Υπολογιστής κόστους API OpenAI, Claude & Gemini
Συγκρίνετε τα μηνιαία κόστη ανά πάροχο με εκπτώσεις από caching και batch επεξεργασία.
Το κόστος API για τα GPT, Claude και Gemini κυμαίνεται από $0,15 έως $75 ανά εκατομμύριο input tokens, με τα output tokens να είναι συνήθως 3–5 φορές ακριβότερα. Με 10 εκατομμύρια tokens τον μήνα, το GPT-4o κοστίζει περίπου $775, το Claude Sonnet 4 περίπου $1.140 και το Gemini 2.5 Pro περίπου $825. Το prompt caching μειώνει το κόστος κατά 10 φορές στα cached tokens, ενώ το Batch API μειώνει το κόστος κατά 50% για εργασίες χωρίς απαίτηση πραγματικού χρόνου. Με αυτόν τον υπολογιστή μπορείτε να μοντελοποιήσετε την ακριβή χρήση σας και στους τρεις παρόχους.
Τα στοιχεία σας
05 fieldsΓια ποιους είναι κατασκευασμένο αυτό το εργαλείο
Ιδρυτές που χαρτογραφούν ένα project openai api πριν μιλήσουν με vendors. CTOs και ηγέτες μηχανικών που φτιάχνουν ετήσιο budget για νέα product work. Product managers που μεταφράζουν μια ιδέα μιας γραμμής σε μια αμυντική range για τα οικονομικά. Ομάδες Procurement που ελέγχουν εύλογα προσφορές από agencies και contractors.
Πώς κάνουμε τον υπολογισμό
Οι τιμές βασίζονται στις δημόσια αναρτημένες χρεώσεις των OpenAI, Anthropic και Google όπως ισχύουν το 2026. Το prompt caching εφαρμόζεται μόνο στα cached token εισόδου (συνήθως το system prompt + σταθερό context). Το Batch API εφαρμόζεται τόσο στα token εισόδου όσο και εξόδου για μη realtime εργασίες με SLA 24 ωρών.
Πηγές δεδομένων
Παράγοντες που επηρεάζουν το νούμερο
Επιλογή επιπέδου μοντέλου
Τα frontier μοντέλα όπως το GPT-4.5, το Claude Opus 4 και το Gemini 2.5 Pro κοστίζουν 5 έως 10 φορές περισσότερο ανά token σε σχέση με τα μεσαία αδέρφια τους. Χρησιμοποίησε frontier μόνο για δύσκολες εργασίες συλλογιστικής όπου τα μεσαία όντως αποτυγχάνουν: σύνθετη πολυβηματική λογική, μαθηματικά, ασαφής παραγωγή κώδικα ή εργασίες που απαιτούν βαθιά παγκόσμια γνώση. Δρομολόγησε όλα τα υπόλοιπα σε Claude Sonnet 4, GPT-4o ή Gemini Flash. Η διαφορά κόστους είναι τόσο μεγάλη που η έξυπνη δρομολόγηση συνήθως μειώνει τη δαπάνη κατά 60 έως 80% σε μικτά workloads.
Προσωρινή αποθήκευση προτροπών
Η Anthropic αποθηκεύει προσωρινά τα token εισόδου για 5 λεπτά δωρεάν ή 1 ώρα με 25% επιπλέον χρέωση, μειώνοντας το κόστος των cached token κατά περίπου 90%. Η OpenAI αποθηκεύει αυτόματα για 5 έως 10 λεπτά σε ορισμένα endpoints χωρίς καμία ρύθμιση. Το caching λειτουργεί καλύτερα όταν το system prompt σου ξεπερνά τα 2K token και είναι σταθερό μεταξύ των αιτημάτων, κάτι που περιγράφει τα περισσότερα production chatbots και συστήματα RAG. Η εξοικονόμηση είναι μεγαλύτερη σε workloads με μακρύ σταθερό context και πολλά αιτήματα ανά λεπτό.
