Calculadora de costes de la API de OpenAI

OpenAI cachea automáticamente los prefijos de prompt repetidos: no hay que marcar nada en la solicitud, y un acierto de caché se cobra a 5%–10% del precio de entrada en los modelos de abajo. En nuestros datos GPT-5.4 mini, GPT-5.4 nano no tienen tarifa de escritura en caché, así que un fallo cuesta lo mismo que la entrada normal, mientras que GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Luna tienen un precio de escritura de 1.25× la tarifa de entrada. GPT-5.5 Pro no tiene precio de entrada en caché, así que la caché no ahorra nada con él.

La Batch API quita 50% a la entrada y 50% a la salida a cambio de resultados asíncronos, y los tokens en caché dentro de un batch cuestan 50% de la tarifa normal en caché. Las tarifas de contexto largo se aplican por encima de 272K en GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-5.5 Pro, GPT-6 Luna y 7 más (entrada 2×, salida 1.5×), a toda la solicitud. La palanca más grande es la gama del modelo: los modelos pro gastan más cómputo por respuesta y cobran mucho más por token, mini y nano cambian calidad por precio, y el modelo insignia queda en medio.

La tabla calcula una misma carga en cada modelo: 10,000 solicitudes al día con 6,000 tokens de entrada y 500 de salida por solicitud. Columnas: sin caché; 70% de la entrada leída de la caché y 5% escrita en ella; todas las solicitudes por la Batch API. Con el mismo tráfico, GPT-5.5 Pro cuesta 318× lo que GPT-6 Luna.

Estimaciones con tarifas por token publicadas; verifica los precios oficiales antes de presupuestar. Datos sincronizados de la lista de precios de LiteLLM el 2026-10-08.

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