Claude vs ChatGPT API: Mana Lebih Murah?

Jawapan ringkas

Harga API Claude berbanding ChatGPT tidak mempunyai pemenang tunggal kerana kedua-dua vendor menetapkan harga input dan output secara berbeza pada setiap peringkat. Setakat Ogos 2026, dua peringkat Claude yang lebih tinggi mengenakan caj setiap token input yang sama seperti produk OpenAI yang sepadan dan caj setiap token output yang lebih rendah. Oleh itu, Claude sedikit lebih menjimatkan untuk kerja yang banyak menggunakan output. Pada peringkat kecil, Claude berharga beberapa kali ganda lebih tinggi untuk kerja yang sama. Sebarang jawapan yang tidak menyatakan peringkat dan campuran token ialah anggaran semata-mata.

Halaman ini menerangkan pengiraan terlebih dahulu, kemudian tiga beban kerja dengan kos serta campuran token masing-masing, diikuti faktor pengganda yang boleh mengubah bil sebenar lebih ketara berbanding kadar utama.

Formula yang anda perlukan

Kedua-dua API mengenakan bayaran untuk teks dengan cara yang sama. Anda membayar token yang dihantar, dan anda membayar kadar yang lebih tinggi untuk token yang dijana oleh model.

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

Satu token mengandungi kira-kira 4 aksara dalam bahasa Inggeris, iaitu hampir 0.75 perkataan. Gunakan anggaran ini untuk anggaran awal sahaja. Untuk bil sebenar, gunakan jumlah yang dikembalikan oleh setiap API dalam objek usage bagi setiap respons.

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

Skrip mencetak 0.005, iaitu setengah sen bagi setiap giliran. Darabkan nilai ini dengan bilangan giliran yang anda jangkakan dalam sebulan untuk mendapatkan belanjawan. Kuasai satu formula ini, dan setiap perubahan harga selepas hari ini hanya memerlukan satu baris suntingan, bukan analisis baharu.

Kadar yang diterbitkan, Ogos 2026

Ini ialah harga senarai yang diterbitkan oleh kedua-dua vendor pada 1 Ogos 2026. Blok ini ialah satu-satunya tempat dalam catatan ini yang menyatakan harga. Semak harga ini dengan claude.com/pricing dan halaman harga OpenAI sebelum anda menetapkan belanjawan.

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

Gandingan ini dibuat berdasarkan kedudukan dalam setiap barisan produk, bukan berdasarkan populariti. Kategori Frontier ialah Claude Opus 5 berbanding gpt-5.6-sol. Kategori Workhorse ialah Claude Sonnet 5 berbanding gpt-5.6-terra. Kategori Small ialah Claude Haiku 4.5 berbanding gpt-5.6-luna. Kedua-dua vendor juga menjual peringkat yang lebih tinggi daripada yang disenaraikan dalam blok ini, dan OpenAI masih menyenaraikan generasi terdahulu pada kadar asalnya. Membandingkan model unggulan di satu pihak dengan model bajet di pihak lain menghasilkan angka yang tidak bermakna. Inilah sebabnya kebanyakan perbandingan yang diterbitkan menggunakan angka tersebut sebagai tajuk utama.

Dua perkara dalam blok itu perlu dinyatakan dengan jelas. Kadar 2 dan 10 bagi Sonnet 5 ialah kadar pengenalan, dan Anthropic menyatakan bahawa kadar tersebut berakhir pada 31 Ogos 2026. Selepas itu, Sonnet 5 mengenakan 3 dan 15. Perubahan itu mengubah kategori Workhorse daripada kemenangan kecil Claude kepada kemenangan jelas OpenAI, dan perubahan tersebut berlaku dalam tempoh relevan catatan ini.

Perkara kedua ialah corak yang wajar diingati: Claude menetapkan harga output tepat 5 kali ganda daripada kadar inputnya sendiri bagi setiap baris di atas, manakala OpenAI menetapkan harga output 6 kali ganda. Nisbah itu, bukan kadar mutlak, menentukan perubahan pemenang mengikut campuran token anda.

Mengapa kadar bagi setiap juta token tidak boleh dibandingkan antara vendor

Kadar ialah jumlah dolar bagi setiap token. Bil ialah jumlah dolar bagi setiap token didarab dengan bilangan token. Bilangan token bagi sesuatu teks bergantung pada model, bukan pada teks itu sendiri.

Anthropic menyatakan perkara ini secara langsung: model Claude 4.7 dan yang lebih baharu, termasuk Claude Opus 5 dan Claude Sonnet 5, menggunakan tokenizer yang lebih baharu. Tokenizer ini menghasilkan kira-kira 30% lebih banyak token untuk teks yang sama berbanding Claude Sonnet 4.6 dan model terdahulu. Kadarnya tidak berubah. Bilnya berubah.

