摘要本文从 Token 计价原理出发通过 6 个典型业务场景的实际成本测算系统对比 Claude API 和 OpenAI API 在不同任务类型下的成本差异并提供可落地的成本优化策略。前言每次我看到Claude API 比 OpenAI API 便宜或者OpenAI API 性价比更高这类结论我都想问一句你是拿什么场景在比AI API 的成本是任务敏感的同样的模型做摘要和做内容创作成本结构完全不同同样的价格成功率高的模型实际账单可能更低。本文通过详细的数据测算给出一个场景化、可量化的横评结论。一、基础定价以下价格来自 OpenAI 官方 Pricing 和 Anthropic 官方 Pricing单位 USD / 1M tokens以官方最新公布为准。文章发布时间 2026-06-29价格可能已更新建议在实际选型前重新查阅官方页面。Claude APIAnthropic模型输入价输出价特殊能力上下文窗口Claude Opus 系列约 $15约 $75Prompt Caching200KClaude Sonnet 系列约 $3约 $15Prompt Caching200KClaude Haiku 系列约 $0.8约 $4Prompt Caching200KPrompt Caching 重点说明Claude 的缓存机制对长系统提示词、固定知识片段、Agent 模板等场景影响显著。缓存读取价格远低于正常输入价格具体折扣请以 Anthropic 官方文档为准。OpenAI API模型输入价输出价特殊能力上下文窗口GPT-4.1约 $2约 $8Cached Input, Batch API128KGPT-4.1 mini约 $0.4约 $1.6Cached Input, Batch API128KGPT-4o mini 等约 $0.15约 $0.6—128K二、成本结构核心认知API 成本 输入成本 输出成本cost (input_tokens / 1M) × input_price (output_tokens / 1M) × output_price关键规律常被忽略输出 token 通常比输入 token 贵 35 倍不同任务的 input/output 比例差异极大任务类型input : output成本主导方文档摘要约 10 : 1输入RAG 知识库问答约 8~9 : 1输入客服对话约 2.5 : 1综合代码生成约 2 : 1综合营销内容创作约 1 : 2.5输出Agent 多轮输入随轮数增长上下文管理三、6 个场景成本横评测算基于以下示例价格说明成本结构用非官方实时价模型inputoutputClaude Sonnet$3$15Claude Haiku$0.8$4GPT-4.1$2$8GPT-4.1 mini$0.4$1.63.1 客服问答月均 100 万次参数每次 input 500 tokensoutput 200 tokens模型月成本对比基准GPT-4.1 mini 1Claude Opus~$31,50060.6×Claude Sonnet$4,5008.7×GPT-4.1$2,6005.0×Claude Haiku$1,2002.3×GPT-4.1 mini$5201.0×基准结论客服场景用旗舰/主力模型是典型的资源浪费。正确做法轻量模型处理常规问题主力模型处理复杂投诉和边界情况。3.2 文档摘要1 万篇参数每篇 input 3,000 tokensoutput 300 tokens模型总成本Claude Sonnet$135Claude Haiku$36GPT-4.1$84GPT-4.1 mini$16.8结论摘要任务输入主导应选输入价格最低的轻量模型。但注意直接塞全文不如先预处理分段 → 提取关键句 → 送入通常可降低 30%50% 输入 token。3.3 内容创作1,000 篇营销文章参数每篇 input 800 tokensoutput 2,000 tokens方案 A仅看账面成本模型账面成本Claude Sonnet$32.4Claude Haiku$8.64GPT-4.1$17.6GPT-4.1 mini$3.52方案 B考虑一次成功率真实成本 账面成本 / 一次成功率模型账面成本估算成功率真实成本Claude Sonnet$32.490%$36.0Claude Haiku$8.6465%$13.3GPT-4.1$17.685%$20.7GPT-4.1 mini$3.5260%$5.87注成功率数据为说明性估算实际需用真实业务数据测试。结论引入成功率因素后账面最便宜的模型未必是真实成本最低的方案。建议对内容质量做 A/B 测试统计实际通过率后再决策。