Есть класс примечаний, которые легко пропустить: модель скрыта по умолчанию, вариант с расширенным рассуждением считается иначе, стоимость удваивается за порогом, для части моделей действует временная акция. Именно такие сноски определяют реальный счёт, а не заголовок таблицы. При выборе модели для регулярной автоматизации читать надо в первую очередь их: разовый эксперимент переживёт любую сноску, а ежедневный прогон умножит её на число запусков.

Важно понимать и то, что таблица цен не является счётом. Фактическую сумму меняют кредиты тарифа, скидки, режим работы и то, какая модель в итоге обслужила запрос при автоматической маршрутизации. Два человека с одинаковым названием модели в интерфейсе могут заплатить по-разному, и разница объясняется не ценой за миллион токенов, а условиями их подписок. Поэтому единственный надёжный источник о ваших расходах - ваш собственный учёт расхода, а не публичная таблица.

Практический вывод для планирования: бюджет считают не по цене за миллион токенов, а по стоимости типичной задачи. Возьмите десяток реальных прогонов, посмотрите фактический расход по каждому и умножьте на ожидаемую частоту. Такой расчёт переживает смену цен и даёт понятную единицу для разговора с финансами - стоимость обзора одного изменения, а не абстрактные токены.

И главное правило работы с этим справочником: перед решением о бюджете или закупке открывают живую страницу цен и текущий каталог в своём аккаунте. Числа в книге - датированный снимок, полезный для понимания структуры и порядка величин. Опираться на них при планировании расходов нельзя, и книга не претендует на обратное.

Инженерный вывод простой: понимайте механику тарификации, а числа проверяйте. Тогда изменение цен перестаёт быть неожиданностью: вы знаете, какие ваши сценарии чувствительны к входным токенам, какие к выходным и где вас спасает кэш. Это же знание отвечает и на вопрос, что делать, если счёт вырос: искать не более дешёвую модель, а составляющую, которая выросла.

Типичные провалы предсказуемы. Планировать бюджет по цене за миллион токенов вместо стоимости типичной задачи. Пропустить сноску про удвоение за порогом контекста. Считать кэш всегда выгодным и платить за запись там, где чтения не будет. Принимать публичную таблицу за счёт, не глядя на собственный учёт расхода. Зашить в автоматизацию модель по вчерашнему снимку. И сравнивать модели по цене, не сравнив по результату на одинаковом наборе задач.