所有模型/GPT-3.5 Turbo
基准分:47.5
速度:高速
知识截止:2021-09

规格与价格

每100万Token的API单价及核心规格
📥
输入单价(1M)
$0.5000
📤
输出单价(1M)
$1.5000
⚡
缓存单价(1M)
-
📏
上下文窗口
16K
16,385 tokens
📝
最大输出
4K
4,096 tokens
🎯
基准分 & 速度
47.5
速度:高速

成本估算器

输入预期的使用条件,计算估计的API调用费用

计算条件

计费时段
▶ 详细设置
▶ 预设

模拟结果

输入成本$0.01
输出成本$0.0045
总計$0.0145

详情费用明细

INPUT
10req × (2,000 / 1M) × $0.5 = $0.01
OUTPUT
10req × (300 / 1M) × $1.5 = $0.0045

替代与类似模型

性能评分和价格相近的替代与比较候选模型
模型提供方上下文窗口最大输出知识截止输入单价(1M)缓存单价(1M)输出单价(1M)基准分速度总計
OpenAI
400K128K2024-05$0.25$0.025$2.0077.75高速$0.0087
xAI
256K--$0.20$0.02$1.5077.75高速$0.0067
Google👑
1M65K2025-01$0.25$0.025$1.5074.25极速$0.0085
OpenAI
400K128K2024-09$0.25$0.025$2.0073.5高速$0.0087
OpenAI
1M32K2024-06$0.40$0.10$1.6068.75高速$0.0097

提供方

OpenAI

基准分

77.75

速度

高速

知识截止

2024-05

上下文窗口

400K

最大输出

128K

输入单价(1M)

$0.25

缓存单价(1M)

$0.025

输出单价(1M)

$2.00

总計(試算)
In: $0.0024 / Out: $0.0060
$0.0087

提供方

xAI

基准分

77.75

速度

高速

知识截止

-

上下文窗口

256K

最大输出

-

输入单价(1M)

$0.20

缓存单价(1M)

$0.02

输出单价(1M)

$1.50

总計(試算)
In: $0.0020 / Out: $0.0045
$0.0067

提供方

Google👑

基准分

74.25

速度

极速

知识截止

2025-01

上下文窗口

1M

最大输出

65K

输入单价(1M)

$0.25

缓存单价(1M)

$0.025

输出单价(1M)

$1.50

总計(試算)
In: $0.0024 / Out: $0.0045
$0.0085

提供方

OpenAI

基准分

73.5

速度

高速

知识截止

2024-09

上下文窗口

400K

最大输出

128K

输入单价(1M)

$0.25

缓存单价(1M)

$0.025

输出单价(1M)

$2.00

总計(試算)
In: $0.0024 / Out: $0.0060
$0.0087

提供方

OpenAI

基准分

68.75

速度

高速

知识截止

2024-06

上下文窗口

1M

最大输出

32K

输入单价(1M)

$0.40

缓存单价(1M)

$0.10

输出单价(1M)

$1.60

总計(試算)
In: $0.0039 / Out: $0.0048
$0.0097
⚡ 核心功能

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GPT-3.5 Turbo 常见问题解答(FAQ)

关于 GPT-3.5 Turbo 的API计费标准、上下文长度限制、缓存优化及综合性能评测详解

Q. GPT-3.5 Turbo 的API调用价格是多少?每100万Token的收费标准是什么?+

GPT-3.5 Turbo(OpenAI)的标准API单价为:输入每100万Token $0.5000,输出每100万Token $1.5000。输出价格约为输入价格的 3.0 倍。您可以在本页的成本计算器中输入业务规模,实时模拟实际API调用月度支出。

Q. GPT-3.5 Turbo 的最大上下文长度(Context Window)与最大输出Token限制是多少?+

GPT-3.5 Turbo 支持最高 16K Token 的上下文窗口,单次请求最大生成输出为 4K Token。能够充分满足日常对话交互与结构化数据处理需求。

Q. 使用 GPT-3.5 Turbo 时,如何优化并降低API调用成本?+

由于输出Token($1.5000/1M)价格高于输入,建议在API调用中合理设置 max_tokens 限制避免冗余生成。同时推荐采用多模型分流架构,将简单分类与抽取任务交给低成本小模型处理。

Q. GPT-3.5 Turbo 的基准性能评分(47.5)与处理速度如何?适合哪些场景?+

GPT-3.5 Turbo 的综合基准评分为 47.5分(满分100分),处理速度评级为「高速」。专为高并发、低延迟与高性价比场景优化。

Q. 有哪些可以替代或与 GPT-3.5 Turbo 横向对比的模型?+

在相近性能与价格区间内的主要替代模型包括:GPT-5 mini、grok-code-fast-1、Gemini 3.1 Flash-Lite Preview。建议您根据响应速度、上下文长度以及缓存折扣等具体业务需求进行综合选型。