Claude 與 ChatGPT API 哪個比較便宜？

簡短結論

Claude 與 ChatGPT API 的價格沒有單一贏家，因為兩家供應商之間的差距會隨方案層級與 token 組成而變化。截至 21 October 2026，主力方案在兩邊收取相同的 input token 費用，而 Claude 的 output token 費用較低，因此在 output token 比重較高的工作負載中，Claude 略占優勢。在前沿方案中，OpenAI 的促銷價 gpt-5.6-sol 在每個計費項目上都比 Claude Opus 5 低 20%。在小型方案中，Claude Haiku 4.5 執行相同工作所需的費用高出數倍。任何未指明方案層級與 token 組成的答案，都只是猜測。

因此，本頁會先說明計算方式，再提供 3 個包含 token 組成的成本工作負載，最後說明那些對實際帳單的影響大於標示費率的倍率因素。

唯一需要的公式

兩個 API 對文字採用相同的計費方式。您要支付所傳送 token 的費用，而模型回傳的 token 則採用較高的費率。

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

一個 token 可容納多少文字取決於模型。Anthropic 的詞彙表指出，在 Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 4.5 及更早期的模型中，1 個 token 約等於 3.5 個英文字元。Claude 4.7 及後續模型，包括 Opus 5、Sonnet 5、Fable 5 和 5.5 世代，使用較新的 tokenizer；相同文字產生的 token 約多 30%，換算後約為每個 token 2.7 個字元。常見的約 4 個字元、接近 0.75 個單字，是 OpenAI 對自家模型採用的概略值，不適用於 Claude。這些數值只能用於初步估算。實際帳單應使用每個 API 在每次回應的 usage 物件中回傳的計數。

# 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))

此指令碼會輸出 0.005，也就是每次操作半美分。將這個數值乘以預期的每月操作次數，即可得到預算。如果分母中的百萬 token 單位不易理解，Claude 中的百萬 token 實際能購買多少內容會以具體文字量說明。記住這個公式，今天之後的每次價格變更都只需修改一行，而不必重新分析。

2026 年 10 月的公開價格

以下是兩家供應商定價頁面上的牌價，查詢日期為 2026 年 10 月 21 日。本區塊列出下方情境會用到的所有價格。在編列預算前，請對照 claude.com/pricing 與 OpenAI 的定價頁面確認。

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 4,
    "openai_output": 20
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse, Sonnet 4.6",
    "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
  }
]

這些配對依各自產品線中的位置排列，不是依知名度排列。Frontier 是 Claude Opus 5 對 gpt-5.6-sol。Workhorse 是 Claude Sonnet 5 對 gpt-5.6-terra。Small 是 Claude Haiku 4.5 對 gpt-5.6-luna。兩家供應商也都提供高於本區塊所列級別的產品。Claude 方面的更高級別是 Fable 5，輸入與輸出價格都是 Frontier 列的 2 倍，但仍維持 5 倍的輸出比例。因此，在假設 Opus 5 是帳單上限前，值得先閱讀 Fable 5 的價格，以及何時值得採用該價格。一方使用旗艦模型，另一方使用平價模型，所得數字沒有意義；多數公開比較的標題數字就是這樣產生的。

本區塊有 3 件事需要特別說明。Sonnet 5 的 2 與 10 是標準價格。Anthropic 起初將這兩個價格作為導入價格銷售至 2026 年 8 月 31 日，之後改為標準價格，並取消原定調漲至 $3 與 $15 的計畫，因此 Workhorse 級別仍由 Claude 小幅勝出。第二列 Workhorse 價格是上一代 Claude Sonnet 4.6，目前列出的價格仍為 3 與 15。

第二件事是 Frontier 列。2026 年 8 月 21 日，OpenAI 將 gpt-5.6-sol 的價格從 $5 與 $30 降至 4 與 20，作為促銷方案。其模型頁面表示，促銷價格至少適用至 2026 年 11 月 21 日。在此之前，Sol 的輸入、快取讀取與輸出價格都比 Claude Opus 5 低 20%。該日期後請重新確認這一列。

