GPT-5.4 定价解析 — 缓存输入、上下文层级、批量 API 以及如何通过 Crazyrouter 节省开支

title: GPT-5.4 定价解析 — 缓存输入、上下文层级、批量 API 以及如何通过 Crazyrouter 节省开支 slug: gpt-5-4-pricing summary: GPT-5.4 API 定价的完整解析 — 短上下文每 MTok $2.50/$15，长上下文 $5/$22.50，自动缓存享 10% 价格，批量 API 享 50% 折扣，以及 Crazyrouter 如何为您省钱。 tag: Pricing language: en cover_image_url: https://raw.githubusercontent.com/xujfcn/images/main/blog/covers/claude-sonnet-4-6-pricing.jpg meta_title: GPT-5.4 定价 2026 — 上下文层级、缓存、批量 API 及 Crazyrouter meta_description: 完整的 GPT-5.4 定价指南。短上下文与长上下文层级对比，自动缓存享 10% 成本，批量 API 享 50% 折扣 — 另有 Crazyrouter 优惠。 meta_keywords: GPT-5.4 pricing, OpenAI API cost, GPT-5.4 API, cached input, Batch API, Crazyrouter discount#

GPT-5.4 是 OpenAI 当前的旗舰模型 — 作为 GPT-5 的继任者，它在推理、编码和多模态理解方面进一步突破了界限。如果您正在基于 OpenAI API 构建应用程序，了解 GPT-5.4 的定价结构对于成本管理和做出明智的架构决策至关重要。

本指南将详细解析 GPT-5.4 定价的方方面面：双重上下文层级、可将输入成本降低 90% 的自动缓存、用于异步工作负载的批量 API、数据驻留选项，以及如何通过 Crazyrouter 路由，在每次 API 调用中节省 45% 的费用。

GPT-5.4 为何物有所值#

在深入探讨具体数字之前，我们先来谈谈您所支付的价值。GPT-5.4 在以下几个关键领域相对于 GPT-5 实现了显著飞跃：

• 高级推理：多步骤逻辑推理，在复杂任务上的准确性有所提高，基准测试显示在 MATH、GPQA 和 ARC-AGI 评估中，GPT-5.4 相对于 GPT-5 持续取得进步。
• 卓越编码：在数十种编程语言中，代码生成、调试和重构能力更强。
• 更长的上下文窗口：在标准模式下支持高达 270K tokens，并提供远超此范围的长上下文层级。
• 多模态流畅性：在单一对话中无缝处理文本、图像和结构化数据。
• 指令遵循：更严格地遵循系统提示和复杂的、多约束的指令。

对于需要顶级智能的生产应用程序而言，GPT-5.4 是无可匹敌的模型。问题不在于它是否具备能力 — 而在于如何经济高效地使用它。

基础定价：短上下文 vs. 长上下文#

GPT-5.4 采用基于上下文长度的两级定价模型。理解这一点很重要，因为这两个层级之间的价格差异显著。

短上下文（标准）#

对于符合标准 270K token 上下文窗口的请求：

长上下文（>270K tokens）#

当您的请求超过 270K tokens 时，将启用长上下文层级，价格更高：

实际意义#

与短上下文相比，长上下文层级的输入成本是 2 倍，输出成本是 1.5 倍。这种定价结构鼓励您在可能的情况下将请求保持在 270K tokens 以下。

对于大多数应用程序——聊天机器人、代码助手、内容生成、数据提取——您都可以轻松地保持在短上下文层级。长上下文层级专为特定用例设计，例如分析整个代码库、处理冗长的法律文件或一次性处理大型数据集。

专业提示：如果您经常达到长上下文层级，请考虑是否可以将工作负载拆分成更小的块。处理两个 200K-token 的请求比处理一个 400K-token 的请求更便宜。

自动缓存：重复输入享 90% 折扣#

这就是 GPT-5.4 定价变得有趣的地方 — 也是您无需更改一行代码即可节省最多资金的地方。

OpenAI 自动缓存的工作原理#

与 Anthropic 的 Claude 不同，后者要求您在提示中手动设置 cache_control 断点，OpenAI 的缓存是完全自动的。其工作原理如下：

1. 前缀匹配：OpenAI 的基础设施会自动检测您的提示开头是否与最近发送的提示匹配。
2. 自动缓存：当找到匹配项时，缓存部分将以缓存输入价格提供 — 仅为标准输入成本的 10%。
3. 无需 TTL 管理：您无需担心缓存过期、缓存键或缓存失效。OpenAI 在服务器端处理所有事情。
4. 无需代码更改：无需设置特殊参数，也无需启用 API 标志。它就是能用。

