Σύγκριση Τιμών LLM API 2026: Κάθε Κύριο Μοντέλο, Τιμολογημένο

Σύγκριση Τιμών LLM API 2026: Κάθε Κύριο Μοντέλο, Τιμολογημένο

Μια σύγκριση τιμών LLM API听起来 ακούγεται απλή μέχρι να προσπαθήσεις να την φτιάξεις: οι τιμές άλλαξαν δύο φορές στο πρώτο εξάμηνο του 2026, κάθε πάροχος τιμολογεί διαφορετικά τα input και output tokens, και ο «κεντρικός» αριθμός σπάνια ταιριάζει με τον πραγματικό σου λογαριασμό. Γι’ αυτό συγκεντρώσαμε κάθε στοιχείο παρακάτω απευθείας από την επίσημη σελίδα τιμολόγησης στις 14 Ιουλίου 2026 και κάναμε τους υπολογισμούς για ένα πραγματικό φόρτο εργασίας στο τέλος.

Ο Πλήρης Πίνακας Τιμών LLM API (2026)

Εδώ είναι ολόκληρος ο χώρος σε μία οθόνη, τιμολογημένος ανά 1 εκατομμύριο tokens σε USD. Αυτός είναι ο πίνακας που κάνουν screenshot οι άνθρωποι, γι’ αυτό έρχεται πρώτος.

Δύο υποσημειώσεις που έχουν σημασία. Το Claude Sonnet 5 βρίσκεται σε εισαγωγική τιμή $2.00 για input / $10.00 για output ανά εκατομμύριο έως τις 31 Αυγούστου 2026, μετά επανέρχεται στα $3.00 / $15.00 που φαίνονται παραπάνω. Και το Gemini 2.5 Pro αυξάνεται στα $2.50 για input / $15.00 για output μόλις ένα single prompt ξεπεράσει τα 200K tokens, οπότε η «καταλόγου» τιμή του είναι στην πραγματικότητα ένα ελάχιστο όριο.

Κάθε μοντέλο εδώ προσφέρει επίσης Batch API με flat έκπτωση 50% τόσο στο input όσο και στο output (Anthropic, OpenAI, Google και Alibaba), κάτι που θα ενσωματώσουμε στο πρακτικό παράδειγμα παρακάτω.

Για Τι Πληρώνεις Πραγματικά

Τρεις αριθμοί καθορίζουν τον λογαριασμό σου και οι περισσότερες σελίδες τιμολόγησης θάβουν δύο από αυτούς.

• Input tokens είναι όλα όσα στέλνεις: system prompt, ιστορικό συνομιλίας, retrieved context, η ερώτηση του χρήστη. Σε εφαρμογές chat και RAG αυτό είναι συνήθως το μεγαλύτερο μέρος.
• Output tokens είναι αυτά που παράγει το μοντέλο και κοστίζουν 3-6 φορές περισσότερο από τα input σε σχεδόν κάθε πάροχο. Το GPT-5.6 Terra χρεώνει $2.50 για input και $15.00 για output, έναν πολλαπλασιαστή 6x. Οι verbose απαντήσεις πληγώνουν.
• Cached input είναι ο κρυφός παράγοντας. Αν στέλνεις το ίδιο system prompt σε κάθε αίτημα, το prompt caching χρεώνει αυτά τα επαναλαμβανόμενα tokens περίπου στο 10% της κανονικής τιμής. Κοίταξε τη στήλη "Cached Input" παραπάνω: το Claude Opus 4.8 πέφτει από $5.00 σε $0.50. Σε μια εφαρμογή υψηλής κίνησης, αυτή η στήλη αποφασίζει αν ο λογαριασμός σου θα είναι $10K ή $3K. Ο οδηγός μας για prompt caching καλύπτει τη ρύθμιση για κάθε πάροχο.

Το συμπέρασμα: μια_raw_ σύγκριση «τιμής input» είναι παραπλανητική. Το μοντέλο με τη χαμηλότερη ταμπέλα μπορεί να χάσει από ένα ελαφρώς ακριβότερο που κάνει καλύτερο caching, και το μοντέλο με την πιο τρομακτική τιμή output μπορεί να είναι το φθηνότερο αν η εργασία σου επιστρέφει απαντήσεις δύο λέξεων.

Τα Φθηνότερα Μοντέλα για Εργασίες Υψηλού Όγκου

Αν επεξεργάζεσαι εκατομμύρια tokens σε εργασίες όπως ταξινόμηση, εξαγωγή, σύνοψη ή moderation, το κάτω μέρος του πίνακα είναι εκεί που βρίσκεται το ενδιαφέρον οικονομικά.

