2026 年，一项 AI 任务的真实成本是多少？
把一份 40 页报告做成摘要，成本介乎 0.02 至 0.13 美元，约合 0.15 至 1.00 港元，差别只在于你把它送去哪一个模型。同一项工作，最便宜与最昂贵的选项相差约七倍，而对大多数例行工作而言，昂贵的那个并不会好上七倍。
只通过月费订阅使用 AI 的人，通常会对这个数字感到意外，因为订阅制把每项任务的成本完全隐藏起来。一旦你把 AI 放进自动化流程、试算表脚本，或 Make、n8n 这类工具，你就开始按 token 付费，帐目也随之浮现。
本文就是这笔帐。截至 2026 年 8 月 19 日的官方公布价格、一个完整计算示例，以及这些数字何时会失效的诚实说明。
GPT-5.6、Gemini 3.7 Flash 与 Claude Sonnet 5 每百万 tokens 收费多少？
以下为截至 2026 年 8 月 19 日的 API 公布价格，单位为每一百万 tokens 的输入与输出。一百万 tokens 约相当于 75 万个英文本。价格全部来自各供应商本身的公告，而非第三方追踪网站。
现行公布价格
--- Gemini 3.7 Flash：输入 0.75 美元 / 输出 3.75 美元。2026 年 8 月 13 日公布的优惠价，有效至 2026 年 12 月 31 日。按 Google 官方注脚，2027 年 1 月 1 日起将调整为 1.50 / 7.50 美元。
--- GPT-5.6 Luna：输入 1 美元 / 输出 6 美元。OpenAI 速度最快、成本最低的一级。
--- Claude Sonnet 5：输入 2 美元 / 输出 10 美元。Anthropic 于 2026 年 8 月 10 日宣布此优惠价正式成为长期价格，取消原定 9 月 1 日起实施的 3 / 15 美元收费。
--- GPT-5.6 Terra：输入 2.50 美元 / 输出 15 美元。OpenAI 定位为日常工作的均衡一级，官方形容其表现可与 GPT-5.5 竞争，价格则为一半。
--- GPT-5.6 Sol：输入 5 美元 / 输出 30 美元。旗舰一级，为长时程代理式工作而设。
五个价格之中，有两个附带到期日。对于任何打算在 2027 年仍然运行的工作流程，这是本文最重要的一项事实。
一项真实任务要多少钱：一份 40 页报告的摘要
一份 40 页报告约 15,000 字，换算约 20,000 个输入 tokens；一份 800 字摘要约 1,100 个输出 tokens。把这两个数字乘以各自价格，就得出单次运行的真实成本。
单次 40 页摘要的成本
--- Gemini 3.7 Flash：0.019 美元，约 0.15 港元
--- GPT-5.6 Luna：0.027 美元，约 0.21 港元
--- Claude Sonnet 5：0.051 美元，约 0.40 港元
--- GPT-5.6 Terra：0.067 美元，约 0.52 港元
--- GPT-5.6 Sol：0.133 美元，约 1.04 港元
港元数字以约 7.8 汇率换算，并不包括支付手续费，以及自动化工具本身另行收取的平台费用。
值得留意哪一项主导成本。输入是 20,000 tokens，输出只有 1,100，所以在摘要类任务中，是输入价格决定帐单。若换成产出长篇内容的任务，例如把一份演示文稿扩写成十页，主导的就变成输出价格，比例会完全不同。
用量到达什么水平，API 帐单才比月费订阅划算？
每月 100 份报告摘要，API 成本由 Gemini 3.7 Flash 的约 1.91 美元，到 GPT-5.6 Sol 的约 13.30 美元，即约 15 至 104 港元。而一个 20 美元的消费者订阅席位，无论你一个月运行一次还是 400 次，都是约 156 港元。
每月 100 份摘要，按模型计算
--- Gemini 3.7 Flash：约 1.91 美元，15 港元
--- GPT-5.6 Luna：约 2.66 美元，21 港元
--- Claude Sonnet 5：约 5.10 美元，40 港元
--- GPT-5.6 Terra：约 6.65 美元，52 港元
--- GPT-5.6 Sol：约 13.30 美元，104 港元
诚实的结论并不是「取消你的订阅」。订阅买到的是应用程序、文件处理、图像生成、语音，以及一张你不会在凌晨两点意外爆掉的固定帐单。API 买到的是按任务计算的单位经济，以及把模型放进无人看管流程的能力。
判断点在于工作是否重复而且有调度。一次性的思考工作，留在你已经付费的对话应用程序里；每月重复一百次的同一项任务，才属于按 token 计费的自动化流程。
提示缓存（prompt caching）如何改变帐单？
提示缓存会以大幅折扣计算重复的上下文。对于每次运行都重新发送同一份品牌指南、价目表或系统提示的流程来说，这通常是最大的一笔可节省开支。OpenAI 说明，由 GPT-5.6 及之后的模型起，缓存读取享有输入价格 90% 折扣，而缓存写入则按未缓存输入费率的 1.25 倍计算。
