数据快照时间：2026-06-02。本文所有模型版本、价格及技术细节均基于该时间点各厂商官方公开文档整理，供实际采购与架构决策参考。

摘要：本文系统对比了 OpenAI Codex、GitHub Copilot、Google Cloud Code 在工具缓存层面的差异，梳理了 DeepSeek、Qwen、Kimi、GPT 等主流模型的 Token 定价体系，并通过 OpenAI RESTful API 的三轮对话实战，彻底讲清"标准输入"“缓存命中”"标准输出"的计费逻辑与成本优化策略。

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一、工具层缓存机制对比：Codex / Copilot / Cloud Code

在 AI 辅助编程工具中，缓存命中（Cache Hit） 直接决定了重复任务的处理延迟和成本。三款主流工具的架构差异显著：

维度	OpenAI Codex	GitHub Copilot	Cloud Code (Gemini)
缓存层级	云端容器缓存 + Prompt 前缀缓存	请求级缓存 + 向量检索 + 质量管道	主要依赖 IDE 本地状态，云端缓存机制未公开
延迟优化	容器缓存使任务完成时间降低 90%	内联补全延迟稳定在 100–300ms	轻量扩展，延迟取决于 Gemini 后端
缓存失效风险	工具变更、代理层不稳定、MCP 连接变动均会导致 Prompt Cache 失效	模型版本更新、项目依赖变更可能触发刷新	截至发稿时官方未披露详细缓存策略
用户可控性	需手动管理 session_id 与 prompt_cache_key	完全透明，用户无感知	无感知，但缺乏可验证数据

结论：GitHub Copilot 的缓存最稳定且对用户透明，适合日常高频编码；OpenAI Codex 的缓存上限更高（容器级 + Prompt 级），但命中条件苛刻，对代理配置要求更高；Cloud Code 的缓存机制基于公开文档分析，目前缺乏可验证的详细数据，建议在实际选型前向 Google 官方确认最新策略。

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二、主流大模型 Token 定价全景对比

基于各厂商官方定价页面（数据快照：2026-06-02），以下是 6 款模型 的统一美元计价对比（汇率按 1 USD ≈ 6.9 CNY，Qwen 人民币原价见备注）：

2.1 核心定价表（统一美元）

模型	标准输入 / 1M	缓存命中 / 1M	标准输出 / 1M	上下文窗口
DeepSeek V4 Flash	$0.14	$0.003	$0.28	1,000,000
DeepSeek V4 Pro	$0.435	$0.004	$0.87	1,000,000
GPT-5.4 mini	$0.75	$0.075	$4.50	400,000
Qwen3.7-Max (5折后)	$0.87	$0.17	$2.61	1,000,000
Kimi-2.6	$0.95	$0.16	$4.00	262,144
GPT-5.3 Codex	$1.75	$0.175	$14.00	400,000

Qwen3.7-Max 备注：原价为输入 ¥12 / 输出 ¥36（人民币），阿里云百炼平台限时 5 折活动后变为 ¥6 / ¥18，新用户享 7000 万 Token 免费额度。按 1 USD ≈ 6.9 CNY 换算为美元计入上表。

2.2 各模型关键信息

• DeepSeek V4 Pro：75% 折扣后的永久定价（2026-05-31 后生效），支持 1M 上下文与 384K 最大输出。缓存命中价仅为标准输入的 1/120。
• DeepSeek V4 Flash：高性价比版本，适合高并发 Agent 流量，输出价仅为 GPT-5.3 Codex 的 1/50。
• Qwen3.7-Max：阿里云百炼平台 2026-05-22 上线，原价 ¥12/¥36，限时 5 折后 ¥6/¥18，新用户享 7000 万 Token 免费额度。
• Kimi-2.6：支持缓存机制降低长会话成本，另有 Adagio 到 Vivace 的会员订阅计划。
• GPT-5.4 mini：OpenAI 目前最强大的 mini 模型，支持文本+图像+工具调用，在 Codex 中仅消耗 GPT-5.4 配额的 30%。
• GPT-5.3 Codex：专为复杂多步编码任务打造的顶级 Agentic 模型，输出价格高达 $14/1M，是 DeepSeek V4 Flash 的 50 倍。

2.3 成本梯队分析

维度	最便宜 → 最贵
标准输入	DeepSeek V4 Flash ($0.14) → V4 Pro ($0.435) → GPT-5.4 mini ($0.75) → Qwen ($0.87) → Kimi ($0.95) → GPT-5.3 Codex ($1.75)
缓存命中	DeepSeek V4 Flash ($0.003) → V4 Pro ($0.004) → GPT-5.4 mini ($0.075) → Kimi ($0.16) → Qwen ($0.17) → GPT-5.3 Codex ($0.175)
标准输出	DeepSeek V4 Flash ($0.28) → V4 Pro ($0.87) → Qwen ($2.61) → Kimi ($4.00) → GPT-5.4 mini ($4.50) → GPT-5.3 Codex ($14.00)

