OpenAI 釋出 GPT-6 Sol 與 Luna：API 價格砍半，主打工作與程式設計

搞 AI 智慧體開發的人，最近最怕看的恐怕就是賬單。

OpenAI 自己公佈過一個誇張的資料：在他們內部，研究員天天拿 AI 寫程式碼，中位數研究員每天燒掉的 token 價值超過 600 美元，前 10% 的骨幹一天更是能吃掉 7000 美元。旗艦模型雖然聰明，但真按企業級規模全天候跑起來，普通團隊根本吃不消。

OpenAI 帶來了解決這個痛點的方案，正式推出 GPT-6 家族的新成員：GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna。

砍掉一半價格，還把幻覺砍了一半

月初發布的旗艦 GPT-6 Astra 效能登頂，但成本太高。這次的 Sol 和 Luna 走的是高性價比路線，直接把 API 價格在 GPT-5.6 的基礎上下調了 50%。

具體來說，主打複雜工作的 Sol 降到了每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元；專門跑大批次輕量任務的 Luna 更狠，百萬輸入只要 0.10 美元，輸出 0.50 美元。

除了降價，OpenAI 還重做了 Prompt 快取。命中快取的輸入 token 可以打一折，也就是省掉 90% 的費用。GitHub 表示，在 Copilot 每天數十億次請求裡，這一套最佳化讓重新處理的 prompt 減少了一半以上。

更實在的提升在準確率上。很多人最煩 AI 滿嘴跑火車，在 OpenAI 的內部事實性評測裡，Sol 的犯錯率直接比前代減半，逼近旗艦 Astra 的水準。而 Luna 在加大推理力度後，也能以相當於 GPT-5.6 Sol 百分之一的成本，達到差不多的準確度。

專門盯著 Anthropic 打

有意思的是，就在 OpenAI 這次發文前 90 分鐘，老對手 Anthropic 剛緊急放出了 Opus 5.5，火藥味直接拉滿。

從 OpenAI 披露的測試來看，這次幾乎處處在針對 Anthropic。在跨軟體業務流的 AutomationBench 上，開到極高思考檔位的 Sol，不僅跑贏了頂配的 Claude Opus 5，每次任務的成本還只要後者的 9%。

在程式碼評測 DeepSWE v1.1 裡，滿血 Sol 拿到了 68.8% 的得分，跟 Claude Fable 5 最高的 69.9% 咬得極緊，但成本省了大概 80%。

輕量級的 Luna 也沒閒著，其滿血得分 66.6%，追平了中檔的 Opus 5 和 Fable 5，單次任務的花費卻比它們便宜了 93% 到 96%。

目前，這兩款模型已經在 ChatGPT Work 和 Codex 中向 Plus、Pro、Business 等付費使用者開放，亞馬遜雲科技也同步在 Amazon Bedrock 上線。免費和 Go 使用者則可以在桌面端體驗小巧的 Luna。

為什麼重要

我們認為，OpenAI 這次出招非常聰明，它沒再拿難以落地的極端跑分做噱頭，而是精準打中了所有開發者的痛點：錢包。

對於每天跟程式碼和自動化流程打交道的團隊來說，Sol 和 Luna 的意義在於把「高精度模型」從奢侈品變成了日用品。原來寫一個 agentic 流程，每跑一次迴圈都在肉疼，現在你可以給它更多的重試機會和反思輪次，整體成功率反而會因為更充裕的容錯空間而提高。

在競爭層面，這基本是在逼 Anthropic 打殘酷的價格戰。當次級模型能用一折甚至更低的花費，追平甚至趕超對手的頂配模型時，企業客戶在採購選型上的天平必然會傾斜。

不過也得看到，OpenAI 自己的頂配 Astra 依舊牢牢把持著最複雜的邏輯上限。Sol 雖然跑分逼近，但在極端邊緣情況下的深層思考，跟真正的超大模型依然存在差距。如果你是在做嚴肅的法律、醫療決策，或者底層的架構設計，依然省不下 Astra 的錢；但如果你的任務是日常改 bug、提煉百萬字文件或批次跑資料，現在的 Sol 和 Luna 絕對值得立刻接入測試。