• DeepSeek-V4 είναι το χαμηλότερο σημείο τιμής στα $0.14 input / $0.28 output. Ο ρυθμός input με cache-hit περίπου $0.003 ανά εκατομμύριο είναι σχεδόν δωρεάν. Σε ένα context 1M tokens με max output 384K, διαχειρίζεται άνετα τις περισσότερες μη-frontier εργασίες.
• Gemini 2.5 Flash-Lite στα $0.10 / $0.40 είναι η απάντηση της Google, με το ίδιο context 1M και ένα ώριμο οικοσύστημα.
• Zhipu GLM-4.6 στα $0.43 / $1.74 sits στη μέση και είναι ένα ισχυρό μοντέλο coding. Αν το χρησιμοποιείς έντονα για development, η συνδρομή coding-plan του GLM μπορεί να νικήσει outright την τιμολόγηση ανά token.
• Mistral Small 4 στα $0.15 / $0.60 είναι η φθηνότερη επιλογή με κατοικία δεδομένων στην ΕΕ, κάτι που έχει σημασία για regulated workloads.

Το χάσμα μεταξύ αυτού του επιπέδου και των flagships δεν είναι διακριτικό. Η τιμή output του DeepSeek-V4 είναι πάνω από 50 φορές φθηνότερη από αυτή του GPT-5.6 Sol. Για οποιαδήποτε εργασία όπου ένα mid-tier open-weights μοντέλο περνάει το bar ποιότητάς σου, αυτή η διαφορά είναι ο单 μεγαλύτερος μοχλός στον λογαριασμό σου.

Το Επίπεδο Flagship, Συγκριμένο

Όταν η εργασία χρειάζεται genuinely frontier reasoning (complex agents, δύσκολος κώδικας, βαθιά ανάλυση), επιλέγεις μεταξύ τεσσάρων μοντέλων. Έτσι ευθυγραμμίζονται ως προς την τιμή για την ίδια κατηγορία intelligence:

Στο χαρτί το Gemini 2.5 Pro είναι η ευκαιρία της ομάδας, περίπου το ένα τέταρτο της τιμής output του Sol. Το catch είναι η ποινή long-context: ξεπέρασε τα 200K tokens σε ένα single prompt και επανατιμολογεί ολόκληρο το αίτημα στα $2.50 / $15.00. Για agents που γεμίζουν large contexts, αυτό εξαφανίζει μεγάλο μέρος του πλεονεκτήματος, οπότε τιμολόγησε τα πραγματικά μεγέθη prompt σου πριν αποφασίσεις.

Το Claude Fable 5 είναι το outlier στο κόστος. Είναι positioned above το επίπεδο Opus για την πιο demanding long-horizon reasoning, οπότε είναι ένα deliberate «διάλεξέ το όταν η correctness νικά το cost» μοντέλο, όχι default.

Τα Κρυφά Κόστη που Κανείς Δεν Βάζει στον Πίνακα

Μια σύγκριση ανά token misses four things that move real bills:

1. Long-context tiers. Το Gemini 2.5 Pro (πάνω από 200K) και το GPT-5.6 (πάνω από περίπου 272K) χρεώνουν 1.5-2x μόλις τα prompts μεγαλώσουν. Αν κάνεις work με long-document, ο effective rate σου είναι ο tiered.
2. Cache write premiums. Η Anthropic χρεώνει 1.25x για να γράψει το cache (2x για το TTL 1 ώρας) πριν πάρεις τον ρυθμό ανάγνωσης 0.1x. Αποδίδει μετά από δύο αιτήματα, αλλά ένα workload με low-repetition μπορεί να πληρώσει το premium εγγραφής και να μην εισπράξει ποτέ.
3. Batch vs real-time. Η έκπτωση 50% batch είναι free money αν το workload σου μπορεί να περιμένει 24 ώρες. Οι περισσότερες ομάδες έχουν περισσότερο batch-eligible traffic than they think (nightly jobs, backfills, moderation).
4. Ο πάροχος που δεν είναι στη λίστα. Για πολύ υψηλό όγκο, το self-hosting ενός open model σε rented GPUs μπορεί να undercut every API rate here. Ο οδηγός μας για εκτέλεση LLMs locally καλύπτει πότε γυρίζει η ζυγαριά.

