gpt-5.6-luna
輸入價格$0.2
輸出價格$1.2
上下文視窗128K
輸入價格$0.15 / 1M
輸出價格$0.6 / 1M
輸出速度160 tok/s
品質分數80
資料更新Updated Jun 2026
價格驗證2026-08-19 · 官方
在價格排序上，gpt-4o-mini 的輸入價格排第 19／89 便宜，輸出價格排第 22／89 便宜。品質分數 80 分，排名第 61／89；以「品質分數 ÷ 輸出價格」計算的 CP 值排名第 20／89。綜合單價低於全站平均 91%。
換成實際帳單：一個每月 50,000 次對話的客服機器人（每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token）用 gpt-4o-mini 大約是每月 $30；改成每月 20,000 次查詢的 RAG 文件問答（每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token）則約 $34。因為輸出價格是輸入的 4.0 倍，輸出越長的任務，成本上升得越快——長篇生成請特別留意輸出 token 的控制。
128K 的上下文視窗約可容納 171 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在全站排名第 74／89。適合一般 RAG 與多輪對話，但整本手冊等超長輸入仍建議先做檢索切塊。 輸出速度約 160 tok/s（第 21／89 快），適合即時互動與高吞吐批次。
OpenAI 在本站共收錄 15 個模型，gpt-4o-mini 的綜合單價低於該供應商平均 94%。如果你的任務對品質容忍度較高，qwen3.7-flash（Alibaba）綜合單價便宜約 79%，品質分數 82，值得先跑一輪比較。 反過來，如果要更高的品質上限，mercury-2.5-preview 的品質分數為 82，綜合單價便宜約 74%。
OpenAI 陣容中與 gpt-4o-mini 最接近的是 gpt-6-luna（輸入 $0.10／輸出 $0.50，品質 —）。相較之下 gpt-4o-mini 品質分數高 80 分、上下文視窗小 922K、綜合單價貴 24%。兩者價位相近時，差異主要落在品質上限，建議直接用你的實際 prompt 各跑一輪再決定。
我們的看法
還在服役的產線主力，但它的價格優勢已經比多數人以為的小很多。
它仍然是很多系統的預設值，而這值得重新檢查
gpt-4o-mini 是 $0.15／$0.60、品質 80、128K 上下文、160 tokens/秒。2024 到 2025 年間它幾乎定義了「平價 API」這個類別，大量教學文、SDK 範例和樣板專案的預設模型都是它，所以到今天仍有非常多線上系統在跑它——多半不是因為評估過，而是因為沒人去動。
以絕對數字看它確實還便宜：綜合單價約 $0.26／1M token。但它便宜的方式在 2026 年已經不特別了。
把它和三個現役對手擺在一起
同門的 gpt-5.6-luna 是 $0.20／$1.20，貴了一點，但品質 90（＋10 分）、上下文 1,049K（8 倍），還多了音訊。Alibaba 的 qwen3.5 是 $0.10／$0.15，兩邊都比 4o-mini 更便宜，品質卻是 91。InclusionAI 的 Ling-3.0-flash 是 $0.07／$0.22，同樣更便宜，品質 80 打平，上下文 262K 是兩倍。
換句話說，4o-mini 現在同時被「更便宜且更好」和「稍貴但好很多」兩邊夾住。128K 上下文是它最明顯的短板——在同價位帶已經算偏小的一端。
什麼情況下留著它才是對的
有兩個站得住腳的理由。一是生態：OpenAI 的 SDK、structured outputs、function calling 與周邊工具鏈成熟度仍然領先，換模型的工程成本不是零。二是穩定性——一個跑了一年、prompt 都調校過的系統，換掉底層模型要重跑整套回歸測試，這個成本必須算進去。
但如果你正在開新專案，沒有理由把 4o-mini 設成預設。同一份 prompt 在 qwen3.5 上通常更便宜也更準，在 luna 上則多了 8 倍上下文與音訊。該做的動作很簡單：拿現有的評估集，同時跑這三個模型，比對通過率和帳單。這件事花不到一天，結論通常很明確。
實際月費估算
