OpenAI 计费模式

OpenAI 的计费模式是 AI 公司的黄金标准。它将 API 使用的预付法币积分与面向消费产品的统一费率订阅相结合。这种混合方式在确保可预测收入的同时，也让开发者能够无摩擦地扩展他们的使用量。

为什么 OpenAI 的模式是行业标准

AI 行业面临着许多传统 SaaS 计费无法完全应对的独特挑战。OpenAI 的计费模式同时解决了其中的几个问题。

可预测的收入与低风险：通过要求 API 使用者预付积分，OpenAI 消除了用户积累无法支付的巨额账单的风险。你能提前收款，用户则在使用服务时消耗积分。
对开发者的可扩展性：5 美元的充值门槛很低。随着应用增长，开发者可以自动充值或购买更大的礼包。启动的摩擦几乎为零，但增长的上限是无限的。
用户心理学：将积分以法币（美元）计价而不是抽象的“令牌”或“点数”，让价值更加清晰。这就像为 AI 服务设置的银行账户，有助于建立信任并让公司更容易预算。

OpenAI 如何计费

OpenAI 采用两种不同的计费模式，以满足不同用户的需求。

API（按使用计费）：API 使用预付法币计价的积分。用户可以为账户充值 5 美元、10 美元、50 美元或更多。虽然积分显示为美元金额，但在 OpenAI 之外没有货币价值。OpenAI 按令牌计费，输入和输出令牌采用不同费率。积分永不过期，当用户余额降至 0 美元时，他们的 API 调用会立即失败。
ChatGPT Plus、Team 与 Enterprise：这些是统一费率订阅。ChatGPT Plus 每月 20 美元，Team 计划为每位用户每月 25 美元。这些计划有软使用上限，用户会降级为较小模型，而不是完全被阻止。
基于消费的费率层级：随着你累计消费更多金额，会解锁更高的 API 限率。这是一种基于信任的访问扩展系统，直接与账单历史挂钩。

模型	价格	输入令牌	输出令牌
GPT-4o	按使用计费	$2.50 / 1M	$10.00 / 1M
GPT-4o-mini	按使用计费	$0.15 / 1M	$0.60 / 1M
o1	按使用计费	$15.00 / 1M	$60.00 / 1M

套餐	价格	类型
免费	$0	限制访问
Plus	$20 / 月	具有软上限的订阅
Team	$25 / 用户 / 月	按席位订阅
Enterprise	定制	开具发票的计费

使其与众不同的地方

OpenAI 的计费策略具备多个关键特性，使其在 AI 服务领域极其有效。

法币计价积分：积分以美元计价，因此感觉就像是钱，让定价对开发者而言透明且易于理解。
永不过期：永不过期的余额减少了“用或失去”的压力。用户更愿意充值更多金额，因为他们知道价值不会消失。
多维度计量：输入和输出令牌分别跟踪，但从同一积分余额中扣除。这让 OpenAI 可以将昂贵的输出令牌与较便宜的输入令牌设定不同价格。
信任层级：将速率限制与累计消费挂钩，鼓励用户留在平台，并用更好的性能奖励长期客户。

战略优势

该模型创造了强大的正反馈循环。低门槛吸引开发者。预付积分带来即时现金流。按使用量计费确保开发者成功即 OpenAI 成功。订阅部分为非开发者提供稳定、可预测的收入基线。

使用 Dodo Payments 构建

你可以使用 Dodo Payments 复刻 OpenAI 的计费模式。我们将使用基于积分的计费来处理 API，使用标准订阅来覆盖 ChatGPT Plus 端。

Create a Fiat Credit Entitlement

从 Dodo Payments 仪表板开始创建一个积分授权。这将作为用户的核心余额。

积分类型： 法币积分（USD）
积分到期： 永不过期
结转： 不需要（因为它们永不过期）
超额消费： 已禁用

禁用超额消费可确保余额为 0 时 API 调用会失败，正如 OpenAI 所做的那样。

Create Top-Up Products

为不同的积分包创建一次性付款产品。你可以提供 5 美元、10 美元、50 美元和 100 美元选项。将你的法币积分授权附加到每个产品。将每个产品发放的积分以美分为单位设置。例如 50 美元礼包会发放 5000 积分。

import DodoPayments from 'dodopayments';

const client = new DodoPayments({
  bearerToken: process.env.DODO_PAYMENTS_API_KEY,
});

const session = await client.checkoutSessions.create({
  product_cart: [
    { product_id: 'prod_credit_pack_50', quantity: 1 }
  ],
  customer: { email: 'developer@example.com' },
  return_url: 'https://yourapp.com/dashboard'
});