API μαζικής επεξεργασίας
Τόσο η OpenAI όσο και η Anthropic προσφέρουν batch endpoints με ακριβώς 50% έκπτωση στην κανονική τιμή, με αντάλλαγμα SLA 24 ωρών. Το Batch είναι ιδανικό για ταξινόμηση, παραγωγή embeddings, περίληψη, εκτελέσεις αξιολόγησης και οποιαδήποτε παρασκηνιακή επεξεργασία. Η ενσωμάτωση είναι απλή: ίδιο μοντέλο, ίδιο prompt, διαφορετικό endpoint, συν μια ουρά αναμονής για τα αποτελέσματα. Οι περισσότερες ομάδες παραβλέπουν το batch και πληρώνουν πλήρη τιμή για workloads που δεν έχουν απαίτηση πραγματικού χρόνου, κάτι που αποτελεί ένα από τα πιο εύκολα αποτρέψιμα κόστη AI.
Tokens εξόδου
Τα token εξόδου κοστίζουν 3 έως 5 φορές περισσότερο από τα token εισόδου σε όλους τους παρόχους, και οι περισσότερες απαντήσεις δεν χρειάζονται το buffer των 4K token εξόδου που επιτρέπει το API από προεπιλογή. Αν εξάγεις μια απάντηση ναι ή όχι, περιόρισε την έξοδο σε 10 token. Αν παράγεις μια σύντομη περίληψη, περιόρισέ την σε 200. Το μοντέλο συχνά θέλει να εξηγήσει τη συλλογιστική του ακόμα κι όταν δεν το ζήτησες, και πληρώνεις για αυτές τις εξηγήσεις. Η σύσφιξη του max_tokens συχνά μειώνει το κόστος εξόδου κατά 30 έως 50% χωρίς καμία επίπτωση στην ποιότητα.
Το context window δεν ισούται με την τιμή
Όλοι οι μεγάλοι πάροχοι χρεώνουν ανά token που καταναλώνεται, όχι ανά μέγεθος context window. Αν χρησιμοποιήσεις context window 200K για ένα prompt 5K token, πληρώνεις ακριβώς ό,τι θα πλήρωνες με context window 5K για το ίδιο prompt. Αυτό σημαίνει ότι τα μοντέλα μεγάλου context δεν είναι «πιο ακριβά στη χρήση» παρά μόνο αν γεμίσεις όντως το context. Διάλεξε μοντέλο με βάση τις δυνατότητες και την τιμή ανά token, όχι με βάση το ποιο context window είναι μεγαλύτερο.
Πώς να μειώσετε το κόστος
Ενεργοποίησε το prompt caching ως την πρώτη βελτιστοποίηση, πριν από οτιδήποτε άλλο. Στην Anthropic, σήμανε το σταθερό system prompt σου με cache_control headers και τα cached tokens πέφτουν στο περίπου 10% της κανονικής τιμής input. Στην OpenAI, το caching γίνεται αυτόματα σε ορισμένα endpoints όταν το πρόθεμα του prompt είναι ίδιο σε όλα τα requests. Το όφελος είναι μέγιστο σε workloads με μεγάλο σταθερό context και πολλά requests: chatbots με λεπτομερή personas, συστήματα RAG με επαναλαμβανόμενο retrieval context, και οποιοδήποτε agent loop που ξαναστέλνει ένα μεγάλο σύνολο οδηγιών. Οι περισσότερες ομάδες ξεχνούν να ενεργοποιήσουν το caching και πληρώνουν 5 έως 10 φορές παραπάνω.
Μετέφερε κάθε μη real-time workload στο Batch API. Τόσο η Anthropic όσο και η OpenAI προσφέρουν batch endpoints στο ακριβώς 50% της κανονικής τιμής, με αντάλλαγμα SLA απόκρισης 24 ωρών. Εργασίες ταξινόμησης, moderation περιεχομένου, παραγωγή embeddings, pipelines περίληψης και evaluation runs είναι όλα κατάλληλοι υποψήφιοι. Η ενσωμάτωση είναι απλή γιατί το prompt και το μοντέλο μένουν ίδια. Πολλές ομάδες τρέχουν ολόκληρο το pipeline tagging περιεχομένου σε κανονική τιμή, ενώ το batch θα μείωνε τον λογαριασμό στη μισή τιμή χωρίς καμία διαφορά στην ποιότητα.