Jadi, dua kadar yang kelihatan sama tidak menghasilkan dua bil yang sama. Kira token pada kedua-dua pihak menggunakan teks anda sendiri sebelum mempercayai sebarang perbandingan, termasuk perbandingan ini.

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

Respons yang sihat ialah objek JSON kecil yang mengandungi input_tokens. 401 bermaksud pemboleh ubah kunci kosong dalam shell anda. Jalankan teks yang sama melalui tokenizer vendor yang satu lagi, bahagi satu kiraan dengan kiraan yang lain, kemudian darabkan nisbah itu dengan kadar yang diterbitkan sebelum membuat perbandingan. Jika nisbah itu memihak kepada satu vendor melebihi kira-kira 1.2, kesannya mengatasi setiap perbezaan kadar dalam blok di atas.

Senario satu: ciri sembang

Pembantu sokongan dalam aplikasi web. 120,000 giliran sebulan. Setiap giliran menghantar gesaan sistem, skema alat, dua petikan meja bantuan yang diperoleh semula dan beberapa mesej terdahulu, kira-kira 1,400 token input, kemudian model menjawab dalam kira-kira 220 token. Ciri ini interaktif, jadi diskaun kelompok tidak boleh digunakan. Jalankannya pada peringkat workhorse.

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

Pada harga senarai, Claude mengenakan 600.00 berbanding 652.80 untuk OpenAI. Komponen input adalah sama kerana kadar input adalah sama. Keseluruhan perbezaan datang daripada output, dan Claude mengatasinya dengan margin yang terlalu kecil untuk menentukan vendor.

Sekarang tandakan 800 daripada 1,400 token input itu sebagai awalan stabil: gesaan sistem dan skema alat yang tidak berubah antara giliran. Kedua-dua vendor mengenakan 10% daripada kadar input asas mereka untuk capaian cache. Bil Claude turun kepada 427.20, manakala bil OpenAI turun kepada 480.00. Penggunaan cache memberikan penjimatan yang lebih besar daripada pemilihan vendor, dan kedua-dua platform menawarkannya.

Di sinilah Claude kalah. Kebanyakan jawapan sokongan tidak memerlukan model workhorse. Alihkan trafik yang sama ke peringkat kecil, lalu Claude mengenakan 213.60 manakala OpenAI mengenakan 48.00. Bahagikan satu dengan yang lain dan Claude berharga kira-kira empat setengah kali lebih mahal untuk tugas yang sama. Claude Haiku 4.5 mengenakan 1 bagi setiap juta token input berbanding gpt-5.6-luna pada 0.2, dan tiada jumlah penggunaan cache yang dapat menutup perbezaan lima kali ganda itu. Jika beban kerja anda sesuai untuk model kecil, OpenAI lebih murah dan marginnya besar.

Senario dua: saluran paip dokumen dengan konteks panjang

25,000 kontrak sebulan. Setiap permintaan membawa arahan dan skema JSON yang sama sebanyak 9,000 token, kemudian 12,000 token teks kontrak, dan model mengembalikan kira-kira 700 token medan berstruktur. Output kurang daripada 4% jumlah token dalam tugas ini, dan fakta itu menentukan perbandingan.

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

Dengan awalan 9,000 token dicache pada kedua-dua pihak, Claude mengenakan 820.00 dan OpenAI mengenakan 855.00. Kos input adalah sama hingga ke sen terakhir kerana kadar input utama adalah sama pada Ogos 2026. Keseluruhan perbezaan datang daripada komponen output, yang berharga 5 kali ganda kadar input pada Claude dan 6 kali ganda pada OpenAI.

Tugas ini juga sesuai untuk pemprosesan kelompok. Kedua-dua vendor memberikan diskaun 50% untuk input dan output bagi kerja tak segerak, jadi jumlah kedua-duanya menjadi separuh dan jurang kekal sama. Batch ialah diskaun tunggal terbesar pada mana-mana platform, dan saluran paip dokumen yang dijalankan setiap malam sentiasa boleh menggunakannya.

Claude kurang berdaya saing kerana logik peringkat yang sama seperti sebelum ini. Pengekstrakan medan berdasarkan skema tetap ialah tugas yang dapat dilakukan dengan baik oleh model kecil, dan input merangkumi 97% token di sini. Beralih turun satu peringkat mendarabkan kadar input OpenAI dengan 0.1 dan kadar input Claude dengan 0.5. Uji model kecil pada 200 dokumen sebelum menganggap anda memerlukan model yang lebih besar, menggunakan penilaian yang sama seperti yang anda jalankan untuk memilih peringkat Claude yang sesuai untuk sesuatu tugas.