缓存背后的数学原理#

假设您有一个 5,000 tokens 的系统提示，您在每个请求中都会发送它。没有缓存的情况下，成本是：

• 5,000 tokens × $2.50/MTok = 每个请求$0.0125（仅限系统提示）

通过自动缓存（首次请求后）：

• 5,000 tokens × $0.25/MTok = 每个请求$0.00125

这意味着缓存部分降低了 90%。对于数千个请求来说，这会迅速累积起来。

缓存何时生效#

在以下情况下，缓存最有效：

• 一致的系统提示：每次请求都发送相同的指令（最常见的情况）。
• 少量示例：在用户实际查询之前提供的静态示例。
• 文档上下文：当多个查询引用相同的上传文档或上下文块时。
• 多轮对话：对话中的早期轮次会自动缓存，以供后续轮次使用。

长上下文层级中的缓存#

缓存也适用于长上下文层级：

• 标准长上下文输入：$5.00/MTok
• 缓存长上下文输入：$0.50/MTok

同样是 90% 的折扣。如果您正在处理大型文档并对其进行多次查询，即使在长上下文层级，缓存也能显著降低您的成本。

OpenAI 缓存 vs. Anthropic 缓存#

OpenAI 的方法更简单 — 您无需任何实现开销即可获得节省。Anthropic 的方法为您提供了更多控制权，但需要在您的代码中进行明确的缓存管理。

批量 API：异步工作负载享 50% 折扣#

如果您的工作负载不需要实时响应，批量 API 是您可用的最大成本杠杆。

批量 API 的工作原理#

1. 提交批次：上传一个包含多个请求的 JSONL 文件。
2. 异步处理：OpenAI 在 24 小时内处理您的批次。
3. 检索结果：准备就绪后下载已完成的结果。

批量 API 定价#

批量 API 为您提供所有 token 价格的固定 50% 折扣：

何时使用批量 API#

批量 API 非常适合以下场景：

• 大规模内容生成：批量生成产品描述、博客文章或营销文案。
• 数据处理管道：从文档中提取结构化数据、文本分类或总结大型数据集。
• 评估和测试：对数百或数千个测试用例运行模型评估。
• 夜间作业：任何可以等到下一个工作日处理的任务。

批量 API 示例#

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Create a batch input file
batch_input = client.files.create(
    file=open("batch_requests.jsonl", "rb"),
    purpose="batch"
)

# Submit the batch
batch = client.batches.create(
    input_file_id=batch_input.id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)

# Check status later
status = client.batches.retrieve(batch.id)
print(f"Status: {status.status}")

将批量 API 与缓存结合使用可以带来非凡的节省。如果您的批量请求共享共同的前缀（例如系统提示），您将在缓存部分获得 50% 的批量折扣，以及 90% 的缓存折扣。

数据驻留：10% 价格上浮#

对于有数据主权要求的组织，OpenAI 提供数据驻留选项，确保您的数据在特定地理区域内处理和存储。

成本：所有标准价格上浮 10%。

数据驻留通常适用于以下情况：

• 根据 HIPAA 处理 PHI 的医疗保健应用程序
• 具有监管数据要求的金融服务
• 政府和公共部门应用程序
• 需要符合 GDPR 处理要求的欧盟公司

对于大多数开发者和初创公司而言，标准处理就足够了。仅当您的合规性要求强制要求时才选择数据驻留。

Crazyrouter 定价：每次调用节省 45%#

这就是真正的好消息。Crazyrouter 以 OpenAI 官方定价的 55% 提供 GPT-5.4 — 这意味着每次 API 调用都能享受 45% 的折扣。

Crazyrouter GPT-5.4 价格#

如何通过 Crazyrouter 使用 GPT-5.4#

切换到 Crazyrouter 大约只需 30 秒。您只需更改 base_url — 其他一切保持不变。

Python (OpenAI SDK)#

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-crazyrouter-api-key",
    base_url="https://crazyrouter.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Node.js (OpenAI SDK)#

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-crazyrouter-api-key",
  baseURL: "https://crazyrouter.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.4",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Explain quantum computing in simple terms." },
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

cURL#

curl https://crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-crazyrouter-api-key" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in simple terms."}
    ]
  }'

为什么 Crazyrouter 能提供更低的价格#

Crazyrouter 是一个与 OpenAI 兼容的 API 网关，它汇集了数千名开发者的需求。通过高效路由流量和协商批量定价，Crazyrouter 将节省的成本直接传递给您。您获得的是相同的 GPT-5.4 模型、相同的 API 兼容性和相同的响应质量 — 只是价格更低。

