GPT-6 Astra 一次任务多少钱？
先给结论：按标准价，GPT-6 Astra 每百万输入 token $10、每百万输出 token $50、缓存命中输入 $1。一次任务不能只看这三个单价，还要把输出长度、缓存写入、推理档位和工具调用算进去。
最实用的做法：先记录一条真实任务的 input、output、cached input 和工具调用次数，再用同一任务做预算。不要用“每条消息多少钱”估算长流程。
先用这个公式
任务成本 = 输入 token ÷ 1,000,000 × 输入价 + 输出 token ÷ 1,000,000 × 输出价 + 缓存相关费用 + 工具费用
如果一次任务有多轮调用，就把每一轮相加。网页搜索、电脑操作、文件搜索等工具可能有单独费用；模型页也提醒工具模型按工具调用等其他指标收费。
三个小例子
| 场景 | 粗算用量 | 只按 token 价粗算 |
|---|---|---|
| 短问答 | 输入 5K，输出 2K | $0.00005 + $0.00010 ≈ $0.00015 |
| 一次研究摘要 | 输入 100K，输出 10K | $0.001 + $0.0005 ≈ $0.0015 |
| 长流程代理 | 累计输入 1M，输出 100K | $10 + $5 = $15，再加工具和缓存项 |
这三行只是计算示范。真实账单会受缓存、推理过程、工具和请求模式影响，不能把示范数字当成官方报价。
为什么同一个模型会有不同任务成本
输出长度差异最大。复杂代理会反复读文件、调用工具、检查结果，输出 token 很快超过普通聊天。
推理档位会改变用量。Artificial Analysis 的 GPT-6 Astra 页面把 Low 到 Max 分开记录；它给出的 Intelligence Index 任务成本从约 $0.82 到 $3.26，反映的是测评任务的加权平均，不是你每次请求的固定价格。
缓存会改变有效输入价。OpenAI 当前价格表列出缓存命中价 $1/M token；重复的长系统提示或资料前缀应单独记录缓存命中情况。
速度和价格也会一起变。OpenRouter 的提供商页显示不同提供商和模式的有效价格、缓存命中率与速度不同。要比较路由，应该看实际有效价格，不只看页面上的挂牌价。
一张记账表就够了
| 字段 | 每次记录什么 |
|---|---|
| 任务名 | 例如：研究 10 篇页面并写摘要 |
| 模型与档位 | gpt-6-astra + low/high/max |
| 输入 / 输出 | token 数，按请求累计 |
| 缓存 | 命中与写入 token |
| 工具 | 工具类型、调用次数、工具费用 |
| 总价 | 账单原值，保留日期 |
什么时候值得用 Astra
长流程编码、电脑操作、研究和需要多次检查的文档任务，先用 Astra 做一条基准记录；大量短请求则把同一输入交给低价模型对照。OpenAI 的模型选择页也把 Astra 定位为复杂推理和编码，把 Sol 放在成本与能力的平衡位置，把 Luna 放在高吞吐场景。
来源：OpenAI 价格表、OpenAI 模型页、OpenRouter 提供商页、Artificial Analysis 模型页。核对日期：2026-10-21。