Τιμή Ανά Εργασία, Όχι Ανά Token: Μια Πραγματική Δουλειά

Οι τιμές ανά token είναι αφηρημένες. Γι’ αυτό τρέξαμε μια πραγματική. Τον Ιούνιο 2026 στείλαμε ένα batch σύνοψης 50 documents (περίπου 1.2M input tokens και 120K output tokens) μέσω πέντε μοντέλων και καταγράψαμε τον πραγματικό λογαριασμό:

Ίδια 50 documents, ίδιο prompt. Ο λογαριασμός κυμαινόταν από $4.80 έως $0.20, μια διαφορά 24x σε identical work, πριν το batching. Μόλις μεταφέραμε τους παρόχους eligible για batch στην overnight queue τους, το Gemini 2.5 Flash landed στα 33 cents. Για σύνοψη, όπου η διαφορά ποιότητας μεταξύ αυτών των μοντέλων ήταν μέσα στο margin of error μας, αυτή η απόφαση αξίζει χιλιάδες δολάρια το μήνα σε scale.

Το μάθημα: η σωστή σύγκριση είναι πάντα το κόστος ανά εργασία, υπολογισμένο στον πραγματικό σου λόγο input/output, όχι η ταμπέλα τιμής ενός single token. Ένα μοντέλο με ακριβό output είναι φθηνό για extraction; ένα μοντέλο με φθηνό input είναι ακριβό για long generation.

Ποιο Μοντέλο Είναι Φθηνότερο για Την Περίπτωσή Σου;

Σύντομη εκδοχή, τιμολογημένη από τον πίνακα παραπάνω:

• Chatbots και RAG (long input, short output): η τιμή input και το caching dominate. Το Gemini 2.5 Flash και το DeepSeek-V4 κερδίζουν; πρόσθεσε prompt caching σε whichever pick.
• Long-form generation (short input, long output): η τιμή output dominates. Το Gemini 2.5 Flash-Lite και το DeepSeek-V4 είναι τα φθηνότερα; απόφυγε το GPT-5.6 Sol εκτός αν χρειάζεσαι το reasoning.
• Agents και tool use (large context, many turns): πρόσεξε τα long-context tiers. Το Claude Opus 4.8 και το GPT-5.6 Terra είναι predictable; το Gemini 2.5 Pro είναι φθηνότερο μόνο αν μείνεις under 200K.
• Coding: GLM-4.6 και η συνδρομή coding-plan του, ή Claude Opus 4.8 για τα hardest problems.
• Frontier reasoning όπου η correctness νικά το cost: Claude Opus 4.8 ή Claude Fable 5.

Όποιο κι αν καταλήξεις, δρομολόγησέ το μέσω ενός gateway ώστε η αλλαγή παρόχου να είναι μια αλλαγή config, όχι rewrite. Η σύγκριση best LLM gateway tools καλύπτει τις επιλογές, και αν θέλεις το full playbook για να ρίξεις τον λογαριασμό, δες τον οδηγό μας για μείωση κόστους LLM API. Για μια deep dive μόνο για Gemini με τα multimodal και audio rates που δεν καλύπτει αυτός ο πίνακας, δες την ανάλυση τιμών Gemini API.

Πώς Η Techsy Επιλέγει Μοντέλα Για Πελάτες

Χτίζουμε production AI systems για B2B πελάτες και η επιλογή μοντέλου είναι μία από τις πρώτες αποφάσεις που παίρνουμε, συνήθως πριν γραφτεί γραμμή κώδικα. Η προσέγγισή μας είναι boring on purpose: προφιλάρουμε τον πραγματικό λόγο input/output του workload, τιμολογούμε τους top three candidates σε αυτόν τον λόγο (όχι την ταμπέλα), τους τρέχουμε against ένα eval set για να επιβεβαιώσουμε parity ποιότητας, μετά συνδέουμε το φθηνότερο passing model πίσω από ένα gateway ώστε να μπορούμε να επανατιμολογήσουμε κάθε τρίμηνο καθώς lanzan νέα μοντέλα. Αυτό το τελευταίο βήμα έχει περισσότερη σημασία από την επιλογή του «καλύτερου» μοντέλου σήμερα, γιατί η τιμή που βλέπεις παραπάνω θα είναι λάθος σε τρεις μήνες.

Αν επιλέγεις ένα μοντέλο ή κοιτάς έναν λογαριασμό που συνεχίζει να ανεβαίνει, αυτό είναι το είδος απόφασης με το οποίο βοηθάμε. Εξερεύνησε τις υπηρεσίες AI integration ή κλείσε μια δωρεάν architecture review.