Senario tiga: ejen pengekodan sentiasa aktif

Seorang pembangun menjalankan ejen pada VPS, dengan kira-kira 900 pusingan model sebulan. Setiap pusingan membawa kira-kira 60,000 token input konteks repositori, dengan 80% daripadanya merupakan cache hit, serta menghasilkan kira-kira 1,800 token suntingan dan penjelasan. Gunakan harga peringkat frontier kerana jurang keupayaan dalam pengekodan boleh menyebabkan kos sebenar.

Claude mengenakan 116.10 berbanding 124.20 untuk OpenAI. Kadar input adalah sama, begitu juga kadar bacaan cache, dan kadar output Claude yang lebih rendah memberikan kelebihan kira-kira 7%.

Perbezaan 7% itu masih berada dalam julat ralat tokenizer yang dinyatakan sebelum ini. Oleh itu, anggap senario ini seri dari segi kadar. Perkara yang tidak seri ialah model pengebilan. Untuk seorang pembangun pada volum ini, seat langganan biasanya berharga kurang daripada panggilan API bermeter, dan keseluruhan perbandingan berubah selepas kos itu dimasukkan. Buat perbandingan melalui perbandingan kos API dengan langganan sebelum anda meletakkan ejen pada pengebilan bermeter. Jika anda menggunakan pengebilan bermeter, kenal pasti dahulu ke mana token digunakan kerana penggunaan token ejen pengekodan didominasi oleh konteks yang dihantar semula pada setiap pusingan, bukannya kod yang ditulisnya.

Pengganda yang menentukan bil

Kadar utama ialah item terkecil dalam senarai ini. Setiap faktor di bawah mengubah bil sebenar lebih besar daripada perbezaan antara kedua-dua vendor pada peringkat yang sama.

Input dicache. Kedua-dua vendor mengenakan caj sebanyak 10% daripada input asas untuk cache hit. Anthropic turut mengenakan caj untuk menulis cache: 1.25 kali input asas bagi entri lima minit dan 2 kali bagi entri satu jam. Cache hit seterusnya menyegarkan entri itu pada harga bacaan. Oleh itu, entri lima minit mencapai pulangan modal selepas satu bacaan. Beban kerja dengan jarak masa yang panjang antara permintaan menulis lebih kerap daripada membaca. Dalam keadaan ini, caching lebih mahal daripada penjimatan yang diperoleh. Trafik yang stabil sesuai untuk caching. Trafik yang bertumpu secara mendadak tidak sesuai.

Diskaun kelompok. Diskaun sebanyak 50% untuk input dan output pada kedua-dua platform, tetapi hanya untuk kerja tak segerak. Jika tugas boleh ditangguhkan, jumlah bil bagi mana-mana vendor berkurang separuh, dan diskaun ini boleh digabungkan dengan caching.

Bahagian output. Claude mengenakan caj sebanyak 5 kali kadar inputnya untuk output. OpenAI mengenakan caj sebanyak 6 kali. Semakin banyak token anda ditulis berbanding dibaca, semakin baik kedudukan Claude pada kadar input yang sama. Keadaan sebaliknya berlaku untuk kerja yang didominasi input.

Percubaan semula. Setiap percubaan semula mengenakan caj untuk keseluruhan input sekali lagi dan tidak menghasilkan apa-apa yang boleh digunakan. Jika 6% daripada panggilan anda gagal dalam pengesahan skema lalu dicuba semula, bahagian input anda 6% lebih besar daripada yang dinyatakan dalam pelan. Catat percubaan semula sebagai item kos, bukan item ralat. Pasukan biasanya menemui pengganda ini paling lewat, dan nilainya sering lebih besar daripada jurang antara vendor yang diperdebatkan selama seminggu.

Pihak yang kalah, dan di mana

Claude kalah sepenuhnya pada peringkat kecil. gpt-5.6-luna mengenakan caj 0.2 bagi setiap juta token input berbanding Claude Haiku 4.5 pada 1, dengan output pada 1.2 berbanding 5. Pengelasan volum tinggi dan pengekstrakan ringkas berharga kira-kira empat kali ganda pada Claude.

Claude kalah pada peringkat beban kerja utama mulai 1 September 2026, apabila kadar pengenalan tamat dan Sonnet 5 berubah kepada 3 dan 15 berbanding gpt-5.6-terra yang tidak berubah. Claude menang pada peringkat model termaju dari segi kadar output, tetapi kelebihan ini boleh terhapus oleh jumlah token anda sendiri. Tiada pihak menang untuk beban kerja yang didominasi input pada Ogos 2026, kerana pada kadar 2 bagi setiap juta token pada kedua-dua pihak, kos input adalah sama.

