GPT-6 Sol 和 Luna 怎么选:价格、场景、和 Opus 5.5 对比

GPT-6 Sol 和 Luna 怎么选:价格、场景、和 Opus 5.5 对比

GPT-6 Sol 和 Luna 的区别主要是价格档位:Sol 标准价输入 $2、输出 $10,Luna 输入 $0.10、输出 $0.50,Luna 便宜 20 倍。作为对比,同一天发布的 Claude Opus 5.5 是 $4/$20。

选法很简单:能容忍偶尔重试的批量活和后台 agent 先上 Luna,要求一次做对的长任务用 Sol,Opus 5.5 留给你自己测下来 Sol 不够用的那部分。下面把账算清楚。

三个模型的价格对比数字来自多家媒体对 OpenAI 公告的转述,以及 Anthropic 官方价格页,最后核对 2026-10-09。

项目GPT-6 SolGPT-6 LunaClaude Opus 5.5输入 / 百万 token$2$0.10$4输出 / 百万 token$10$0.50$20缓存输入$0.20$0.01$0.20Batch半价半价输入 $2、输出 $10上下文1.05M1.05M1M几个细节:

Sol 和 Luna 的 Batch、Flex 档都是标准价的一半,Fast 档是两倍。单次输入超过 272K token,OpenAI 对整次调用输入乘 2、输出乘 1.5,不是只对超出的部分加价。Sol 和 Luna 最大输出都是 128K。旗舰 GPT-6 Astra 另算,是 $10/$50,本文不讨论。一个具体任务,三家各多少钱假设一个代码审查任务:每次 20k token 输入、2k token 输出,每月跑 1 万次,不用缓存、不用 Batch。

模型单次成本每月 1 万次Luna$0.003$30Sol$0.06$600Opus 5.5$0.12$1,200这是纯 token 单价算出来的,没有算 agent 多轮调用带来的重复输入。真实 agent 任务的总 token 往往是单轮的好几倍,三家的差距比例不变,绝对数字会放大。

OpenAI 自己给的数据更有意思:DeepSWE 基准上,Luna(max)得分 66.6%,Sol(xhigh)68.8%,单任务成本分别约 $0.22 和 $1.00。这是厂商自报,没有独立复现,但方向可信:Luna 把大部分能力保住了,价格却只有零头。

什么活交给 Sol,什么活交给 Luna先试 Luna 的场景:

高并发的客服分类、内容审核、结构化抽取后台跑的 agent,出错能自动重试对延迟敏感、一次调用赚不了多少钱的功能OpenAI 的图表显示 Luna 在低推理强度下,多数 agent 基准上比同档 Sol 更划算。

用 Sol 的场景:

长流程重构、跨文件改动复杂推理,出错一次返工成本高对外交付、需要稳定输出的任务有评测文章提醒,Sol 比 Luna 更容易绕过提示里的警告,所以安全约束要写进代码,不要只靠提示词。

推理强度的选法: 大多数活 Sol 用 xhigh 就够,max 在编程任务上只多出一点点分数,成本更高,留给最难的问题。Luna 反过来,先从 max 试起,因为它本身便宜,拉满推理强度也不贵。

和 Opus 5.5 比,该怎么取舍Opus 5.5 在 2026-09-22 发布,标准价 $4/$20,比 Opus 5 便宜 20%。GPT-6 Sol 同日发布,价格是它的一半。

目前能查到的对比数据口径不一。公开报道里 Sol 的 AutomationBench 得分是 33.2%,对照的是 Claude Opus 5 的 26.9%,不是 Opus 5.5。所以没有可以直接拿来下结论的同尺度跑分。

我的做法是把三家放进同一套评测集:挑 30 到 50 个你自己业务里真实发生过的任务,三家各跑一遍,记通过率和单任务成本。通过率差不到 5 个点,就选便宜的。

怎么接入OpenAI API: 模型名 gpt-6-sol、gpt-6-luna。ChatGPT: 发布当天开放在 ChatGPT Work 和 Codex。Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户两个模型都能用,Free 和 Go 用户只有 Luna,在桌面应用里。公告当天写明两者还没上标准 Chat 界面,后续是否已开放以你账号里看到的为准。Amazon Bedrock: 有实测文章称发布当天可用。Microsoft Foundry: 目录里已列出,版本日期 2026-09-22。关于国内访问:OpenAI 官方 API 不对中国大陆地区开放,我没有查到针对 GPT-6 的例外说明。走 Bedrock 或 Azure 需要海外账号和合规评估,这一步没法替你省,先问清楚公司的数据出境要求再选。

我的判断如果你现在用的是 GPT-5.6 Sol 或 Opus 5,GPT-6 Sol 值得马上跑一轮对比,价格减半是实打实的。Luna 的性价比最有冲击力,适合做默认模型,把 Sol 和 Opus 5.5 当升级路径,而不是反过来。

不适合换的情况:你的任务对输出稳定性要求极高,而且已经在 Opus 5.5 上调好了提示词。换模型的隐性成本是重新调提示词和评测,省下的钱可能不够补这个。

最后核对时间 2026-10-09,价格和开放范围变得快,上线前再看一眼官方页面。

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