Create Usage Meters

创建两个独立的计量器来跟踪令牌使用量。

llm.input_tokens：在 tokens 属性上使用求和聚合。
llm.output_tokens：在 tokens 属性上使用求和聚合。

将两个计量器都链接到你的法币积分授权。你需要为每个计量器配置“每积分计量单位”。

计算每积分计量单位

为了匹配 OpenAI 的 GPT-4o 定价（每 1M 输入令牌 2.50 美元），你需要计算 1 美元（100 美分）等于多少令牌。

输入令牌： 1,000,000 令牌 / $2.50 = 每 $1 400,000 令牌。
输出令牌： 1,000,000 令牌 / $10.00 = 每 $1 100,000 令牌。

在 Dodo 仪表板中，你会将输入的“每积分计量单位”设置为 400,000，输出设置为 100,000。

Send Usage Events

在每次 LLM 请求之后，将使用数据发送到 Dodo Payments。你可以在一次请求中同时发送输入和输出事件。

await client.usageEvents.ingest({
  events: [{
    event_id: `req_${requestId}`,
    customer_id: customerId,
    event_name: 'llm.input_tokens',
    timestamp: new Date().toISOString(),
    metadata: {
      model: 'gpt-4o',
      tokens: 1500
    }
  }, {
    event_id: `req_${requestId}_out`,
    customer_id: customerId,
    event_name: 'llm.output_tokens',
    timestamp: new Date().toISOString(),
    metadata: {
      model: 'gpt-4o',
      tokens: 800
    }
  }]
});

Handle Balance Depletion

在处理 API 请求之前应检查用户余额。如果余额为零或负数，则返回 402 错误。

async function checkCreditsBeforeRequest(customerId: string) {
  const balance = await client.creditEntitlements.balances.retrieve(customerId, {
    credit_entitlement_id: 'credit_entitlement_id',
  });

  if (balance.available <= 0) {
    throw new Error('Insufficient credits. Please top up your account.');
  }
}

处理低余额 Webhook

不要等到用户余额为 0 时才通知他们。使用 Webhook 在余额降到某个阈值时触发电子邮件或应用内通知。

import DodoPayments from 'dodopayments';
import express from 'express';

const app = express();
app.use(express.raw({ type: 'application/json' }));

const client = new DodoPayments({
  bearerToken: process.env.DODO_PAYMENTS_API_KEY,
  webhookKey: process.env.DODO_PAYMENTS_WEBHOOK_KEY,
});

app.post('/webhooks/dodo', async (req, res) => {
  try {
    const event = client.webhooks.unwrap(req.body.toString(), {
      headers: {
        'webhook-id': req.headers['webhook-id'] as string,
        'webhook-signature': req.headers['webhook-signature'] as string,
        'webhook-timestamp': req.headers['webhook-timestamp'] as string,
      },
    });

    if (event.type === 'credit.balance_low') {
      const { customer_id, available_balance } = event.data;
      await sendLowBalanceEmail(customer_id, available_balance);
    }

    res.json({ received: true });
  } catch (error) {
    res.status(401).json({ error: 'Invalid signature' });
  }
});

当用户余额接近耗尽时，OpenAI 会发送这些邮件，给他们时间在不中断服务的情况下充值。

Build the ChatGPT Subscription Side (Optional)

如果你想提供类似 ChatGPT Plus 的订阅计划，请在 Dodo Payments 中创建一个单独的订阅产品。这些产品不需要积分授权。对于 Team 计划，通过添加附加组件来实现基于席位的计费，以覆盖每个额外用户。

const session = await client.checkoutSessions.create({
  product_cart: [
    { product_id: 'prod_plus_subscription', quantity: 1 }
  ],
  customer: { email: 'user@example.com' },
  return_url: 'https://yourapp.com/billing'
});