Cara mengukur perkara ini pada trafik anda sendiri

Baca objek usage dalam setiap respons dan simpan empat nombor bagi setiap permintaan: token input, token output, token bacaan cache dan token penulisan cache. Pada Claude API, data tersebut muncul sebagai input_tokens, output_tokens, cache_read_input_tokens dan cache_creation_input_tokens. Jumlahkan semuanya mengikut hari, darabkan dengan kadar semasa, kemudian bandingkan jumlah itu dengan invois. Perbezaan antara kedua-duanya biasanya berpunca daripada percubaan semula atau laluan kod yang anda terlupa telah dikeluarkan.

Jalankan perbandingan menggunakan trafik sebenar selama satu minggu, bukan menggunakan gesaan sampel, dan bandingkan kos bagi setiap tugas yang selesai, bukan kos bagi setiap token. Model yang memberikan jawapan dalam satu percubaan pada kadar dua kali ganda lebih murah daripada model yang memerlukan tiga percubaan pada separuh kadar. Kos bagi setiap token ialah kadar. Kos bagi setiap tugas yang selesai ialah bil anda.

Tetapkan had maksimum perbelanjaan sebelum anda membiarkan apa-apa berjalan. Kedua-dua platform menyediakan had perbelanjaan dalam konsol masing-masing, dan agen yang terperangkap dalam gelung percubaan semula boleh membelanjakan bajet sebulan dalam satu malam. Konfigurasikan perkara ini seperti yang anda lakukan untuk kawalan kos pada agen yang sentiasa berjalan. Jika anda membina versi pertama pada server milik anda, aplikasi Claude API pertama pada VPS menerangkan pengendalian key dan gelung permintaan yang menjadi asas kepada pengiraan ini.

FAQ

Adakah API Claude lebih murah daripada API ChatGPT?

Tidak secara konsisten. Pada Ogos 2026, peringkat frontier dan workhorse mengenakan caj yang sama bagi setiap token input pada kedua-dua platform, manakala Claude mengenakan caj yang lebih rendah bagi setiap token output. Oleh itu, Claude lebih murah beberapa peratus untuk beban kerja yang banyak menggunakan output. Pada peringkat kecil, gpt-5.6-luna OpenAI berharga satu perlima daripada Claude Haiku 4.5 bagi setiap token input. Oleh itu, pengelasan volum tinggi jauh lebih murah pada OpenAI. Kira angka anda sendiri berdasarkan gabungan token anda sendiri. Perbezaan kecil itu ditentukan oleh beban kerja anda, bukan oleh senarai harga.

Mengapakah perkataan yang sama berharga dalam bilangan token yang berbeza pada setiap API?

Setiap model mempunyai tokenizer sendiri, dan bilangan token bergantung pada model. Anthropic mendokumenkan bahawa Claude 4.7 dan model yang lebih baharu menghasilkan kira-kira 30% lebih banyak token bagi teks yang sama berbanding Claude Sonnet 4.6 dan model yang lebih lama. Hantar teks anda sendiri kepada endpoint pengiraan token setiap vendor. Bahagikan satu kiraan dengan kiraan yang lain, kemudian darabkan nisbah itu dengan kadar yang diterbitkan sebelum membuat perbandingan. Perbezaan token sebanyak 20% mengatasi kebanyakan perbezaan kadar yang diterbitkan.

Adakah caching prompt boleh menyebabkan bil menjadi lebih tinggi?

Ya, pada Anthropic. Penulisan cache berharga 1.25 kali kadar input asas untuk entri lima minit dan 2 kali untuk entri satu jam, manakala capaian cache berharga 0.1 kali kadar tersebut. Jika trafik anda cukup bertumpu sehingga kebanyakan entri tamat tempoh sebelum dibaca, anda membayar premium penulisan tetapi tidak menerima sebarang capaian. Bandingkan cache_creation_input_tokens dengan cache_read_input_tokens dalam log anda. Nisbah yang hampir kepada 1 bermakna caching menyebabkan kos anda meningkat. Panjangkan tempoh entri atau buang caching tersebut.

Patutkah saya menjalankan ejen pengekodan melalui API atau langganan?

Bagi seorang pembangun dengan volum biasa, langganan biasanya lebih murah daripada pengebilan API berdasarkan penggunaan. Ejen pengekodan menghantar semula konteks yang besar pada setiap giliran, dan konteks itu dicaj setiap kali. Ukur penggunaannya selama seminggu dahulu, kemudian bandingkan jumlah API dengan harga tempat duduk. API lebih berbaloi apabila penggunaan tidak tetap, atau apabila anda memerlukan akses terprogram yang tidak disediakan oleh tempat duduk langganan.