Δρομολόγησε τα requests ανά δυσκολία. Απλά ερωτήματα (χαιρετισμοί, μορφοποίηση, βασικές αναζητήσεις) ανήκουν στο GPT-4o mini, το Claude Haiku ή το Gemini Flash, με κόστος $0,15 έως $0,80 ανά εκατομμύριο input tokens. Σύνθετη συλλογιστική ανήκει στο Claude Opus, το GPT-4.5 ή το Gemini Pro, με $1,25 έως $75 ανά εκατομμύριο. Ένας μικρός classifier μπροστά από τον model router σου συνήθως μειώνει το κόστος 60 έως 80% σε μικτά workloads. Το να στέλνεις τα πάντα σε frontier μοντέλο είναι το πιο συχνό λάθος κόστους AI που βλέπουμε σε production.
Περιόρισε αυστηρά το max_tokens. Τα output tokens κοστίζουν 3 έως 5 φορές περισσότερο από τα input tokens, και το προεπιλεγμένο buffer 4K output είναι πολύ μεγαλύτερο από ό,τι χρειάζονται οι περισσότερες αποκρίσεις. Βάλε όριο 10 tokens για απαντήσεις ναι/όχι, 200 για σύντομες περιλήψεις, και για δομημένο JSON ό,τι απαιτεί το schema σου συν ένα μικρό buffer. Το μοντέλο μερικές φορές θέλει να αναλύσει περισσότερο ακόμα κι όταν δεν το ζήτησες, και πληρώνεις για αυτές τις αναλύσεις. Η σύσφιξη του max_tokens σημαίνει μείωση κόστους output 30 έως 50% στις περισσότερες περιπτώσεις.
Κράτα μόνο το απαραίτητο retrieved context ανά ερώτημα. Τα συστήματα RAG συχνά ανακτούν 10 έως 20 chunks και τα βάζουν όλα στο prompt «για σιγουριά». Το αποτέλεσμα είναι να πληρώνεις για χιλιάδες άσχετα tokens ανά request. Ένας reranker που φιλτράρει στα 3 έως 5 πιο σχετικά chunks συνήθως μειώνει τη χρήση input tokens κατά 50 έως 70% χωρίς απώλεια ποιότητας — συχνά και με βελτίωση, γιατί το μοντέλο δεν αποσπάται από άσχετο context.
Καταγράφεις κάθε request με token counts, μοντέλο και κατάσταση cached ή μη. Δεν μπορείς να βελτιστοποιήσεις ό,τι δεν βλέπεις, και το κόστος AI μπορεί να αλλάξει μορφή μέσα σε μια νύχτα όταν κυκλοφορήσει νέο feature ή tweaked prompt. Βάλε ημερήσιες ειδοποιήσεις δαπάνης. Φτιάξε dashboard που αναλύει τη δαπάνη ανά feature, μοντέλο και endpoint. Οι περισσότερες υπερβάσεις κόστους σε production που συναντάμε συμβαίνουν επειδή ένα usage pattern άλλαξε δύο εβδομάδες πριν κάποιος κοιτάξει τον λογαριασμό.
Κόστος ανά εκατομμύριο tokens (τιμολόγηση 2026)
| Μοντέλο | Είσοδος | Έξοδος | Cache είσοδου |
|---|---|---|---|
| GPT-4.5 | $75.00 | $150.00 | $37.50 |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | $1.25 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | $0.075 |
| Claude Opus 4 | $15.00 | $75.00 | $1.50 |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | $0.30 |
| Claude Haiku 4 | $0.80 | $4.00 | $0.08 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | N/A |
| Gemini 2.5 Flash | $0,075 | $0,30 | N/A |
Συχνές ερωτήσεις
Τα ερωτήματα που λαμβάνουμε κάθε εβδομάδα
Οι σύντομες απαντήσεις, γραμμένες με απλή γλώσσα. Αν η ερώτησή σας δεν υπάρχει εδώ,
GPT-4o: $2,50 ανά εκατομμύριο input tokens, $10 για output. GPT-4o mini: $0,15/εκ. input, $0,60 output. GPT-4.5: $75/εκ. input, $150 output. Με 10 εκ. tokens τον μήνα και αναλογία 30/70 input/output, υπολογίστε $25–$13 χιλ. ανάλογα με το μοντέλο.