3.4 AI 代码助手10 万次月调用参数每次 input 2,000 tokensoutput 1,000 tokens模型月成本Claude Sonnet$2,100Claude Haiku$560GPT-4.1$1,200GPT-4.1 mini$240结论代码场景的隐性成本包括可运行性校验、重试、依赖排查、人工 debug。建议定期统计first_execution_success_rate将其纳入总成本评估。3.5 RAG 知识库问答10 万次月调用参数每次 input 4,500 tokens检索上下文 4,000 提示 500output 500 tokens模型月成本Claude Sonnet$2,100Claude Haiku$560GPT-4.1$1,300GPT-4.1 mini$260成本优化优先级1. 优化检索质量减少无效 chunk → 每次 input 从 4,500 降到 2,000成本直接降 55% 2. 固定系统提示词开 Prompt Cache → 每次节省固定 prompt 的输入成本 3. 检索结果做摘要压缩后再传入 → 进一步降低 input tokens 4. 综合以上后再评估是否需要换更便宜的模型结论RAG 场景换模型的效果通常不如优化检索管道来得显著。3.6 Agent 多轮任务上下文爆炸问题Agent 成本不能简单按单次成本 × 调用次数计算因为上下文会累积增长。无压缩场景每轮新增约 2,000 tokens第 N 轮该轮 input tokensClaude Sonnet 单次成本第 1 轮2,000$0.006第 5 轮10,000$0.030第 10 轮20,000$0.060第 20 轮40,000$0.120第 20 轮的单次成本是第 1 轮的20 倍。必须实施的工程措施措施说明预期效果滚动历史摘要保留最近 N 轮明细历史做压缩上下文不再无限增长工具结果截断只传关键字段丢弃冗余信息降低 30%50% input tokens模型分层路由规划/推理用主力模型执行用轻量模型降低每轮平均成本Prompt Caching对固定部分任务 prompt、角色描述等开缓存降低固定 input 成本四、隐性成本清单除了 API 单价还需考虑成本类型说明量化建议支付/汇率美元结算汇率波动 手续费年消费 $1W 约增加 ¥1,000¥3,000请求失败/限流Rate Limit、超时、重试监控 error_rate 和 retry_count一次成功率重试成本 理论成本 × (1/成功率 - 1)统计 first_pass_success_rate迁移成本换 API 需要重写 Prompt 和工具调用提前评估兼容性中转平台倍率部分平台按倍率计费非官方价格综合计算真实成本/token五、成本优化实操 Checklist立即可做无开发成本检查客服/分类/抽取任务是否在用主力模型 → 降级到轻量模型检查系统提示词长度 → 超 500 tokens 且高频复用则开缓存检查 RAG 检索数量 → 减少无效 chunk低成本工程优化实现模型分层路由按任务复杂度动态选型为长系统提示词实施 Prompt CachingRAG 管道加入检索重排 摘要压缩步骤设置max_tokens限制输出长度Agent 专项实现 Rolling Summary滚动历史摘要工具返回结果做字段截断添加上下文长度监控超阈值自动触发压缩监控与告警按 endpoint 记录 input/output token 消耗按业务线统计成本分布设置月度/周度预算告警统计 first_pass_success_rate按任务类型分别统计六、选型建议总结场景优先关注推荐策略大规模客服轻量模型单价GPT-4.1 mini 或 Claude Haiku分层路由批量摘要输入价格轻量模型 输入预处理内容创作输出价格 成功率A/B 测试后决策代码生成质量 重试率统计质量指标后选型RAG 问答检索质量 模型价格先优化检索管道Agent上下文管理 单价实施压缩策略后再选模型复杂推理一次成功率旗舰模型可能反而更省结语在 LLM 成本优化这件事上工程架构的价值远大于模型价格本身合理的分层路由 → 直接降低 60%80% 成本Prompt Caching 实施 → 长提示词场景降低 30%70%RAG 检索优化 → 比换便宜模型效果更好Agent 上下文压缩 → 防止成本指数级增长选好架构用对模型工程上持续优化是 LLM 成本控制的正确路径。关键词Claude APIOpenAI APILLM API 成本Token 计费Prompt CachingRAG 优化Agent 成本控制数据来源OpenAI 官方 Pricing、Anthropic 官方 Pricing2026-06-29以官方最新公布为准。