第三件事是值得記住的規律：上方每一列中，Claude 的輸出價格都是自身輸入價格的整整 5 倍。OpenAI 對 gpt-5.6-terra 與 gpt-5.6-luna 將輸出價格設為輸入價格的 6 倍；在促銷價格下，gpt-5.6-sol 則是 5 倍。真正影響勝負的是這個比例，而不是絕對價格，因為比例會隨你的 token 組成而改變。

兩家供應商也都已推出比本區塊比較的產品更新一代的模型。Anthropic 列出的 Claude Opus 5.5 價格為 $4 與 $20，Claude Sonnet 5.5 為 $2 與 $10，Claude Haiku 5.5 則為 $0.10 與 $0.50，適用於不超過 100,000 tokens 的 prompt。OpenAI 目前的模型清單則以 gpt-6-astra 開始，價格為 $10 與 $50；gpt-6.1-sol 為 $2 與 $10；gpt-6-luna 為 $0.10 與 $0.50。這些每 token 價格的差距比上方各列小得多，因此在較新的模型中，下面的 tokenizer 與快取章節才是決定帳單的因素。Small 級別的情況變化最大；在排除 Claude 之前，值得先閱讀 Haiku 5.5 的價格與適用情境。

為何每百萬 token 的費率無法跨供應商比較

費率是每個 token 的美元價格。帳單金額是每個 token 的美元價格乘以 token 數量，而一段文字的 token 數量取決於模型，不是文字本身。

Anthropic 直接說明了這點：Claude 4.7 及後續模型，包括 Claude Opus 5 與 Claude Sonnet 5，使用較新的 tokenizer。相同文字產生的 token 約比 Claude Sonnet 4.6 及更早版本多 30%。費率沒有變，但帳單金額變了。

因此，看起來相同的兩個費率，不代表兩張相同的帳單。請使用自己的文字計算兩邊的 token 數量，再相信任何比較結果，包括本比較。

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."}]
  }'

正常回應是一個包含 input_tokens 的小型 JSON 物件。401 表示 API key 未獲接受。先確認 shell 中的 key 變數不是空值，再確認 key 本身沒有格式錯誤、遭撤銷或已過期；這些情況會回傳相同的錯誤。使用另一家供應商的 tokenizer 處理相同文字，將其中一方的 token 數量除以另一方，再把該比例乘入公開費率後比較。如果該比例讓其中一家供應商的優勢超過約 1.25，影響就會超過上方區塊中的 frontier 與 workhorse 費率差異。但這與 small tier 相去甚遠，因為該層級的輸入費率相差 5 倍。

情境一：聊天功能

Web 應用程式內的支援助理。每月 120,000 個對話回合。每個回合都會傳送 system prompt、工具 schema、2 段擷取的服務台內容，以及幾則較早的訊息，約 1,400 個輸入 token；模型則以約 220 個 token 回覆。這是互動式工作負載，因此無法套用批次折扣。請使用 workhorse 層級。

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix, 1,100 tokens",
    "claude_usd": "362.40",
    "openai_usd": "415.20"
  },
  {
    "label": "Small tier, same prefix",
    "claude_usd": "300.00",
    "openai_usd": "41.52"
  }
]

依照牌價，Claude 的費用為 600.00，OpenAI 則為 652.80。輸入部分的費用相同，因為輸入費率相同。整體差異都來自輸出，而 Claude 的優勢太小，不足以據此選擇供應商。