以四種常見工作負載估算每月 API 費用，並與本站目前最便宜的模型對照。
| 使用情境 | 用量假設 | 本模型月費 | 全站最便宜模型 |
|---|---|---|---|
| 客服聊天機器人 | 每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token，每月 50,000 次對話 | $30 | $3.00 |
| RAG 文件問答 | 每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token，每月 20,000 次查詢 | $34 | $3.84 |
| 程式開發助理 | 每次 12,000 輸入 / 2,000 輸出 token，每月 10,000 次請求 | $30 | $3.20 |
| 批次摘要 / 分類 | 每次 4,000 輸入 / 400 輸出 token，每月 200,000 筆 | $168 | $19 |
以本頁列出的單價直接換算，未計入提示快取、批次折扣或免費額度。
與其他模型比較
同一份資料下最值得一起評估的替代方案。
| 模型 | 供應商 | 綜合單價 /1M | 品質 | 價差 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-4o-mini | OpenAI | $0.26 | 80 | — |
| qwen3.7-flash更便宜的選擇 | Alibaba | $0.055 | 82 | -79% |
| mercury-2.5-preview更高品質 | Inception | $0.068 | 82 | -74% |
| gpt-6-luna同供應商 | OpenAI | $0.20 | — | -24% |
適合用途
聊天對話經濟實惠快速回應
支援模態
TextVision
適合與不適合的情境
適合
- 聊天與客服：多輪對話、語氣自然，適合面向使用者的產品。
- 高吞吐與即時互動：160 tok/s 的輸出速度讓串流回應幾乎無感延遲。
- 大量、成本敏感的批次任務：單價低，適合分類、標註與摘要等高頻工作。
- 多模態輸入：可直接處理圖片、截圖與文件掃描檔。
較不適合
- 高難度推理：品質分數 80 在本站偏低，複雜規劃或數學任務建議選更強的模型。
常見問題
gpt-4o-mini 的 API 價格是多少？
gpt-4o-mini 的輸入價格是每 100 萬 token $0.15，輸出價格是每 100 萬 token $0.60。以輸入 3：輸出 1 的混合用量換算，綜合單價約 $0.26／1M token。
用 gpt-4o-mini 每月大概要花多少錢？
取決於用量。以本頁的四個情境估算：客服機器人約 $30／月、RAG 文件問答約 $34／月、程式開發助理約 $30／月、批次摘要約 $168／月。你可以用成本計算機帶入自己的 token 用量重新估算。
gpt-4o-mini 的上下文視窗有多大？
128K token，約等於 171 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在本站追蹤的 89 個模型中排名第 74。
gpt-4o-mini 和 qwen3.7-flash 哪個划算？
qwen3.7-flash 的綜合單價約 $0.055／1M token，比 gpt-4o-mini 的 $0.26 便宜約 79%；品質分數為 82（gpt-4o-mini 為 80）。若品質差距在你的任務上不明顯，選便宜的那個；差距明顯就選 gpt-4o-mini。建議用自己的資料各跑一輪再決定。
gpt-4o-mini 適合哪些應用場景？
本站標記的適用情境為：聊天對話、經濟實惠、快速回應。聊天與客服：多輪對話、語氣自然，適合面向使用者的產品。 較不適合的情況：高難度推理：品質分數 80 在本站偏低，複雜規劃或數學任務建議選更強的模型。
gpt-4o-mini 的價格資料多久更新一次？
本頁價格最後於 2026-08-19 核對，來源為官方文件。llmprice.app 每日執行價格收集流程，但供應商調價後仍可能有落差，正式導入前請再確認 OpenAI 官方定價頁。
估算這個模型的實際成本
將單次 token 用量與每月請求次數帶入計算器，比較不同模型的總成本。
同類模型
依供應商與使用情境延伸探索。
價格、速度與品質分數會隨供應商更新；正式採用前請再次確認官方文件。