GPT-5.6 同时引入明确的缓存断点，以及 30 分钟的最短缓存存活时间。实际后果是：每 20 分钟触发一次的流程可以维持缓存有效，而每小时才触发一次的流程，每次都要重新支付写入溢价。
由此得出的设计原则很简单：把稳定不变的内容放在提示前段，包括品牌指南、范例与规则，把会变动的内容放在最后。缓存针对的是未改变的前缀，所以单是调整提示的次序，就能在一字未改的情况下降低输入帐单。
一个实例：一份 4,000 tokens 的风格指南，每月在 GPT-5.6 Luna 上重新发送 500 次，未缓存为 2 美元，走缓存读取则约 0.20 美元。绝对金额细小，比例却极大，而这正是这类帐单在无人察觉下膨胀的方式。
每项工作应该分派给哪个模型？
按「出错的后果」分派，而不是按名气分派。分类、标签、例行摘要与初稿，交给有能力完成的最便宜一级；任何未经编辑就送到客户眼前的内容，或需要跨多个步骤无人看管运行的流程，才值得旗舰价格。
按用户类型的建议
--- 运行调度内容工作的独立市场推广人员或自由工作者：Gemini 3.7 Flash 或 GPT-5.6 Luna。在这种用量下每月帐单维持在 50 港元以下，而例行文本的质素差距很小。
--- 产出由客户直接阅读的长篇文本者：Claude Sonnet 5。它的价格处于中段，也是实务工作者最常提及、行文需要较少后期修饰的模型。
--- 把多步骤业务流程自动化的营运负责人：以 GPT-5.6 Terra 作缺省，只在答错代价高昂的步骤才升级到 Sol。
--- 需要处理复杂 PDF 与结构化文档者：Gemini 3.7 Flash。Google 公布它在 GDP.pdf 文档理解基准上取得 34.0%，而 3.6 Flash 为 22.0%。
--- 跨大量工具调用的长时程代理工作：GPT-5.6 Sol。这是 OpenAI 专为持续性任务打造的一级，也是唯一一个在例行工作上仍能为溢价辩护的选择。
这些数字在什么情况下不再成立？
本文每一个数字，都是标准级别、纯文本 tokens 的公开牌价，而不少真实成本落在这个范围之外。请把这张表当作下限，而不是预测。
--- 五个价格中有两个会到期。按 Google 自己公布的时间表，Gemini 3.7 Flash 于 2027 年 1 月 1 日起价格翻倍。Claude Sonnet 5 的价格虽已成为长期价格，但「长期」是一项企业声明，不是合约。
--- 推理 tokens 按输出计费。把推理强度设为高或最高时，模型产生的计费 tokens 可以是可见答案的数倍。GPT-5.6 添加了最高等级的推理设置，而它并不免费。
--- 图像、音频与视频另有计费方式。本文内容完全不适用于图像生成或多模态输入，两者使用独立费率，并且往往按件计费。
--- 你的自动化平台会另外收费。Make、Zapier 与 n8n 按操作数或运行次数收费，与底层 token 成本无关。在小型任务上，平台费用经常高于模型费用。
--- 消费者订阅层级是另一种产品。对话方案的速率限制、模型访问权与功能，与 API 访问并不相同，你无法从其中一个价格推算另一个。
如果你根本不想管理模型呢？
那么按 token 计价的表格就不是适合你的工具，而诚实的替代方案，是一套已经由别人替你选好模型的现成配置。UD 的 AI 员工招聘处正是其中之一：8 位预先建置的 AI 员工，涵盖 24 项专业技能，月费 0 港元，免费提供予香港企业使用。
这些角色相当具体，而非笼统的助手。Amy 负责社交媒体，David 负责 SEO 与内容，Eva 处理日程、文档与会议纪录，Frank 创建数据仪表板，Henry 则负责安全审计，包括 PDPO 合规与漏洞扫描。
请清楚了解取舍。招聘处不会让你选择底层模型，不会给你一张可供优化的 token 帐单，也不会帮你在 Luna 与 Terra 之间作决定。如果按成本分派模型才是你真正的问题，招聘处解决不了，本文那张表才可以。
它解决的是相反的问题：你要的是产出，而不是基础设施上的决策。如果你为了一项每星期只运行两次的工作，花了两个晚上比较 token 价格，那正是你在优化错误层次的信号。
简短版本
2026 年，一项 AI 任务的成本是以「仙」计算而非以「元」计算，而在例行工作上，不同模型之间的差距是每月数十港元，而不是数百港元。真正昂贵的失误都是结构性的：一份未经缓存、被重复发送数千次的系统提示、一个长期停留在最高等级的推理设置，又或者用旗舰模型去做分类工作。
在创建任何你预期明年仍在运行的流程之前，先确认那两个附带到期日的价格。然后按后果分派模型、为稳定内容激活缓存，并停止为从来不需要旗舰规格的任务支付旗舰价格。
如果你想在输出质素而非成本上再深入一层，我们关于验证链提示法的指南，讲解了一个四分钟流程，用来揪出较便宜模型答错的事实。懂AI的冷，更懂你的难 UD 同行28年，让科技成为有温度的陪伴。
由 UD AI 团队审阅。
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