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gpt-5-mini API 国内调用与价格(2026)

云雾API 运营团队 · 数据来自站内实时价目 · 更新于 2026-08-25
模型类型工具 · 多模态 · 思考 · 对话 · 识图
计费方式按量(tokens)
官方基准(输入)$0.25/1M
本站最低参考(输入)$0.0106/1M
相当于官方约 0.4 折
可选渠道档位15 档
站内累计调用1386 万 次

参考价按当前渠道倍率折算、含服务费,实际以定价页实时显示为准;不同档位的渠道来源与稳定性不同,高稳定需求建议选官转档位(逆向与官转的区别)。数据更新于 2026-08-25。

超过 1385 万次——这是 gpt-5-mini 在云雾API 站内的累计调用量,在全站模型里排在最前列。这么多开发者拿一个轻量档当日常主力,原因不复杂:它把 GPT-5 家族的核心能力压进了低成本档位,大多数生产任务用它就够了。

从命名就能看出定位:mini 是 GPT-5 系列的轻量分支,面向高频、大批量的常规任务。但从站内标签看,对话、识图、工具调用、思考模式一样不缺,多模态输入照常支持——旗舰档能做的事它基本都能做,差距在复杂任务的深度与稳定度。

在云雾API 上,该模型提供 15 个渠道档位,多档渠道可选,详见下方价格表。

价格详情

价目输入 /1M tokens输出 /1M tokens相当于官方
官方基准价$0.25$2.00—
本站最低参考价$0.0106$0.0846约 0.4 折

该模型支持提示词缓存,缓存命中部分按输入价约 10% 计费,长系统提示词场景可显著降本。

同系列模型价格对比

模型本站最低参考(输入)相当于官方
gpt-4o$0.296/1M约 1.2 折
gpt-4o-mini$0.0178/1M约 1.2 折
gpt-4.1$0.237/1M约 1.2 折
gpt-4.1-mini$0.0474/1M约 1.2 折
gpt-5$0.0529/1M约 0.4 折
gpt-5-nano$0.0025/1M约 0.5 折
gpt-5.1$0.0529/1M约 0.4 折
gpt-5.2$0.074/1M约 0.4 折

适用场景

gpt-5-mini 的典型用法是「量大、活杂、预算有限」:

接入代码(OpenAI 兼容)

任何 OpenAI SDK 只改 base_url 一行即可切换到中转接口,模型名填 gpt-5-mini:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的令牌",
    base_url="https://v2.cloudmist.cloud/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

curl、Node.js 及更多客户端写法见 base_url 配置详解。

选型与接入建议

和兄弟型号怎么选:

接入注意:该模型站内仅提供 openai-response 端点,自研调用请按 Responses API 格式发请求;OpenAI 兼容 SDK 的 base_url 填 https://v2.cloudmist.cloud/v1;Cursor、NextChat、沉浸式翻译等客户端均可接入。

常见问题

国内如何调用 gpt-5-mini?

在本站注册并创建 API Key,OpenAI 兼容 SDK 把 base_url 改为 https://v2.cloudmist.cloud/v1(Claude Code 填 https://v2.cloudmist.cloud,不带 /v1),模型名填 gpt-5-mini 即可,国内网络直连,支持支付宝/微信人民币充值。

gpt-5-mini 通过中转站调用什么价格?

本站参考价输入 $0.0106/1M tokens、输出 $0.0846/1M tokens 起(约 0.4 折),提供 15 个渠道档位,价格与稳定性各有侧重,实际以站内定价页实时显示为准。

gpt-5-mini 的思考模式怎么开?

通过请求中的 reasoning 相关参数控制推理深度(Responses API 格式),不传则按模型默认策略处理。简单任务建议调低推理档位换速度,多步逻辑任务再调高——成本和延迟都会随推理深度上升,按需分配最划算。

老项目从 gpt-4o-mini 迁到 gpt-5-mini 要改代码吗?

主要差异在端点:gpt-4o-mini 走 chat/completions,gpt-5-mini 站内走 Responses API 格式,自研 HTTP 调用需要调整请求结构;用 OpenAI SDK 的话改动很小。迁移前建议拿真实业务样本各跑一轮做对比。

gpt-5-mini 处理图片输入的效果够用吗?

票据识别、截图信息提取、UI 理解这类结构化识图任务表现稳定,适合批量跑;复杂图表推理、高精度视觉分析场景,建议与 gpt-5 或 gpt-5.1 对比实测后再定档。

大流量业务用它要注意什么?

站内提供 15 个渠道档位,不同档位对应不同的上游资源与并发余量,大流量建议选并发规格更高的档位,同时在客户端做好重试与退避;重复度高的 system prompt 尽量固定放前部,利用缓存降低输入侧开销。

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