接著查看穩定前綴：system prompt 與工具 schema 約占這 1,400 個輸入 token 中的 800 個，而且在不同回合之間不會變動。兩家供應商都不會快取這段內容。Claude Sonnet 5 和 gpt-5.6-terra 都要求可快取前綴至少有 1,024 個 token；較短的前綴會按照一般輸入計費，不會產生錯誤。若穩定前綴達到 1,100 個 token，兩邊都會套用快取，且兩個模型對快取命中都按照基本輸入費率的 10% 計費，因此 Claude 的費用會降至 362.40，OpenAI 則降至 415.20；上述金額尚未計入偶爾發生的快取寫入。快取帶來的效益高於供應商選擇本身，而且兩個平台都提供這項功能，前提是前綴達到最低長度。

Claude 在這裡就失去優勢。大多數支援回答不需要 workhorse 模型。將相同流量移至 small 層級後，Claude 的費用為 300.00，OpenAI 則為 41.52。兩者相除後，Claude 執行相同工作所需的費用約為 7 倍。Claude Haiku 4.5 的每百萬個輸入 token 費用為 1，gpt-5.6-luna 則為 0.2；此外，Haiku 4.5 不會快取少於 4,096 個 token 的前綴，因此可在 gpt-5.6-luna 上快取的 1,100-token 前綴，在 Claude 上仍會按照完整費率計費。再多快取也無法消除 5 倍的差距。若工作負載適合 small 模型，這組搭配中 OpenAI 的費用較低，而且差距很大。

情境 2：長內容文件處理流程

每月處理 25,000 份合約。每個請求都包含相同的 9,000 token 指令與 JSON schema，接著是 12,000 token 的合約內容，模型則回傳約 700 token 的結構化欄位。在這項工作中，輸出不到總 token 數的 4%，而這項事實決定了比較結果。

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "362.40",
    "openai_usd": "415.20"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "92.88"
  }
]

雙方都快取 9,000 token 的前綴後，Claude 的費用為 820.00，OpenAI 的費用為 855.00。輸入部分的費用精確到美分都相同，因為截至 21 October 2026，兩者的主要輸入費率一致。全部差異都來自輸出部分：Claude 的輸出費率是輸入費率的 5 倍，OpenAI 則是 6 倍。

這項工作也適合使用批次處理。兩家供應商對非同步工作都提供輸入與輸出 50% 的折扣，因此兩者的總費用都減半，差距的比例仍維持不變。批次處理是任一平台提供的最大單項折扣，而每晚執行的文件處理流程一律可以採用這種方式。

Claude 的劣勢仍然來自前述相同的級別邏輯。依固定 schema 擷取欄位，正是小型模型擅長的工作；在此情境中，輸入占 token 總數的 97%。降至下一個級別後，OpenAI 的輸入費率會變成原本的 0.1 倍，Claude 的輸入費率則會變成 0.5 倍。在假設需要較大型模型前，先使用 200 份文件測試小型模型，並採用與為工作選擇適合的 Claude 級別相同的評估方式。

情境 3：全天候執行的程式撰寫代理程式

一名開發人員在 VPS 上執行代理程式，每月約有 900 次模型回合。每次回合約包含 60,000 個儲存庫內容輸入 token，其中 80% 命中快取，並產生約 1,800 個修改與說明 token。請以前沿級方案計價，因為程式撰寫能力的差距會直接造成實際成本。

Claude 的費用為 116.10，OpenAI 則為 92.88。在促銷價格下，gpt-5.6-sol 的輸入、快取讀取與輸出費用都便宜 20%，因此在計入快取寫入前，OpenAI 已便宜 20%。

這 20% 小於 tokenizer 章節所提醒的 token 數量差異，因此在使用前，請先計算自己的儲存庫會產生多少 token，並在 21 November 2026 之後重新確認，因為這是 Sol 促銷活動最早可能結束的日期。比任一費率更重要的是計費模式。對於這種用量的單一開發人員，訂閱席次通常比按量計費的 API 呼叫便宜；一旦納入訂閱方案，整個比較結果就會改變。將代理程式改用按量計費前，先參考 API 與訂閱費用比較 完成計算。若仍採用按量計費，請先了解 token 的使用去向，因為 程式撰寫代理程式的 token 用量 主要來自每次回合重新傳送的內容，而不是代理程式寫出的程式碼。

