刚刚，GPT-6 Sol、Luna 发布！重置卡已到账

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就在刚刚，OpenAI 正式发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。

这次除了模型更新，API 价格也直接降到了上一代的约一半。

其中 GPT-6 Luna 的 API 定价为：

每百万 Token 输入 0.1 美元，输出 0.5 美元，折合人民币大约 0.7 元 / 3.5 元。

这个价格，已经开始把高频调用的成本继续往下打了。

Luna 定价只要 Astra 的 1%

先简单认一下 GPT-6 这一家子。

目前 GPT-6 分成三档：

Astra 是顶配，Sol 是中杯，Luna 是小杯。

九月初发布的 Astra 主打最强能力，这次新来的 Sol 和 Luna，则明显把重点放在了性能、速度和成本上。

先看最直观的价格。

按每百万 Token 计算：

GPT-6 Astra：

输入 10 美元，输出 50 美元。

GPT-6 Sol：

输入 2 美元，输出 10 美元。

GPT-6 Luna：

输入 0.1 美元，输出 0.5 美元。

这么一对比就很夸张了。

Luna 的输入和输出价格，都只有 Astra 的 1/100。

Sol 也只有 Astra 的 1/5。

如果开启 Fast 模式，价格同样会直接翻倍。

另外一个很值得关注的省钱点，就是缓存

像智能体、Coding Agent 和长对话这类场景，经常会反复携带同一大段上下文。

这些重复内容一旦命中缓存，只需要支付正常输入价格的 1/10。

而这次 GPT-6 还进一步优化了缓存机制。

调整思考档位、开关工具，都不会让之前的缓存直接失效。

开发者甚至可以自己设置缓存断点，决定上下文缓存到哪里为止。

所以这次 GPT-6 Sol 和 Luna 真正值得注意的，可能不只是模型能力。

官方成绩单，同样的分花更少的钱

价格砍半，能力有没有跟着缩水？

从 OpenAI 放出的几项测试来看，他们这次想表达的其实是同一件事：

花同样的钱，拿更高的分；或者拿到同样的分，花更少的钱。

先看企业自动化能力。

AutomationBench 这项测试，会让 AI 连续调用 47 个工具，完整跑完销售、市场、运营、客服、财务、人事等多个部门的真实业务流程。

它测的已经不只是模型“会不会回答问题”，而是能不能真正进入企业工作流，把一整套复杂任务从头到尾跑通。

Sol 开到 xhigh 后，一道题平均成本只有 0.27 美元，折合人民币不到 2 块钱。

但成绩并没有因为价格低就掉下来。

它比满档的 Opus 5 高了 6 个多点，成本却只有对方的 约九分之一；甚至连低档位的自家大哥 Astra 也压了一头。

不过 Fable 5.1 的成绩需要打个折来看。

因为在这项测试里，大约 40% 的题目其实被转交给 Opus 5 兜底，而这部分额外花费并没有被 OpenAI 计入表格。

也就是说，Fable 5.1 的真实成本，其实会比表面数字更高。

再看更难的长流程专业任务测试 Agents' Last Exam。

这套测试覆盖了 55 个细分行业，主要考察 Agent 在复杂专业流程里的持续执行能力。

Sol 开满档后拿到 56.4%，超过了 Opus 5 在这项测试中的最高成绩，单题成本还便宜了 60%。

换句话说，这次 Sol 真正狠的地方，不只是“便宜”。

而是它开始做到：价格往下砍，分数反而往上走。

这个测试更贴近真实开发场景：让模型直接进入真实代码库，完成长流程的软件工程任务，考的不只是会不会补几行代码，而是能不能真正理解项目、修改代码并把任务跑通。

官方这里给的不是一张普通排行榜，而是一张 「花费—得分」曲线图。后面还会反复看到这种图，所以先说一下怎么看。

横轴代表每道题的平均花费，而且用的是对数刻度——每往右移动一大格，成本都会增加好几倍。

纵轴则是模型得分，当然是越高越好。

一条曲线代表一个模型，曲线上的不同点，对应它开启不同思考档位后的表现。一般来说，思考开得越高，成本越高，成绩也会往右上移动。

这里的实线代表 GPT-6，虚线代表上一代 GPT-5.6。

所以这种图其实很好看：

越靠左，代表越便宜；越靠上，代表越强。

换句话说，谁能站得更靠左上角，谁的性价比就越高。

新 Sol 开满档拿到 68.8%。

作为对比，Claude Fable 5 在这项测试里的最高成绩是 69.9%，两者只差 1.1 个百分点。

但看成本就完全是另一回事了：

Sol 每道题的花费，大约便宜 80%。

Luna 更夸张。

开满档之后，新 Luna 能拿到 66.6%，已经和 Opus 5、Fable 5 开中档时的表现差不多。

但每道题的成本，比 Opus 5 便宜约 93%，比 Fable 5 便宜约 96%。

和上一代 Luna 自己比，差距同样明显。

如果都做到 60% 左右的成绩，新 Luna 每道题已经压到 0.1 美元以内，老 Luna 则要 0.4 美元左右。

也就是说，差不多的成绩，成本直接砍到原来的四分之一左右。

不过这张图里，其实还藏着一个官方没有重点提的细节。

老 Sol 开满档，大约能跑到 72%；新 Sol 满档却停在了 68.8%。

换句话说，新 Sol 的整条曲线确实明显向左移动了——同样的能力更便宜，同样的钱也能拿到更高的分。

但如果只看最高能力上限，新 Sol 反而没有超过老 Sol。

这也解释了这次产品线为什么要重新分层：

新 Sol 卖的是以前“中杯”的价格，主打性价比；真正追求顶配能力，还得往 Astra 看。

接着看电脑操作能力——OSWorld 2.0。

这项测试会让 AI 直接操作电脑，完成各种日常和专业场景里的长流程任务。

图的读法和前面的 DeepSWE 一样：

越靠左越便宜，越靠上越强，越靠左上角越好。

重置卡已发

他说，这次 API 降价是永久的，订阅用户的额度也会因此变得更耐用。

对那些每天在 Codex 里疯狂烧额度的人来说，这次 Sol 和 Luna 可能比 Astra 更实在。

模型能力再强，架不住天天烧钱。

现在好了，价格下来了，额度也更经用了。

最关键的是——重置卡已经到账。

[1] OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/

[2] OpenAI API 文档：GPT-6 Sol: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol

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