Codex 定价调整：从按消息计费转向与 API 令牌使用量挂钩
OpenAI 调整 Codex 定价策略：从按消息计费转向按 API 令牌使用量计费
OpenAI 近日宣布，自 2026 年 4 月 2 日起，其代码生成模型 Codex 的定价结构将发生重要变化：从原先的按消息（per-message）计费模式，调整为与 API 令牌使用量 直接挂钩。这一调整主要影响 新的和现有的 ChatGPT Business 客户 以及 新的 ChatGPT Enterprise 计划 用户。现有 Plus、Pro 和 Enterprise/Edu 计划的用户暂时沿用旧费率表，但将在未来几周内迁移至新费率。
定价模式的核心变化
- 旧模式：基于平均每条消息的估算进行计费，不够透明，用户难以精确预测成本。
- 新模式：根据实际使用的 输入令牌（Input Tokens）、缓存输入令牌（Cached Input Tokens） 和 输出令牌（Output Tokens） 数量计算费用，单位为“每百万令牌信用点数（credits per million tokens）”。
这种变化旨在提供更清晰的成本视图，让用户能直接看到输入、缓存输入和输出如何影响信用消耗。例如，在代码生成任务中，更长的输入提示（更多输入令牌）或更复杂的代码输出（更多输出令牌）将导致更高的费用。
新费率表示例
根据公布的费率表，不同模型的信用点数消耗差异显著：
- GPT-5.4：输入令牌 62.50 信用点数/百万，缓存输入令牌 6.250 信用点数/百万，输出令牌 375 信用点数/百万。
- GPT-5.4-Mini：输入令牌 18.75 信用点数/百万，缓存输入令牌 1.875 信用点数/百万，输出令牌 113 信用点数/百万。
- GPT-5.3-Codex（用于代码审查）：输入令牌 43.75 信用点数/百万，缓存输入令牌 4.375 信用点数/百万，输出令牌 350 信用点数/百万。
注意：快速模式（Fast mode）的信用点数消耗为普通模式的 2 倍。GPT-5.3-Codex-Spark 模型可能作为研究预览提供，其费率尚未最终确定。
对开发者和企业的影响
OpenAI 估计，平均而言，Codex 的成本约为 每月每开发者 100-200 美元，但实际费用因使用模型、运行实例数量和用户活动等因素而有很大差异。新模式可能使高频率、大令牌用量的用户成本上升，尤其是那些依赖复杂代码生成或长上下文交互的场景。相反，对于令牌使用量较低或优化了提示工程的用户，成本可能更可控。
行业背景与趋势
这一调整反映了 AI 服务定价的普遍趋势：从简单的按次或按消息计费，转向更精细化的 按资源消耗（如令牌、计算时间）计费。类似地，其他 AI 提供商（如 Anthropic、Google Cloud AI）也越来越多地采用基于令牌的定价，以更公平地反映模型的实际使用成本。对于企业用户，这意味着需要更密切地监控 API 使用模式，并可能调整开发流程以优化令牌效率，例如通过提示压缩或缓存策略来减少输入令牌消耗。
用户应对建议
- 仔细审核费率表：所有用户都应仔细查看新旧费率表，了解定价变化及其对自身计划的影响。
- 评估使用模式：分析当前的 Codex 使用情况，特别是输入、输出令牌的比例，以预测成本变化。
- 优化令牌使用：考虑采用最佳实践，如精简提示、利用缓存输入功能（费率较低）来降低成本。
- 关注迁移时间线：现有 Plus、Pro 和 Enterprise/Edu 用户需注意，迁移至新费率将在未来几周内进行，建议提前规划。
总体而言，这次定价调整是 OpenAI 在商业化进程中的一步，旨在使计费更透明、更贴合实际资源使用，但同时也要求用户提升成本管理意识。随着 AI 工具在企业中的普及，类似的定价优化可能会成为行业常态。