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三、OpenAI API 计费机制解密

3.1 三个核心概念

概念	通俗理解	计费逻辑
标准输入 (Cache Miss)	你首次发给模型的全新内容	模型从头计算，按标准输入价收费
缓存命中 (Cache Hit)	你之前发过、模型已记住的内容	模型直接复用，按缓存价收费（通常 1/10）
标准输出 (Output)	模型生成并返回给你的内容	按输出价收费，通常比输入更贵

3.2 RESTful API 字段映射

在 OpenAI 的 /v1/chat/completions 响应中，这三个概念对应具体的 JSON 字段：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1750,           // 总输入 token
    "completion_tokens": 150,        // 输出 token
    "total_tokens": 1900,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 1450,       // ← 缓存命中的部分
      "audio_tokens": 0
    }
  }
}

• 标准输入 = prompt_tokens - cached_tokens
• 缓存命中 = prompt_tokens_details.cached_tokens
• 标准输出 = completion_tokens

3.3 三轮对话实战（curl 示例）

以下以 GPT-5.4 mini 为例，演示多轮对话中缓存如何累积。

第一轮：全新请求（0 缓存）

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"   -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位资深代码审查专家。以下是项目规范：1. 所有函数必须加类型注解；2. 禁止裸 except；3. 日志必须使用 structlog。请基于这些规范审查用户提交的代码。"},
      {"role": "user", "content": "请审查这段代码：def foo(x): try: return x/0 except: return None"}
    ]
  }'

返回 usage：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1000,
    "completion_tokens": 300,
    "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0}
  }
}

费用计算：

• 标准输入：1000 × $0.75 / 1M = $0.00075
• 缓存命中：0
• 标准输出：300 × $4.50 / 1M = $0.00135
• 合计：$0.0021

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第二轮：追问同一话题（800 tokens 命中）

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"   -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位资深代码审查专家。以下是项目规范：1. 所有函数必须加类型注解；2. 禁止裸 except；3. 日志必须使用 structlog。请基于这些规范审查用户提交的代码。"},
      {"role": "user", "content": "请审查这段代码：def foo(x): try: return x/0 except: return None"},
      {"role": "assistant", "content": "问题1：缺少类型注解；问题2：使用了裸 except；问题3：缺少日志记录。建议修改..."},
      {"role": "user", "content": "那如果改成 except ZeroDivisionError: 呢？"}
    ]
  }'

返回 usage：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1350,
    "completion_tokens": 200,
    "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 800}
  }
}

费用计算：

• 标准输入：(1350 - 800) × $0.75 / 1M = 550 × $0.75 / 1M = $0.0004125
• 缓存命中：800 × $0.075 / 1M = $0.00006
• 标准输出：200 × $4.50 / 1M = $0.0009
• 合计：$0.0013725

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第三轮：继续深挖（1450 tokens 命中）

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"   -d '{
    "model": "gpt-5.4-mini",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一位资深代码审查专家。以下是项目规范：1. 所有函数必须加类型注解；2. 禁止裸 except；3. 日志必须使用 structlog。请基于这些规范审查用户提交的代码。"},
      {"role": "user", "content": "请审查这段代码：def foo(x): try: return x/0 except: return None"},
      {"role": "assistant", "content": "问题1：缺少类型注解；问题2：使用了裸 except；问题3：缺少日志记录。建议修改..."},
      {"role": "user", "content": "那如果改成 except ZeroDivisionError: 呢？"},
      {"role": "assistant", "content": "这样改可以捕获具体异常，但还需要添加类型注解和 structlog 日志。另外建议将函数签名改为 def foo(x: float) -> Optional[float]:"},
      {"role": "user", "content": "还有别的问题吗？"}
    ]
  }'

返回 usage：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1750,
    "completion_tokens": 150,
    "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 1450}
  }
}

费用计算：

• 标准输入：(1750 - 1450) × $0.75 / 1M = 300 × $0.75 / 1M = $0.000225
• 缓存命中：1450 × $0.075 / 1M = $0.00010875
• 标准输出：150 × $4.50 / 1M = $0.000675
• 合计：$0.00100875（约 $0.00101）

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3.4 三轮成本趋势

轮次	总输入	缓存命中	未命中	标准输入费用	缓存命中费用	输出费用	总费用	节省
第1轮	1000	0	1000	$0.00075	$0	$0.00135	$0.00210	基准线
第2轮	1350	800	550	$0.0004125	$0.00006	$0.0009	$0.00137	↓ 35%
第3轮	1750	1450	300	$0.000225	$0.000109	$0.000675	$0.00101	↓ 52%

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3.5 关键规律：缓存是"滚雪球"的

通过三轮对话，可以总结出 OpenAI 缓存机制的四个核心规律：

1. 缓存自动累积：每一轮处理过的输入（包括历史对话中的 assistant 回复，只要它曾作为下一轮输入出现过）都会自动进入缓存池。你不需要传任何额外参数，OpenAI 自动做前缀匹配。