決定帳單的乘數

標示的費率是這份清單中影響最小的項目。以下每一項對實際帳單的影響，都大於同一層級兩家供應商之間的價差。

快取輸入。 上方費率區塊中的所有模型，兩家供應商都會對快取命中收取基礎輸入費的 10%。這不是通用規則：Anthropic 較新的 Opus 5.5 和 Sonnet 5.5 收取 5%，Fable 5.1 收取 2.5%，OpenAI 的 gpt-6.1-sol 收取 5%。兩家供應商也都會對寫入快取收費。Anthropic 對 5 分鐘的項目收取基礎輸入費的 1.25 倍，對 1 小時的項目收取 2 倍；之後的命中會按照讀取價格延長該項目的有效時間。OpenAI 對 GPT-5.6 及更新模型的預設項目收取基礎輸入費的 1.25 倍；該項目在寫入或最後讀取後，至少 30 分鐘內都可重複使用。其 Responses API 也提供 12 小時項目，費用為基礎輸入費的 2.5 倍。因此，5 分鐘項目在讀取 1 次後即可回本。若前綴短於模型的最低長度，兩家供應商都不會建立快取：Claude Sonnet 5 和 GPT-5.6 的最低長度為 1,024 tokens，Claude Opus 5 為 512，Claude Haiku 4.5 為 4,096。低於這些長度時，仍會支付完整輸入費，也不會收到錯誤。請求之間間隔很長的工作負載，寫入次數會高於讀取次數，此時快取成本反而高於節省的費用。流量穩定時，快取效果良好。流量突發時則不然。

批次折扣。 兩個平台的輸入與輸出費用都可折扣 50%，但只適用於非同步工作。如果工作可以等待，任一供應商的帳單都能減半，而且可與快取優惠疊加。

輸出占比。 Claude 對輸出收取輸入費率的 5 倍。OpenAI 對 gpt-5.6-terra 和 gpt-5.6-luna 收取 6 倍，對 gpt-5.6-sol 則以促銷費率收取 5 倍。若你的 tokens 中有較高比例用於寫出而非讀入，在輸入費率相同的情況下，Claude 的表現會較好；以輸入為主的工作負載則相反。

重試。 每次重試都會再次支付完整輸入費，且不會產生可用結果。如果 6% 的請求因 schema 驗證失敗而重試，實際輸入量就會比規劃值多 6%。請將重試記錄為成本項目，而不是錯誤項目。團隊通常最後才發現這個乘數，而它的影響往往大於團隊花一週爭論的供應商價差。

哪一方在哪些方面處於劣勢

在這組比較中，Claude 在小型層級上完全落敗。gpt-5.6-luna 的每百萬個輸入 token 費用為 0.2，Claude Haiku 4.5 則為 1；輸出費用分別為 1.2 與 5。大量分類與短文擷取在 Claude 上的每 token 成本高出 4 至 5 倍；啟用快取後，差距還會擴大。

Claude 在主力層級的輸出費用上勝出。gpt-5.6-terra 每百萬個輸出的費用為 12，Claude 則為 10；但這項差距可能被你自行統計的 token 數抵銷。2026 年 9 月 1 日之後，這項差距仍然存在，因為 Anthropic 已將 Sonnet 5 的導入價格改為標準價格。Claude 目前在前沿層級落敗：gpt-5.6-sol 的促銷價格 4 與 20 在每個項目上都比 Claude Opus 5 低 20%，至少持續到 2026 年 11 月 21 日。主力層級的輸入成本主導型工作沒有任何一方勝出，因為雙方每百萬個輸入 token 的費用都是 2，輸入項目的數字相同。