实施软上限

要复制 OpenAI 的软上限，可以针对订阅用户使用相同的计量器跟踪使用情况，但不将其链接到积分授权。在你的应用逻辑中，检查当前计费周期的使用量。

async function checkSubscriptionUsage(customerId: string) {
  const usage = await getUsageForCurrentPeriod(customerId);
  
  if (usage > SOFT_CAP_THRESHOLD) {
    // Route to a smaller model instead of blocking
    return 'gpt-4o-mini';
  }
  
  return 'gpt-4o';
}

使用 LLM 摄取蓝图加速

上面的步骤展示了如何手动构建和发送使用事件。对于生产部署，LLM 摄取蓝图提供自动令牌跟踪功能，可直接包装你的 OpenAI 客户端。

npm install @dodopayments/ingestion-blueprints

import { createLLMTracker } from '@dodopayments/ingestion-blueprints';
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const tracker = createLLMTracker({
  apiKey: process.env.DODO_PAYMENTS_API_KEY,
  environment: 'live_mode',
  eventName: 'llm.chat_completion',
});

const trackedClient = tracker.wrap({
  client: openai,
  customerId: customerId,
});

// Every API call now automatically tracks token usage
const response = await trackedClient.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
});

// inputTokens, outputTokens, and totalTokens are sent automatically
console.log('Tokens used:', response.usage);

该蓝图从每次 API 响应中捕获 inputTokens、outputTokens 和 totalTokens，并将它们作为事件元数据发送。请配置你的计量器以在相应的令牌属性上进行聚合。

LLM 蓝图支持 OpenAI、Anthropic、Groq、Google Gemini、OpenRouter 和 Vercel AI SDK。有关供应商特定示例和高级配置，请参阅完整蓝图文档。

实施基于消费的费率层级

OpenAI 的费率层级是管理容量的强大方式。你可以通过跟踪客户的累计消费来实现这一点。

跟踪累计消费： 监听 payment.succeeded Webhook，并在数据库中更新该客户的 total_spend 字段。
定义层级： 创建消费金额与速率限制的映射。
- 第 1 层：$0 - $50 消费 -> 每分钟 3 次
- 第 2 层：$50 - $250 消费 -> 每分钟 10 次
- 第 3 层：$250 以上消费 -> 每分钟 50 次
执行限制： 在你的 API 中间件中检查客户的层级，并施加相应的速率限制。

async function getRateLimitForCustomer(customerId: string) {
  const customer = await db.customers.findUnique({ where: { id: customerId } });
  const totalSpend = customer.total_spend;

  if (totalSpend >= 25000) return TIER_3_LIMITS; // $250.00
  if (totalSpend >= 5000) return TIER_2_LIMITS;  // $50.00
  return TIER_1_LIMITS;
}

完整实现示例：API 代理

在真实场景中，你很可能会有一个位于用户与 LLM 提供方之间的 API 代理。该代理负责认证、积分检查和使用上报。

import DodoPayments from 'dodopayments';
import OpenAI from 'openai';

const client = new DodoPayments({
  bearerToken: process.env.DODO_PAYMENTS_API_KEY,
});
const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

export async function handleApiRequest(req, res) {
  const { customerId, prompt, model } = req.body;

  try {
    // 1. Check credit balance
    const balance = await client.creditEntitlements.balances.retrieve(customerId, {
      credit_entitlement_id: 'credit_entitlement_id',
    });

    if (balance.available <= 0) {
      return res.status(402).json({ error: 'Insufficient credits. Please top up.' });
    }

    // 2. Call OpenAI
    const completion = await openai.chat.completions.create({
      model: model,
      messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
    });

    const { prompt_tokens, completion_tokens } = completion.usage;

    // 3. Ingest usage events to Dodo
    await client.usageEvents.ingest({
      events: [
        {
          event_id: `req_${completion.id}_in`,
          customer_id: customerId,
          event_name: 'llm.input_tokens',
          timestamp: new Date().toISOString(),
          metadata: { model, tokens: prompt_tokens }
        },
        {
          event_id: `req_${completion.id}_out`,
          customer_id: customerId,
          event_name: 'llm.output_tokens',
          timestamp: new Date().toISOString(),
          metadata: { model, tokens: completion_tokens }
        }
      ]
    });

    // 4. Return response to user
    res.json(completion);

  } catch (error) {
    console.error('API Error:', error);
    res.status(500).json({ error: 'Internal server error' });
  }
}

