# OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna，API 定价降至五折并公布基准成绩

- 来源：MarkTechPost（RSS）
- 作者：Sana Hassan
- 发布时间：2026-09-23 13:18
- AIHOT 分数：81
- AIHOT 标记：精选
- AIHOT 链接：https://aihot.news/items/cmudnpv0k0hrrrogg9gcyun5n
- 原文链接：https://www.marktechpost.com/2026/09/22/openai-releases-gpt-6-sol-and-luna-50-cheaper-api-pricing-and-benchmarks

## 精选理由

原文汇总了定价、多组基准对比和新的缓存控制细节，读者可以据此评估 Sol 与 Luna 在不同任务下的成本收益。

## AI 摘要

OpenAI 发布 GPT-6 系列两款新模型 GPT-6 Sol 与 Luna，API 定价相比 GPT-5.6 促销价下调约 50%，Sol 为每 1M tokens 输入 $2、输出 $10，Luna 为 $0.10、$0.50，两者已上线 API。

## 正文

OpenAI 发布了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，这是其 GPT-6 家族中的 2 款新模型。它们的定位低于本月早些时候推出的 GPT-6 Astra。OpenAI 使用与 Astra 类似的方法训练了这两款模型。目标是将 Astra 的进步带到更快、更实惠的模型上。

今天即可部署？ 是的。两款模型均已在 OpenAI API 中上线，分别为 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。它们是仅限 API 的模型，因此没有可供自行部署的权重。

三个层级，同一配方

GPT-6 家族现在有 3 个层级。Astra 是处理最困难工作的顶级模型。Sol 以更低的成本面向复杂编程和专业任务。Luna 面向快速、大批量的日常工作。

OpenAI 团队表示，更好的缓存和推理使其能够以更低的成本提供这些模型。它将 Sol 和 Luna 的 API 价格相较其 GPT-5.6 促销定价下调了 50%。

模型输入（每 1M tokens）输出（每 1M tokens）

GPT-6 Astra$10.00$50.00

GPT-6 Sol$2.00（原价 $4）$10.00（原价 $20）

GPT-6 Luna$0.10（原价 $0.20）$0.50（原价 $1.20）

有一个细节值得注意。Luna 的输出价格从 $1.20 降至 $0.50，降幅约为 58%，而非 50%。

基准测试：OpenAI 报告了什么

专业工作：在 AutomationBench 1.0.6 上，Sol 在 xhigh 推理强度下得分为 33.2%，每任务成本 $0.27。Claude Opus 5 在 max 推理强度下得分为 26.9%，成本是前者的 11.1 倍。低推理强度的 Astra 得分为 30.3%，成本是 Sol 的 3.9 倍。Luna 在高推理强度下比其前代提升 5.4 个百分点，每任务成本降低 58%。

在 Agents’ Last Exam 上，Sol 在 max 推理强度下得分为 56.4%。这超过了 Claude Opus 5 的最佳成绩，且每任务成本低 60%。

编程：在 DeepSWE v1.1 上，Sol 在最大努力下得分 68.8%。这比 xhigh 下的 Claude Fable 5 落后 1.1 个百分点，而每任务成本约低 80%。Luna 在最大努力下得分 66.6%，与 medium 努力下的 Opus 5 和 Fable 5 相当。在这些对比中，Luna 每任务成本比 Opus 5 低 93%，比 Fable 5 低 96%。

在 FrontierCode 1.1 Main 上，该评测衡量代码是否已准备好合并，Sol 在 xhigh 下与 Claude Fable 5.1 持平，而成本低得多。

计算机使用：在离线 OSWorld 2.0 上，xhigh 下的 Sol 得分 60.5%，而 medium 下的 Opus 5 为 60.3%。Sol 的每任务成本约低 80%。最大努力下的 Luna 击败了 medium 下的 GPT-5.6 Sol，而成本仅为后者的 1/10。

事实性：OpenAI 的内部测试使用经过脱敏的 ChatGPT 对话，其中用户标记了模型错误。Sol 犯的错误约为其前代的一半。更高努力下的 Luna 与 GPT-5.6 Sol 相当，而成本约为后者的 1/100。

OpenAI 还沿用了 Astra 的沟通风格。可以预期回答会更清晰、略短，术语更少，尤其是在编程对话中。

面向长时间运行智能体的提示词缓存

智能体每一轮都会重新发送相同的指令、工具和历史记录。GPT-6 搭载了改进的提示词缓存系统，默认缓存命中率更高。缓存输入读取可享受最高 90% 的折扣。在 30 分钟窗口内复用的符合条件的共享前缀现在也可享受此优惠。

面向开发者的新控制项：

提示词缓存仪表盘可随时间追踪命中率。

诊断工具可解释未命中的原因，例如 "reason": "tools_changed"。

显式断点让你可以选择缓存前缀的结束位置。

推理强度可通过 configuration_update 在对话中途更改，而不会破坏缓存。

allowed_tools 限制可调用的工具，同时保持定义稳定。

预热会在首个用户请求之前准备好已知上下文。

完整的提示词缓存指南涵盖了每种模式。GitHub 报告称，这些改动将需要全新处理的提示词 token 占比降低了 50% 以上，帮助 Copilot 更快响应。

可用性

API： gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。

ChatGPT Work 和 Codex：Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户。

Free 和 Go：ChatGPT 桌面应用中的 Luna。

尚未在 Chat 中推出。ChatGPT 的推送将在发布日逐步进行。

交互式讲解

核心要点

Sol 的价格为每 1M tokens $2/$10，Luna 为 $0.10/$0.50。

Sol 在 xhigh 下于 AutomationBench 上击败 Opus 5 max，成本仅为后者的 9%。

Luna 在 DeepSWE v1.1 上得分 66.6%，每项任务成本比 Opus 5 低 93%。

缓存输入读取最高可享 90% 折扣，并新增缓存控制功能。

两者均已在 API、ChatGPT Work 和 Codex 中上线；尚未在 Chat 中推出。