主要优势：

• 完全兼容 OpenAI API：即插即用替代。除了 base_url 之外，无需更改任何代码。
• 相同的模型，相同的质量：请求被路由到 OpenAI 的基础设施。您获得的是真正的 GPT-5.4。
• 自动缓存仍然有效：无论您如何访问 API，OpenAI 的服务器端缓存都适用。
• 无需承诺：按量付费，无最低消费。

真实世界成本比较：3 种场景#

让我们通过三个真实的用例场景来理解这些数字。

场景 1：SaaS 聊天机器人（客户支持）#

一个每月处理 50,000 次对话的客户支持聊天机器人。

假设：

• 系统提示：2,000 tokens（首次请求后缓存）
• 平均用户消息：200 tokens
• 平均响应：500 tokens
• 平均每次对话 3 轮

每月 token 用量：

• 输入 tokens：50,000 × 3 × 200 = 30M tokens（用户消息）
• 缓存输入：50,000 × 3 × 2,000 = 300M tokens（系统提示，已缓存）
• 输出 tokens：50,000 × 3 × 500 = 75M tokens

使用 Crazyrouter 节省：每月 $573.75（每年$6,885）

场景 2：代码审查管道（批量 API）#

一个工程团队每晚对 500 个拉取请求进行代码审查。

假设：

• 平均 PR 上下文：8,000 tokens
• 系统提示：3,000 tokens（已缓存）
• 平均审查输出：1,500 tokens
• 使用批量 API（50% 折扣）

每月 token 用量（22 个工作日）：

• 输入 tokens：500 × 22 × 8,000 = 88M tokens
• 缓存输入：500 × 22 × 3,000 = 33M tokens
• 输出 tokens：500 × 22 × 1,500 = 16.5M tokens

使用 Crazyrouter 节省：每月 $107.05（每年$1,284.60）

场景 3：文档分析（长上下文）#

一家法律科技公司每月分析 200 份合同，每份合同都需要长上下文层级。

假设：

• 平均文档：300K tokens（长上下文层级）
• 系统提示：5,000 tokens（已缓存）
• 平均分析输出：3,000 tokens
• 每份文档多次查询：每次 5 次查询

每月 token 用量：

• 输入 tokens：200 × 300,000 = 60M tokens（每份文档的首次查询）
• 缓存输入：200 × 4 × 300,000 = 240M tokens（后续查询）
• 缓存系统提示：200 × 5 × 5,000 = 5M tokens
• 输出 tokens：200 × 5 × 3,000 = 3M tokens

使用 Crazyrouter 节省：每月 $220.50（每年$2,646）

GPT-5.4 vs. 竞争对手：定价比较#

GPT-5.4 在价格方面与其他前沿模型相比如何？

GPT-5.4 vs. Claude Sonnet 4.6#

结论：GPT-5.4 在输入 tokens 方面略微便宜，并提供自动缓存，实现起来更简单。Claude Sonnet 4.6 提供了更精细的缓存控制，但需要更改代码。输出定价相同。对于纯粹的成本优化而言，GPT-5.4 略占优势 — 特别是如果您看重零工作量的缓存。

GPT-5.4 vs. Gemini 3.1 Pro#

结论：Gemini 3.1 Pro 在基础定价上更便宜，并提供巨大的上下文窗口。然而，GPT-5.4 在复杂推理任务、编码基准测试和指令遵循方面通常表现更优。批量 API 折扣也使 GPT-5.4 在异步工作负载方面具有优势。根据您的质量要求进行选择 — 如果 Gemini 3.1 Pro 满足您的质量标准，它是更经济的选择。如果您需要巅峰性能，GPT-5.4 则物有所值。

Crazyrouter 在不同模型上的优势#

值得注意的是：Crazyrouter 对所有主流模型都提供折扣定价，而不仅仅是 GPT-5.4。如果您的技术栈中使用了多个模型，通过 Crazyrouter 路由所有请求可以简化计费并全面最大化节省。

主要收获#

1. 两个上下文层级很重要：尽可能将请求保持在 270K tokens 以下。长上下文层级的成本是 1.5-2 倍。

2. 缓存是免费的钱：OpenAI 的自动缓存让您在重复的提示前缀上享受 90% 的折扣，且无需更改任何代码。设计您的提示时使用一致的前缀，以最大化缓存命中率。

3. 批量 API 用于异步工作：如果您不需要实时响应，批量 API 会将所有价格减半。结合缓存使用可实现最大程度的节省。

4. **仅在需要时