一笔反直觉的账

假设你花 1000 元 开通一个 ChatGPT “pro 20x” 订阅方案,折合每周约 $1700 的 API 等价额度,再叠加 OpenAI 每月约 10 次「善意重置」(tibo 官宣的 Goodwill Reset,每次刷新一个全新满额周期)。按这个假设,你实付的「每百万 token 成本」会落到 0.036 ~ 0.91 元——而国产最便宜的 DeepSeek-V4-Flash 也要 1.06 元,贵约 1.2 倍起步;对标最贵的 Kimi K3(52 元)则便宜约 57 倍。

下面把账拆开看。

计算口径(先把假设摆明)

• 订阅假设:pro 20x 开通费 1000 元(≈ $139);每周 API 等价额度 $1700;每月约 10 次重置 → 有效预算 ≈ $1700 × 10 = $17,000 API 价值。按 7.2 人民币/美元,$17,000 = 122,400 元,所以杠杆 = 122,400 ÷ 1000 = 122.4 倍(实付仅为 API 正常价的 1/122.4)。
• OpenAI 三档单价(来源 litellm 2026-08 快照,OpenAI 直连官方价,每 1M token):GPT-5.6 Sol 输入 $5 / 缓存读 $0.5 / 输出 $30;Tera $2 / $0.2 / $12;Luna $0.2 / $0.02 / $1.2。三档缓存读都是输入的 0.1×。按 7.2 人民币/美元换算成元即 Sol 输入 36 / 缓存读 3.6 / 输出 216 元。注意反直觉:Sol 才是旗舰最贵,Luna 是最便宜(OpenAI 给免费用户无限 Luna 聊天的就是它)。
• 国产对标全部更新为 2026-08 各厂商最新旗舰型号:DeepSeek-V4(Flash/Pro)、Qwen3.8-Max、GLM-5.2、Kimi K3、MiniMax-M3;价格统一换算为元/M。DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax 行来自 litellm 各厂商官方直连价键(美元×7.2),Kimi K3 来自 Moonshot 官方定价页(platform.kimi.com,2026-08 新发布旗舰:缓存命中 2 元 / 缓存未命中 20 元 / 输出 100 元,每 1M token)。豆包/文心/混元因官方页需 JS 渲染、无 litellm 直连键或未列缓存折扣价,数据无法程序化核验,已从对比中剔除。
• 综合每百万 token 成本口径:输入侧 90% 缓存命中(0.9×缓存读 + 0.1×输入),输出按全价;输入:输出按 1:1 粗估,折到每 1M 总 token = (有效输入 + 输出) / 2。这是为了把输入+输出都算进去的"公平总量",实际 Codex 重推理时输出更多、各模型同比例上浮,但模型间的倍数关系基本不变。

pro 20x 实付 vs 国内顶尖 API

* pro20x 行的「输入/缓存读/输出」是 OpenAI gpt-5.6 三档 API 名义价按 7.2 元/美元换算后的元值;「综合实付」再按 122.4 倍杠杆折算为你实际付出的等价成本。国产行均为名义 API 价(未打折),综合实付列即为该口径下的每百万 token 成本。

这张表在说什么

• pro20x 的 Luna 档 0.036 元/百万 token,比国产最便宜的 DeepSeek-V4-Flash(1.06 元)还便宜约 29 倍。Luna 本就是 OpenAI 用来"无限送"的低端档,叠加重置杠杆后几乎是白送。
• DeepSeek-V4 把国产底线大幅拉低:上一代 V3 输出价 7.92 元/M,V4-Flash 直接压到 2.0 元(输入也降到 1.0 元),综合 1.06 元——这是国产侧最便宜,只比 pro20x Sol(0.91 元)贵约 1.2 倍,差距比 V3 时代(约 2.6 倍)小得多。
• 即便是 pro20x 最贵的 Sol 档(0.91 元),也比所有列出的国产 API 都便宜——最接近的 DeepSeek-V4-Flash 也要约 1.2 倍,Kimi K3 要 57.0 倍。
• 国产旗舰里 Kimi K3 最贵(51.90 元)——Moonshot 把 K3(2.8 万亿参数、1M 上下文旗舰)定成了超级溢价档,输出 100 元/M,是 Qwen3.8-Max 输出价的两倍多;Qwen3.8-Max(23.13 元,比上一代 Qwen3-32B 的 2.7 元贵了一个数量级)、GLM-5.2(17.25 元)紧随其后,这三家构成国产价格天花板。