Συχνές Ερωτήσεις

Ποιο είναι το φθηνότερο LLM API το 2026;

Το DeepSeek-V4 είναι το φθηνότερο capable model στα $0.14 input / $0.28 output ανά εκατομμύριο tokens από τον Ιούλιο 2026, με cache-hit input κοντά στα $0.003. Το Gemini 2.5 Flash-Lite ($0.10 / $0.40) και το Mistral Small 4 ($0.15 / $0.60) ακολουθούν closely. Για work frontier-quality, το Gemini 2.5 Pro είναι το φθηνότερο flagship.

Είναι ακριβότερο το GPT-5.6 ή το Claude Opus 4.8;

Ταιριάζουν στο input ($5.00/M) αλλά το Claude Opus 4.8 είναι φθηνότερο στο output ($25.00/M vs $30.00/M του GPT-5.6 Sol). Για workloads heavy σε output, το Opus 4.8 κερδίζει σε τιμή; για αυτά heavy σε input, είναι effectively tied πριν το caching.

Γιατί το output είναι ακριβότερο από το input;

Η παραγωγή tokens είναι πιο compute-intensive από την ανάγνωσή τους, οπότε σχεδόν κάθε πάροχος χρεώνει 3-6 φορές περισσότερο για output. Γι’ αυτό το trimming του μήκους απάντησης (και η χρήση structured outputs) εξοικονομεί περισσότερο per token από το trimming του prompt σου.

Πόσο εξοικονομεί πραγματικά το prompt caching;

Τα cached input tokens χρεώνονται περίπου στο 10% του standard rate across Anthropic, OpenAI και Google, μια έκπτωση 90% στο repeated portion του prompt σου. Για apps που στέλνουν το ίδιο system prompt σε κάθε αίτημα, το caching συχνά κόβει τον total bill 30-50%.

Περιλαμβάνουν αυτές οι τιμές την έκπτωση Batch API;

Όχι. Ο κύριος πίνακας δείχνει standard real-time pricing. Η Anthropic, OpenAI, Google και Alibaba προσφέρουν όλες Batch API με flat έκπτωση 50% τόσο στο input όσο και στο output για non-urgent workloads που μπορούν να tolerate latency έως 24 ώρες.

Είναι το DeepSeek really τόσο φθηνότερο από τα US models;

Ναι, στο χαρτί. Η τιμή output του DeepSeek-V4 ($0.28/M) είναι πάνω από 50 φορές φθηνότερη από αυτή του GPT-5.6 Sol ($30/M). Το tradeoff είναι ότι τα frontier US models still lead στις hardest reasoning tasks, οπότε οι περισσότερες ομάδες κάνουν arbitrage τις tasks όπου ισχύει parity ποιότητας και κρατούν ένα flagship για τα rest.

Ποιο είναι το catch με τη χαμηλή τιμή του Gemini 2.5 Pro;

Το long-context tier του. Το Gemini 2.5 Pro lists στα $1.25 / $10.00, αλλά οποιοδήποτε single prompt over 200K tokens επανατιμολογεί ολόκληρο το αίτημα στα $2.50 / $15.00. Αν τα prompts σου είναι μεγάλα, budget the tiered rate, not the headline.

Πόσο συχνά αλλάζουν οι τιμές LLM API;

Συχνά. Οι τιμές shifted twice στο πρώτο εξάμηνο του 2026 και νέες families μοντέλων (όπως το tier GPT-5.6 που launched 9 Ιουλίου 2026) reset the field each time. Always confirm against the provider's official pricing page before committing a workload, and re-price quarterly.

Ποιο μοντέλο έχει το largest context window για την τιμή;

Το DeepSeek-V4 και η family Gemini 2.5 προσφέρουν context 1M token στο low end του price range. Τα μοντέλα GPT-5.6 edge slightly higher στα 1.05M και το GPT-5.4 nano reaches 1.1M στα μόλις $0.20 input, making it the cheapest large-context option for simple tasks.

Σχετικά με τον Συγγραφέα

Ο Mert Batur Gurbuz είναι Συνιδρυτής της Techsy.io, όπου η ομάδα deliver AI agents, automation systems και voice/SDR pipelines για B2B πελάτες. Σπουδάζει στο Πανεπιστήμιο του Birmingham και γράφει για το LLM tooling stack που χρησιμοποιεί actually η ομάδα Techsy σε production. Connect on LinkedIn.

Πηγές

• Anthropic Claude API Pricing (accessed 2026-07-14)
• OpenAI API Pricing (accessed 2026-07-14)
• Google Gemini API Pricing (accessed 2026-07-14)
• DeepSeek API Pricing (accessed 2026-07-14)
• Alibaba Cloud Model Studio Pricing (accessed 2026-07-14)
• Mistral API Pricing (accessed 2026-07-14)
• Z.AI (Zhipu GLM) Pricing (accessed 2026-07-14)