按给定单价计算GPT-5.5 的价格正好是 GPT-5.4 的 2 倍计费项GPT-5.4GPT-5.5标准输入$2.50 / 1M$5.00 / 1M命中缓存输入$0.25 / 1M$0.50 / 1M输出$15.00 / 1M$30.00 / 1M代入这次请求的数据后① GPT-5.4 的开销标准输入约$0.473命中缓存约$1.082输出约$0.355总计约$1.91。② GPT-5.5 的开销标准输入约$0.946命中缓存约$2.164输出约$0.709总计约$3.82。只看结果GPT-5.5 确实更贵而且是明显更贵。02 | 真正决定你省不省钱的是缓存命中这组账单里最关键的数字不是 21.2 万总 Token而是432 万命中缓存。因为缓存输入按给定价格只需要标准输入的一小部分成本这次长上下文请求才没有把账单直接拉爆。原始结论也很明确这类“长上下文/密集开发”的请求里缓存就是最核心的省钱点。换句话说问题不是“要不要用最新模型”而是你有没有持续复用上下文你有没有让高频对话命中缓存你是不是把一次开发会话切得过碎03 | 省钱思路其实很简单如果是像 Codex 这类连续开发场景短时间内持续互动更容易反复命中缓存因此整体成本会明显更低。相反如果中断很久再重新打开让上下文重新读取那么第一次“冷启动”就更可能按标准输入计费。这时贵的不只是模型版本而是你失去了之前已经建立起来的缓存优势。所以笔者更倾向于把结论说得更准确一点