Για τις περισσότερες εργασίες: GPT-4o mini, Gemini 2.5 Flash ή Claude Haiku 4 — όλα κάτω από $1 ανά εκατομμύριο input tokens. Για ισορροπία ποιότητας-τιμής: Claude Sonnet 4 ή Gemini 2.5 Pro.
Η Anthropic και η OpenAI αποθηκεύουν προσωρινά μεγάλα input prompts μεταξύ των αιτημάτων. Τα cached tokens κοστίζουν περίπου 90% λιγότερο από τα μη cached. Ιδανικό για chatbots με σταθερά system prompts ή RAG με σταθερό context.
Ακριβώς 50% τόσο στα input όσο και στα output tokens. Απαιτεί αποδοχή SLA 24 ωρών. Κατάλληλο για ταξινόμηση, περίληψη, embeddings και αξιολόγηση. Ακατάλληλο για συνομιλίες πραγματικού χρόνου ή διαδραστικό UX.
Σε αντίστοιχα επίπεδα ποιότητας, το κόστος είναι παρόμοιο. Το Claude Sonnet 4 σε σχέση με το GPT-4o είναι περίπου στα ίδια. Το Claude Opus 4 με prompt caching κοστίζει περίπου 30% φθηνότερα από το GPT-4o σε εργασίες με σταθερά prompts.
(1) Ενεργοποιήστε το prompt caching. (2) Χρησιμοποιήστε το Batch API όπου είναι δυνατό. (3) Κατευθύνετε τα απλά ερωτήματα σε mini μοντέλα. (4) Περιορίστε αυστηρά τα max_tokens. (5) Κρατήστε το retrieval context μόνο στα απαραίτητα.
Το σημείο ισοσκέλισης βρίσκεται γύρω στα $5 χιλ. μηνιαίας δαπάνης σε API. Κάτω από αυτό: συνεχίστε με APIs. Πάνω από αυτό: η αυτόνομη φιλοξενία Llama 3.1 ή Mistral μειώνει το κόστος κατά 50–70%, αν διαθέτετε την τεχνογνωσία υποδομής.
Πάρε ένα αντιπροσωπευτικό δείγμα 100 αιτημάτων. Μέτρησε τον μέσο όρο token εισόδου και εξόδου. Πολλαπλασίασε με τον μηνιαίο όγκο αιτημάτων. Πολλαπλασίασε με το κόστος ανά εκατομμύριο token. Πρόσθεσε 30% περιθώριο ασφαλείας.
Μόνο για δύσκολη συλλογιστική όπου τα μεσαία μοντέλα αποτυγχάνουν. Για το 80% των production workloads, το Sonnet 4, το GPT-4o ή το Gemini 2.5 Pro δουλεύουν μια χαρά με 10× χαμηλότερο κόστος.
Εντός ±15% για τυπικά workloads. Η απόκλιση στην πράξη προέρχεται από διακυμάνσεις στο μήκος των prompt, διακυμάνσεις στο μήκος των απαντήσεων, βρόχους σφαλμάτων και επαναλήψεων, και λογική δρομολόγησης. Χρησιμοποίησε τον υπολογιστή ως εργαλείο σχεδιασμού, όχι ως τελικό λογαριασμό.
Σχετικά εργαλεία
Άλλοι υπολογιστές που ανοίγουν συνήθως αμέσως μετά από αυτόν· επιλέξτε αυτόν που ταιριάζει στην επόμενη απόφασή σας.
Κόστος ανάπτυξης συν μηνιαίο κόστος λειτουργίας· η πλήρης εικόνα.
Αποκτήστε μια ακριβή εκτίμηση από την ομάδα μας
Οι υπολογιστές σας δίνουν ένα εύρος. Μια κλήση 30 λεπτών σας δίνει σταθερό πεδίο εφαρμογής, χρονοδιάγραμμα και προϋπολογισμό. Δωρεάν συμβουλευτική, χωρίς δεσμεύσεις.
Ξεκινήστε τη συζήτηση