2. 只有"本轮新增"按标准输入收费：第三轮中，真正按标准输入价计费的只有 assistant 第二轮的回复（200 tokens）+ user 第三轮的新问题（100 tokens）= 300 tokens。其余 1450 tokens 全部按缓存命中价（$0.075/1M）计费。

3. 生成时的输出 Token 本身不产生缓存，但作为历史消息传入下一轮时可触发缓存：模型上一轮生成的内容（completion_tokens）在生成瞬间不享受缓存优惠；但当它成为下一轮 messages 数组的一部分，且前缀匹配成功时，后续请求可以将其视为缓存命中。因此每一轮都必须为新的 completion_tokens 付费，但历史输出在后续轮次中可能按缓存价复用。

4. 长对话越聊越便宜：到第 5、6 轮时，可能 90% 的输入都是缓存命中，成本趋近于"只付输出钱"。

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3.6 缓存失效的陷阱

缓存虽然强大，但极易失效。以下情况会导致缓存清零：

触发条件	结果	示例
修改 system prompt 任意字符	整段缓存失效	把"资深代码审查专家"改成"高级代码审查专家"
插入/删除中间消息	后续前缀全部失效	在第二轮和第三轮之间插入一条新消息
超时	缓存自动清除	OpenAI 缓存保留约 5~10 分钟，超时后需重新计算
切换模型	缓存完全失效	从 gpt-5.4-mini 切到 gpt-5.3-codex
变更工具/函数定义	系统提示层改变	添加新的 function 到 tools 数组

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四、成本优化实战策略

基于以上分析，以下是可直接落地的成本优化方案：

4.1 模型选择策略

场景	推荐模型	原因
高频轻量调用（<< 400K 上下文）	DeepSeek V4 Flash	输入 $0.14、输出 $0.28，全表最低
复杂长上下文分析（> 400K）	DeepSeek V4 Pro	1M 上下文 + 缓存命中仅 $0.004
需要最强代码能力（Agent 任务）	GPT-5.3 Codex	能力最强，但输出 $14/1M，需控制调用频率
国内合规 + 阿里云生态	Qwen3.7-Max	5 折后性价比尚可，显式缓存命中仅 $0.09
多模态（视觉 + 文本）	Kimi-2.6	支持视觉输入，但上下文仅 262K

4.2 缓存优化技巧

1. 固定 system prompt：把系统提示写成模板，任何字符变动都会导致缓存失效。建议用变量注入而非字符串拼接。

2. 批量追问：在缓存有效期内（5~10 分钟）集中完成同一文档的多轮分析，避免超时后重新计费。

3. 利用 DeepSeek 的显式缓存：如果你使用 DeepSeek API，可以手动传入 prompt_cache_key 和 prompt_cache_retention，精确控制缓存生命周期，不受 5~10 分钟超时限制。

4. 避免在对话中间插入消息：这会破坏前缀匹配，导致后续所有历史重新计费。

4.3 成本测算公式

对于一次 API 调用，总成本可精确计算为：

总成本($) = (prompt_tokens - cached_tokens) × 标准输入单价
         + cached_tokens × 缓存命中单价
         + completion_tokens × 输出单价

以第三轮对话为例（GPT-5.4 mini）：

• 标准输入：300 × $0.75 / 1,000,000 = $0.000225
• 缓存命中：1450 × $0.075 / 1,000,000 = $0.00010875
• 标准输出：150 × $4.50 / 1,000,000 = $0.000675
• 合计：$0.00100875（约 $0.00101）

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五、结语

从工具层的 Codex/Copilot/Cloud Code 缓存架构，到模型层的 DeepSeek/Qwen/Kimi/GPT 定价体系，再到 RESTful API 中 prompt_tokens_details.cached_tokens 的具体计费逻辑，缓存机制贯穿了 AI 应用成本的每一个环节。

核心 takeaway：

• 如果你追求极致性价比，DeepSeek V4 Flash 是目前的标杆，输出成本仅为 GPT-5.3 Codex 的 1/50。
• 如果你追求复杂任务能力，GPT-5.3 Codex 无可替代，但需通过缓存优化和批量策略控制成本。
• 如果你做长对话 Agent，理解 OpenAI 的自动前缀缓存机制，可以让你的输入成本从 $0.75/1M 降到 $0.075/1M，甚至更低。

缓存不是魔法，而是你付过钱的输入历史的复用。设计好对话结构、固定好系统提示、集中好追问时机，就能让每一分钱都花在刀刃上。

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参考链接

• DeepSeek 官方定价：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• OpenAI 官方定价：https://openai.com/api/pricing/
• Kimi K2.6 定价：https://www.kimi.com/resources/kimi-k2-6-pricing
• 阿里云百炼控制台：https://bailian.console.aliyun.com/
• OpenAI Prompt Caching 文档：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-caching