LLM Token 计数器与每月 API 成本计算器
涵盖 60 个精选 2026 OpenRouter 模型,综合测算提示词缓存命中率、Batch API 五折优惠与 30 天支出。
OpenRouter v1 快照(精选 60 个 / 共 468 个模型 · 2026-11-12)
单次调用 Token 数
4,800
2026 最低成本模型
Qwen3.7 Flash
最低 30 天账单
US$5.28/月
参与对比的 2026 模型
60
| 模型(2026 发布) | 提供商与发布日期 | 输入 / 缓存命中($/1M) | 输出($/1M) | 每千次调用 | 30 天支出 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | Google 2026-11-10 | US$2 / US$0.1 | US$10 | US$12.2000 | |
| Claude Fable 5.2 | Anthropic 2026-11-09 | US$8 / US$0.2 | US$40 | US$48.4000 | |
| Muse Ember | Meta 2026-11-09 | US$0.1 / US$0.004 | US$0.5 | US$0.6080 | |
| Gemini Omni 1.2 Flash | Google 2026-11-05 | US$1.5 / US$0.375 | US$9 | US$10.9500 | |
| Gemini Omni 1.1 Flash | Google 2026-11-04 | US$1.5 / US$0.375 | US$9 | US$10.9500 | |
| GLM 5.3 FlashX Legal | Z.ai / GLM 2026-11-02 | US$0.37 / US$0.075 | US$1.25 | US$1.8900 | |
| GPT-6.1 Terra Pro | OpenAI 2026-10-26 | US$1 / US$0.05 | US$5 | US$6.1000 | |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI 2026-10-26 | US$1 / US$0.05 | US$5 | US$6.1000 | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot 2026-10-23 | US$0.238 / US$0.2 | US$8.409 | US$7.6018 | |
| MiniMax M3.1 Flash | MiniMax 2026-10-19 | US$0.15 / US$0.015 | US$0.6 | US$0.8100 | |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | DeepSeek 2026-10-17 | US$0.15 / US$0.003 | US$0.6 | US$0.7860 | |
| Muse Spark Open | Meta 2026-10-15 | US$1.25 / US$0.15 | US$4.25 | US$6.2000 |
生产计费公式与缓存折扣系数
在 GPT-6.1、Claude 5.5、Gemini 4 与 DeepSeek V4.1 上,前缀缓存读取可将输入单价降低 90%–95%。 你可以在严格 JSON Schema 转换器中精简工具定义,或通过 MCP 配置构建器接入本地服务。
Single Request Cost = [ (Input_Tokens × (1 - Cache_Hit_Ratio) × Uncached_Input_Rate)
+ (Input_Tokens × Cache_Hit_Ratio × Cached_Input_Read_Rate)
+ (Output_Tokens × Output_Rate) ] ÷ 1,000,000 × Batch_Multiplier
30-Day Monthly Spend = Single Request Cost × Daily_Requests × 30
常见问题
OpenRouter 模型价格多久更新一次?
定时后台工作流每 12 小时查询一次 OpenRouter 公开的 v1 API,一旦上游费率或前沿模型发布发生变化, 便会自动更新内置的 2026 模型快照。
提示词缓存在 2026 前沿模型上能节省多少费用?
在 GPT-6.1 Terra/Sol($0.05–$0.10/1M 对比 $1–$2/1M)、Claude 5.5 Sonnet/Opus($0.10–$0.20/1M 对比 $2–$4/1M) 及 Gemini 4 Argon($0.10/1M 对比 $2/1M)上,提示词缓存读取可将输入 Token 计费降低 90% 至 95%。
能否通过 URL 参数预填 Token 数量以便进行 FinOps 评审?
可以。点击复制分享链接或传入 ?in=12000&out=1500&calls=500&cache=80&batch=1,
即可在页面加载时自动还原精确的负载假设。