如何在自己的流量上測量

讀取每個回應中的 usage 物件，並為每個請求儲存 4 個數值：輸入 token、輸出 token、快取讀取 token，以及快取寫入 token。在 Claude API 中，這些數值分別會以 input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens 傳回。按日加總這些數值，乘以目前的費率，再將總額與帳單比較。兩者之間的差額通常來自重試，或是你忘記已部署的程式路徑。

使用 1 週的實際流量進行比較，不要只測試範例提示；並比較每項已完成工作的成本，而不是每個 token 的成本。某個模型的費率雖然是 2 倍，但只需 1 次嘗試即可完成工作，仍會比費率為一半、卻需要 3 次嘗試的模型便宜。每個 token 的成本是費率。每項已完成工作的成本才是你的實際帳單。

在讓任何服務持續執行前，先設定嚴格的支出上限。兩個平台都能在管理主控台中設定支出限制，而陷入重試迴圈的 agent 可能在一夜之間用掉 1 個月的預算。請按照 持續運作 agent 的成本控制 的方式設定。如果你要在自有伺服器上建立第 1 個版本，在 VPS 上建立第 1 個 Claude API 應用程式 說明了此計算流程所依賴的金鑰處理與請求迴圈。

FAQ

Claude API 比 ChatGPT API 便宜嗎？

不一定。以 2026 年 10 月 21 日的價格來看，workhorse 層級在兩邊的每個輸入 token 費用相同，而 Claude 的輸出 token 費用較低，因此以輸出為主的工作在該層級使用 Claude 會便宜幾個百分點。在 frontier 層級，OpenAI 的促銷價 gpt-5.6-sol 在每個計費項目都比 Claude Opus 5 低 20%，至少持續到 2026 年 11 月 21 日。在 small 層級，OpenAI 的 gpt-5.6-luna 每個輸入 token 的費用是 Claude Haiku 4.5 的五分之一，因此大量分類工作使用 OpenAI 便宜得多。請根據自己的 token 組成計算實際費用，因為這種幅度的差異，最終取決於工作負載，而不是價目表。

為什麼相同文字在不同 API 上的 token 數量不同？

因為每個模型都有自己的 tokenizer，而 token 數量取決於模型。Anthropic 說明，Claude 4.7 及後續模型對相同文字產生的 token 約比 Claude Sonnet 4.6 及更早版本多 30%。將自己的文字傳送至各供應商的 token 計數 endpoint，將其中一個計數除以另一個，再把該比例套用至公開費率後進行比較。20% 的 token 差異大約相當於 frontier 與 workhorse 的費率差距，因此可能反轉其中任一者的成本優勢。

Prompt caching 會讓帳單變高嗎？

會，兩個平台都可能如此。在 Anthropic 上，5 分鐘項目的 cache write 費用是基本輸入費率的 1.25 倍，1 小時項目則是 2 倍；OpenAI 在 GPT-5.6 及後續版本的預設 30 分鐘項目收取 1.25 倍，選用 12 小時項目則收取 2.5 倍，而本比較所列模型的 cache hit 費用是 0.1 倍。如果流量具有突發性，導致大多數項目在被讀取前就已過期，您會支付寫入加價，卻沒有任何讀取收益。請在日誌中比較 cache_creation_input_tokens 與 cache_read_input_tokens。5 分鐘項目約需每次寫入有 1 次讀取才能回本，1 小時項目則約需 2 次。如果讀取次數低於這個水準，快取就會增加成本：請延長項目存留時間，或停用快取。

我應該在 API 上執行 coding agent，還是使用訂閱方案？

對單一開發人員而言，在一般使用量下，訂閱席位通常比按量計費的 API 便宜，因為 coding agent 每次互動都會重新傳送大量內容，而該內容每次都會計費。先以 API 計費使用 1 週，再將 API 總費用與席位價格比較。當使用量呈現突發性，或需要訂閱席位不提供的程式化存取時，API 會更划算。如果促使您改用 API 的原因是達到使用量上限，而不是價格，Claude 使用量上限的解決方式 中有數個選項的成本低於改用按量計費。