处理边缘情况

构建像 OpenAI 这样复杂的计费系统时，你会遇到需要细致处理的多个边缘情况。

竞态条件

如果用户余额非常低并同时发送多个请求，他们可能会在第一条事件处理完成前就超过积分限制。为防止这种情况，你可以实现一个小“缓冲”区，或在请求期间对客户的余额使用分布式锁。

事件摄取延迟

Dodo Payments 异步处理事件。这意味着 API 调用与积分扣除之间可能会有轻微延迟。对于大多数使用场景这是可以接受的。如果你需要严格的实时执行，可以维护一个用户余额的本地缓存，并乐观更新它。

退款处理

如果你为积分包购买退款，Dodo Payments 会在配置好后自动处理积分授权。然而，你应确保应用逻辑立即反映此更改，以防止用户使用他们已不再拥有的积分。

多模型支持

如果你支持多个定价不同的模型，有两个选择：

分离计量器： 为每个模型创建独立的计量器（例如 gpt-4o.input_tokens、gpt-4o-mini.input_tokens）。
权重事件： 使用单个计量器，但在发送到 Dodo 之前将 tokens 值乘以一个权重。例如，如果 GPT-4o 的价格是 GPT-4o-mini 的 10 倍，你可以为 GPT-4o 请求发送 10 倍的令牌数。

OpenAI 在内部使用分离计量器的方法，以保持每个模型使用记录的清晰。

架构概览

这些计量器会根据你配置的费率跟踪令牌，并从用户的积分余额中扣除相应的价值。

结论

使用 Dodo Payments 复刻 OpenAI 的计费模式，可以同时获得按使用量计费的灵活性与预付积分的可预测性。按照本指南操作，你可以构建一个随着用户增长而扩展、同时保护利润的计费系统。无论你是在构建下一个大型 LLM 还是一个小众 AI 工具，这些模式都将帮助你打造一个专业且对开发者友好的体验。这样的方式确保你的计费基础设施与交付给客户的 AI 模型一样，可扩展且可靠。

使用的关键 Dodo 功能

探索使该实现成为可能的功能。

Credit-Based Billing

管理预付法币积分和用户授权。

Usage-Based Billing

跟踪细粒度的使用量（如令牌）并实时计费。

One-Time Payments

通过简单的结账流程售卖积分包和充值。

Event Ingestion

轻松向 Dodo Payments 发送高流量使用数据。

Webhooks

随时了解积分余额变化和低余额警报。

LLM Ingestion Blueprint

为 OpenAI 和其他 LLM 提供商提供自动令牌跟踪。

Integration Guides

Billing Deconstructions

Cookbooks

为什么 OpenAI 的模式是行业标准

OpenAI 如何计费

使其与众不同的地方

战略优势

使用 Dodo Payments 构建

计算每积分计量单位

处理低余额 Webhook

实施软上限

使用 LLM 摄取蓝图加速

实施基于消费的费率层级

完整实现示例：API 代理

处理边缘情况

竞态条件

事件摄取延迟

退款处理

多模型支持

架构概览

结论

使用的关键 Dodo 功能

Credit-Based Billing

Usage-Based Billing

One-Time Payments

Event Ingestion

Webhooks

LLM Ingestion Blueprint

Integration Guides

Billing Deconstructions

Cookbooks

​为什么 OpenAI 的模式是行业标准

​OpenAI 如何计费

​使其与众不同的地方

​战略优势

​使用 Dodo Payments 构建

​计算每积分计量单位

​处理低余额 Webhook

​实施软上限

​使用 LLM 摄取蓝图加速

​实施基于消费的费率层级

​完整实现示例：API 代理

​处理边缘情况

​竞态条件

​事件摄取延迟

​退款处理

​多模型支持

​架构概览

​结论

​使用的关键 Dodo 功能

Credit-Based Billing

Usage-Based Billing

One-Time Payments

Event Ingestion

Webhooks

LLM Ingestion Blueprint

为什么 OpenAI 的模式是行业标准

OpenAI 如何计费

使其与众不同的地方

战略优势

使用 Dodo Payments 构建

计算每积分计量单位

处理低余额 Webhook

实施软上限

使用 LLM 摄取蓝图加速

实施基于消费的费率层级

完整实现示例：API 代理

处理边缘情况

竞态条件

事件摄取延迟

退款处理

多模型支持

架构概览

结论

使用的关键 Dodo 功能