为什么会这样

本质是两种计费模式的价差:国产 API 按 token 逐枚计费,而 pro 20x 是订阅制 + 周期性满额重置——OpenAI 在系统故障、用户里程碑(突破 N 千万活跃用户)等场景会做 Goodwill Reset,把付费用户的 7 天周期和全额限额刷新一次。2026 年 7 月这类重置发生了 12 次,8 月前 13 天又 8 次。把每次重置当作一个全新满额周期叠加进去,订阅的"API 等价吞吐"就被放大约 122.4 倍。

换句话说:你付的是订阅费(1000 元),换到的却是按 API 名义价 ×122.4 的 token 量。这正是这张表里所有数字的来源。

「低价区」的开门费

换个角度看「贵不贵」:pro 20x 的开通费本身只有 1000 元左右(≈ $139),落在订阅市场的低价区——而这点钱买到的是每周约 $1700 的 API 等价额度,单周就回本约 12 倍(1700 ÷ 139),还没算每月 10 次重置叠加出来的 122.4 倍杠杆。换句话说,你用一杯「低价区」的开门费,撬动的是「按 token 计费永远够不到」的吞吐量——这正是国产 API 在这张表里全面落后的根因。

必须说清的几点

1. 这是假设性测算,不是稳态:pro 20x 的开通费、周额度、每月重置次数都是估算;重置节奏极不稳定(2026-04 只有 2 次,7 月却有 12 次)。把"每月 10 次"当平均值没问题,但别当承诺。
2. 杠杆来自重置,重置可能收紧:Goodwill Reset 是 OpenAI 的临时补偿行为,没有合同保证。如果故障/里程碑变少,重置次数下降,杠杆直接缩水。
3. 数据来源与时效:DeepSeek-V4/Qwen3.8-Max/GLM-5.2/MiniMax-M3 行来自 litellm 2026-08 快照各厂商官方直连价键(美元×7.2 换算),Kimi K3 来自 Moonshot 官方定价页(platform.kimi.com,2026-08 新发布旗舰:缓存命中 2 元 / 缓存未命中 20 元 / 输出 100 元,每 1M token)。豆包/文心/混元因官方页需 JS 渲染、无 litellm 直连键或未列缓存折扣价,数据无法程序化核验,已从对比中剔除。litellm 为社区维护可能与官方页有出入,实际以各厂商官方页为准。
4. 综合口径含假设:1:1 的输入输出比是粗估。纯读场景(输出少)pro20x 优势更大;Codex 重推理场景(输出多)各模型同比例上浮、倍数关系不变。
5. 这不是"薅羊毛指南":本文是 token 经济性的数据观察。重置信息来自公开追踪(LynxCodex 重置罗盘),订阅条款以 OpenAI 官方为准。

一句话结论

在"1000 元订阅 + 10 次重置/月"的假设下,pro 20x 的每百万 token 实付(0.036~0.91 元)系统性地低于国内所有顶尖大模型最新旗舰 API(约 1.06 ~ 52 元),差距按 Sol 口径约 1.2 ~ 57 倍、按 Luna 口径则达 29 ~ 1442 倍。值得注意的是,DeepSeek-V4 把国产底线从 V3 时代的 2.35 元压到 1.06 元,与 pro20x Sol 的差距已缩到约 1.2 倍——但 Luna 档仍便宜约 29 倍;另一端,Moonshot 新旗舰 Kimi K3 把国产天花板抬到 51.90 元/M(输出 100 元),反而拉大了与 pro20x 的差距。这个差距不是模型本身更便宜,而是订阅+重置的计费杠杆把 token 单价摊到了一个 API 计费无法企及的位置。至于这套杠杆能持续多久,取决于 OpenAI 还会不会这么频繁地"善意重置"。