在 GPT-5.6 Luna 上每个任务约 $0.003720：3 次模型调用，每次都要重新发送此前的全部对话。每月 5,000 个任务，合计 $18.60。
提取智能体读取发票、合同或表单，并返回结构化字段——三次调用，文档本身就是长提示词，工具结果都很短。在 GPT-5.6 Luna 上，一个任务约花 $0.003720，每月 5,000 个任务合计 $18.60。起决定作用的不是每百万 Token 的价格，而是一个任务需要多少次调用（这里是 3 次）——因为每次调用都会重新发送此前的全部对话。
所以每次调用的大小并不相同。第一次约发送 3,000 个输入 Token；最后一次带着之前的所有内容，约发送 4,600 个——是第一次的 1.5 倍。步骤这么少，循环几乎不会变长，所以这是唯一一个由文档输入大小而非步骤数决定价格的任务——而且小模型通常就能做好。下方计算器已按这一结构预填：把步骤数、工具输出和任务量改成您自己智能体的数值；本页所有数字都是基于这些假设的估算，并非报价。
单个智能体任务的成本，以及在您的业务规模下的总成本
单任务成本
一个任务 · 调用 GPT-5.6 Terra 5 次
单次模型调用成本
$0.008640
5 次调用的平均值
上下文增长
3.3×
首次调用为 1,800 个 Token，最后一次为 6,000 个
构成单个任务的要素
$0.0432在此规模下
100 个任务 · 天如果执行这么多任务
100
$4.32
1,000
$43.20
10,000
$432.00
100,000
$4,320.00
此图表的假设前提
把工资单、银行流水或截图拖进来，AI 会读取并自动填好这些字段。
在收支记录里，这就不再是一次性的计算：把真实余额放在那里，预测会自己更新。
描述一张发票，AI 帮你写好。PDF 无水印，免费。
每一行的任务结构相同（缓存 1,000 个系统 Token，任务 2,000 个 Token，每步输出 500 个 Token、工具返回 300 个）。最后一列把步骤数翻倍：由于每次调用都携带之前的所有调用，输入费用大约变为四倍。
| 模型 | 每个任务 | 每月（5,000 个任务） | 6 步时每个任务 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $0.003720 | $18.60 | $0.008700 |
| Claude Opus 5 | $0.0855 | $427.50 | $0.2025 |
| GPT-5.6 Terra | $0.0372 | $186.00 | $0.0870 |
使用场景