 测缓存字段#

我用 /v1/messages 做了两次 Claude Opus 4.8 测试，并在 system 内容里加入 cache_control。

请求方向：

POST https://cn.crazyrouter.com/v1/messages
model: claude-opus-4-8

第一次结果里看到了缓存读取：

第二次结果里看到了缓存创建：

这就是重点。

Claude usage 里不是只有：

input_tokens
output_tokens

还会有：

cache_creation_input_tokens
cache_read_input_tokens

这些字段会直接影响账单。

Claude Opus 4.8 的官方价格结构#

根据 Anthropic 官方 Claude API pricing，Claude Opus 4.8 的价格结构是：

MTok 指 100 万 tokens。

所以缓存不是“免费优化”。

缓存命中便宜，但缓存创建要先付费。

用实测数据算一笔账#

以第二次 Claude Opus 4.8 /messages 测试为例：

cache_creation_input_tokens = 49358
input_tokens = 116
output_tokens = 206

这次是 5 分钟 ephemeral cache creation，所以按官方价：

5分钟缓存创建：$6.25 / MTok
普通输入：$5 / MTok
输出：$25 / MTok

大致成本：

这只是一次很小的测试。

但你能看到，真正的大头不是 116 个普通输入 token，也不是 206 个输出 token，而是：

49,358 个 cache_creation_input_tokens

也就是缓存创建。

缓存命中时会便宜很多，但前提是你真的命中了#

第一次 Claude Opus 4.8 测试里看到的是：

cache_read_input_tokens = 49360
cache_creation_input_tokens = 0

按 Claude Opus 4.8 的缓存命中价格：

$0.50 / MTok

这部分大致成本：

49360 × $0.50 / 1,000,000 ≈ $0.0247

再加输出：

216 × $25 / 1,000,000 ≈ $0.0054

总成本约：

$0.0307

这说明缓存命中确实非常划算。

但问题是：

命中之前，你需要创建缓存

如果你的业务场景里缓存命中率很高，Claude caching 很有价值。

如果你的业务场景里每次都创建新缓存，那账单会很快变高。

为什么这会让 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的成本差距变大？#

GPT-5.5 这次实测的长上下文调用 usage 是：

prompt_tokens = 4864
completion_tokens = 120

Claude Opus 4.8 的缓存测试 usage 里则出现了：

cache_creation_input_tokens = 49358

这两个数字不能简单按“同样文本同样 token”直接比较，因为不同模型/接口/tokenizer 的统计方式可能不同。

但它说明一个非常现实的问题：

Claude 的长上下文成本里，可能会出现单独的 cache write 账单项。

GPT-5.5 的普通 OpenAI-compatible 调用，账单结构更接近：

prompt_tokens + completion_tokens

Claude Opus 4.8 的 prompt caching 场景，则可能是：

input_tokens + output_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens

这就是成本结构差异。

不是“Claude 输入贵一点、输出贵一点”这么简单。

而是：

Claude 多了 cache creation 这类容易被忽略的成本项

Agent 和代码库场景尤其危险#

Claude Opus 4.8 经常被用于这些场景：

• Claude Code；
• 代码库分析；
• 长文档审查；
• 多 Agent workflow；
• 安全审计；
• 架构设计；
• reviewer / final check。

这些场景都有一个共同点：

上下文很长
调用链很长
失败会重试

如果每个任务都创建缓存，成本可能会这样堆起来：

项目上下文 cache creation
工具说明 cache creation
系统 prompt cache creation
reviewer 再创建一次
失败重试再创建一次

一次看起来不多。

一天 100 次、1000 次，就很明显了。

什么时候 Claude 缓存是划算的？#

缓存不是坏东西。

Claude cache hit 价格很低，这一点非常有价值。

它适合：

• 同一个长上下文会被反复使用；
• 系统 prompt 和工具说明非常稳定；
• 一个用户会话里多轮复用同一份上下文；
• 一个项目的代码库上下文会被多次询问；
• 能监控 cache hit rate。

不适合：

• 每次请求上下文都不同；
• prompt 前缀经常变化；
• 每个任务只调用一次；
• Agent 失败后频繁重建上下文；
• 没有统计 cache creation 和 cache read。

关键不是“用不用缓存”，而是：

缓存创建之后，是否真的能复用回来？

生产环境应该怎么选？#

我的建议是：

GPT-5.5 做默认主力
Claude Opus 4.8 做高价值专家节点

比如：

不要把 Opus 4.8 当默认模型无脑跑。

它更适合关键节点，而不是所有请求。

成本监控一定要看这些字段#

如果你用 Claude Opus 4.8，尤其是开了 prompt caching，建议至少记录这些字段：

input_tokens
output_tokens
cache_creation_input_tokens
cache_read_input_tokens
cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens
cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens
thinking_tokens
retry_count
cost_per_successful_task

只看 total tokens 不够。

只看 input/output tokens 也不够。

真正容易让账单失控的是：

cache_creation_input_tokens

最后总结#

这次 https://cn.crazyrouter.com/v1 实测说明了一个很重要的问题：

Claude Opus 4.8 的真实成本，不能只看输入和输出 token。

在 /messages + prompt caching 场景里，usage 会出现：

cache_creation_input_tokens
cache_read_input_tokens

其中缓存创建是收费的。

以官方价格为例：

普通输入：$5 / MTok
5分钟缓存创建：$6.25 / MTok
1小时缓存创建：$10 / MTok
缓存命中：$0.50 / MTok
输出：$25 / MTok

缓存命中很便宜，但缓存创建不便宜。

所以 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5 的价格差距，真正要看：

一次成功任务里，到底创建了多少缓存？命中了多少缓存？输出了多少 token？失败重试了几次？

如果是高频普通任务，GPT-5.5 更适合作为默认主力。

如果是复杂审查、长上下文推理、高价值专家任务，Claude Opus 4.8 可以用，但一定要监控缓存创建和命中率。

一句话：

Opus 4.8 很强，但不要无脑默认；缓存能省钱，也能烧钱，关键看命中率。

参考链接：

• Anthropic Claude API pricing: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
• Crazyrouter Models: https://crazyrouter.com/models?utm_source=blog&utm_medium=article&utm_campaign=opus48_gpt55_cache_cost_cn_tested