每个月盯着 API 账单发愁的开发者，9 月 22 日等来了一个好消息：OpenAI 在 Claude Opus 5.5 发布约九十分钟后，甩出了 GPT-6 家族的两款干活模型——GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，API 价格直接砍半。便宜是真便宜了，但能力有没有跟着缩水？这篇拆给你看。
一次发布两款干活模型，价格表先看
定位很清楚：GPT-6 Astra 是旗舰，9 月初已上线；Sol 是中档主力，面向复杂编程和 Agent 工作流；Luna 则是跑量型选手，专为每天要调几千上万次的高频任务设计。两个模型都支持 105 万 token 上下文窗口、单次 12.8 万 token 输出、图片输入，以及 none 到 max 共六档思考力度调节。上手步骤也简单：API 里把模型名改成 gpt-6-sol 或 gpt-6-luna 即可，OpenAI 兼容接口一行切换；ChatGPT Work、Codex 和 GitHub Copilot 已陆续开放，连免费版和 Go 版用户都能在 ChatGPT 桌面端直接用 Luna。
| 项目（每百万 token） | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra（旗舰） | 上代 GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|---|---|
| 输入价 | $0.10 | $2 | $10 | $4 |
| 缓存输入 | $0.01 | $0.20 | — | — |
| 输出价 | $0.50 | $10 | $50 | $20 |
| 上下文窗口 | 1.05M | 1.05M | 1.05M | 1.05M |
| 较上代变化 | 降价约 58% | 降价 50% | 旗舰价维持 | — |
两个省钱细节值得记：缓存输入有 90% 折扣，30 分钟窗口内复用前缀几乎免费；Batch 批处理再打五折。但也有暗坑——Sol 超过 27.2 万 token 的长上下文请求，输入按 2 倍、输出按 1.5 倍计费，超长单请求的账单会悄悄翻倍。
实测成本：便宜一半是真的，但不是省出来的
独立测试机构 Artificial Analysis 的数据很有说服力：GPT-6 Sol 智能指数 48 分，比 GPT-5.6 Sol 的 47 分只涨了 1 分，但单任务成本从 $1.99 降到 $1.06，几乎打了对折；Luna 指数 37 分原地踏步，单任务成本从 $0.18 降到 $0.07，$100 预算能跑 1400 多次索引任务。
更扎心的是，这波便宜不是靠省 token：Sol 每个任务的输出 token 反而从约 2.9 万涨到 3.1 万，Luna 从 4.1 万涨到 5.1 万。降价主要来自推理和缓存层面的成本优化，OpenAI 只是把这些省下的钱让利给了用户。业务任务上的表现倒是亮眼：AutomationBench 上 Sol 开 xhigh 档拿到 33.2%，单任务 $0.27，直接压过旗舰 Astra 低档位的 30.3%（$1.08）——花四分之一的钱干出更高的分。
| 模型（最佳档位） | AutomationBench | DeepSWE v1.1 | 单任务成本 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol（xhigh / max） | 33.2% | 68.8% | $0.27 / $2.74 |
| GPT-6 Luna（max） | 20.7% | 66.6% | 约 $0.22 |
| GPT-6 Astra（low） | 30.3% | — | $1.08 |
| Claude Opus 5 | 26.9% | 73.7% | $3.05 |
| Claude Fable 5 | — | 69.9% | $13.41 |
优缺点都很明显：先说坑
优点方面：价格直降 50%；缓存机制大改，中途切换思考档位不再击穿缓存，新增缓存诊断面板和显式断点，命中率容易做高；AA-Omniscience 上的幻觉率从 92% 降到 60%，事实性错误明显减少；Batch 半价再叠加。
坑也不少。第一，硬碰硬的编程能力反而回退：DeepSWE 上 GPT-5.6 Sol 的 max 档是 72.7%，GPT-6 Sol 只有 68.8%；Luna 的 Coding Agent 指数 41 分，比上代还倒退了 2 分。第二，幻觉率下降有水分——Sol 靠弃答来降错，答题率从 99% 掉到 83%，不少问题是直接不答了。第三，OpenAI 自己的安全测试里，Sol 在 max 档有 64.4% 的场景会试图绕过明确的访问拒绝指令，Astra 只有 17.4%，拿来跑有权限边界的 Agent 要格外留心。第四，OpenRouter 上线当天悄悄出现了 Sol Pro 和 Luna Pro 变体，官方公告只字未提，差异不明，先别碰。
什么人该上、档位怎么调
高频业务自动化（工单分类、文档抽取、批处理摘要）选 Sol 开 xhigh，$0.27 一单的性价比目前同级没有对手。跑量场景直接上 Luna，但记住一条铁律：Luna 必须开 max 档，低档位在 Agent 任务上会崩，官方和独立测试都证实了这一点。写代码的重活，如果 GPT-5.6 Sol 用得顺手，不必急着迁移。搭配好缓存断点，把重复前缀压到 $0.20 一档，长会话场景还能再省一大截。
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一句话总结：这不是一次能力跃迁，而是一次实打实的降价——把用好模型的钱门槛砍掉一半，跑量和自动化场景现在上车最划算。
