主流 LLM 模型 Token 单价对比

这张图清晰展示了目前主流大语言模型（如 GPT-4、Claude 3、Mistral、Gemini 等）在输入与输出 Token 上的单价对比：

• OpenAI GPT-4 最贵，输入 $0.03、输出 $0.06 每千 Token；
• Claude 3 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro 性价比较高；
• Mistral 7B 最便宜，但通常性能也相对较低。

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您说：

OpenAI GPT-4 最贵，输入 $0.03、输出 $0.06 每千 Token；基于这个公式。每个TOKEN输入是多少$，输出是多少$?

ChatGPT 说：

根据你提到的 OpenAI GPT-4 的定价：

• 输入：$0.03 / 1,000 tokens
• 输出：$0.06 / 1,000 tokens

✅ 每个 Token 的单价计算：

🎯 输入 Token 单价：$0.03÷1000=$0.00003（每个输入 token）\$0.03 \div 1000 = \$0.00003 \text{（每个输入 token）}$0.03÷1000=$0.00003（每个输入 token）

🎯 输出 Token 单价：$0.06÷1000=$0.00006（每个输出 token）\$0.06 \div 1000 = \$0.00006 \text{（每个输出 token）}$0.06÷1000=$0.00006（每个输出 token）

🔁 总调用成本（举例）：

如果一次 prompt 输入 300 tokens，模型输出 500 tokens：总成本=(300×$0.00003)+(500×$0.00006)=$0.009+$0.03=$0.039总成本 = (300 × \$0.00003) + (500 × \$0.00006) = \$0.009 + \$0.03 = \$0.039总成本=(300×$0.00003)+(500×$0.00006)=$0.009+$0.03=$0.039

也就是一次回答不到 4 美分，但频繁调用、大规模用户使用时，费用会迅速增长。