Gemini API 定價：如何與 Claude Opus 4.7 和 OpenAI 比較

如果你一直在搜尋 Gemini API 定價，你大概已經注意到一件事：每篇比較文章似乎都有不同答案，而且沒有一個符合你實際的工作負載。這是因為旗艦模型的定價只是故事的一半。真正的問題不是「哪個模型的每 token 費率最低？」，而是「哪個模型能讓每個成功任務的成本最低？」

在本指南中，我們將使用 OneMux 模型目錄中的實際費率，檢視 Claude Opus 4.7 和 OpenAI 的 GPT-5.6 系列，然後說明如何藉助 aipricing.guru 部落格 評估 Gemini 3.1 Pro。

為什麼 Token 價格不是唯一重要的數字

每張 LLM 帳單都由輸入、輸出，有時還有快取組成。但每個任務你傳送的輸入和輸出，在不同模型之間可能差異很大。一個回傳簡潔正確答案的模型，可能比另一個寫三段禮貌性道歉文字的模型更便宜。同樣地，輸入價格較低但輸出價格較高的模型，如果讓你的提示迴圈變得更冗長，最終可能花費更多。

aipricing.guru 的比較可以幫你快速核對三個旗艦系列的牌價。他們的來源摘要很直接：在 API 價格、基準表現，以及每個旗艦模型何時值得這個帳單上，比較 Opus 4.7、GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro。這正是你在開始大規模遷移前需要的那種正面比較。

Claude Opus 4.7 定價：穩定的通用型模型

Anthropic 的 Claude Opus 4.7 位於均衡的價格點，也是 OneMux 目錄中，適合想要可靠推理、又不想為不必要功能付費的團隊的旗艦模型。

「穩定的通用型模型」實際代表什麼：Opus 4.7 往往是需要深度推理、又不想看到輸出大幅波動的任務參考點。如果你正在建立一個支援 copilot，必須閱讀長篇 email 討論串並產生簡短、可操作的回覆，那麼 $1.50 的輸入價格會比 $7.50 的輸出價格更重要，因為你的輸入量很可能會是輸出的 10 倍。

OpenAI API 定價：GPT-5.6 分級方案

OpenAI 目前在 OneMux 目錄中的產品線是 GPT-5.6 系列，提供三個價格效能等級

請注意 Terra 和 Sol 之間的輸出價格差距很大。如果你使用了大量 few-shot 範例，或需要重新產生失敗的任務，Sol 很快就會變貴。Luna 則是當你能接受較低的冗長度、只需要結構化 JSON 回傳時的強力候選。

Gemini 在定價版圖中的定位

我們沒有把 Gemini 3.1 Pro 放進上面的表格，因為 OneMux 目前沒有在目錄中列出該模型。這不代表你應該忽略它。aipricing.guru 部落格 特別在價格和基準表現上，將 Gemini 3.1 Pro 與 Opus 4.7 和 GPT-5.4 進行比較，而他們的結論——正如來源摘要所說——是關於「每個旗艦模型何時值得這個帳單」。

如果你正在評估 Gemini API 定價，請以該來源作為 Gemini 費率和基準定位的參考。然後，加入你自己的 token 數量，計算有效成本比較。

實用的決策框架

不確定時，請撰寫一個小型腳本，在自己的資料上測量每個任務的總 token 數。這是你可以調整的簡單虛擬碼決策樹

task_type = detect_task_type()  # classification, coding, chat, reasoning

if task_type == "classification" or task_type == "extraction":
    model = "gpt-5.6-luna"       # cheapest, fastest
elif task_type == "coding":
    model = "claude-opus-4.7"    # strong at code reasoning, stable price
elif task_type == "complex_reasoning":
    model = "gpt-5.6-sol"        # top-tier reasoning, higher cost
else:
    # multimodal input: check Gemini 3.1 Pro benchmark fit via source
    model = "evaluate-with-source-reference"

這不是神奇公式——而是一個起點。請用你自己供應商的價格取代模型名稱，且在確定前務必測量輸出 token 數量。

使用 OneMux 在模型之間路由

測試所有這些模型而不改寫程式碼的最快方式，是使用單一 OpenAI 相容 API。OneMux 讓你可以透過一個端點使用 Claude Opus 4.7、GPT-5.6 系列等模型。你可以獲得支出可見性、輕鬆的儲值方式，以及許多工作負載上的低成本隨用隨付方案。

首先瀏覽 OneMux 模型目錄 查看目前費率，然後前往 OneMux 定價頁面 了解計費方式。如果想在幾分鐘內開始路由流量，OneMux 快速入門指南 會逐步帶你完成第一個請求。完整的 API 細節請見 OneMux 文件，涵蓋從金鑰管理到 token 串流的一切。

結論

Gemini API 定價是個不斷變動的目標，但決策框架維持不變：估算你的有效 token 使用量、比較旗艦模型費率，並聰明地路由。Claude Opus 4.7 為一般任務提供可靠的平衡，OpenAI 的 GPT-5.6 分級提供經濟與旗艦選項，而如果 Gemini 3.1 Pro 的基準表現符合你的工作負載，也值得一看。

若想取得 Opus 4.7、GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 的即時正面比較，請從我們上面引用的 aipricing.guru 部落格參考資料開始。然後建立你自己的測試集。在紙上勝出的模型，不一定總是在你的帳單上勝出。

常見問題

Gemini API 定價比 Claude Opus 4.7 便宜嗎？

取決於工作負載，以及你閱讀當下的具體費率。aipricing.guru 資料來源會比較 Gemini 3.1 Pro 與 Opus 4.7，因此請查閱該參考資料以取得最新的每 token 數字。

Claude Opus 4.7 每 1M tokens 的價格是多少？

透過 OneMux，Claude Opus 4.7 每 1M 輸入 tokens 為 $1.50，每 1M 輸出 tokens 為 $7.50。

OpenAI API 在 GPT-5.6 的定價方式為何？

OpenAI API 對 GPT-5.6 的定價依等級而異。Luna 每 1M tokens 為 $0.60 輸入 / $3.60 輸出，Terra 為 $1.50 / $9.00，Sol 為 $2.50 / $15.00。

我可以透過同一個 API 使用 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.6 嗎？

可以。OneMux 提供統一的 OpenAI 相容 API，因此你可以在不更改整合方式的情況下路由到這兩個模型系列。

資料來源

• aipricing.guru 部落格 — 來源摘要：在 API 價格、基準表現，以及每個旗艦模型何時值得這個帳單上，比較 Opus 4.7、GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro。