OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna，API 价格减半
OpenAI 正式发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，API 价格降至上一代的一半左右。其中，Luna 每百万 Token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元。在普通新请求计算中，Luna 的价格已低于 DeepSeek V4.1 Flash，意味着 DeepSeek 的低价标签迎来了强劲的海外对手。不过，DeepSeek 在闲时缓存命中输入价格上仍保持显著优势。
产品定位与分工
继发布能力最强的 GPT-6 Astra 后，OpenAI 进一步细化了产品分工：
- Astra：负责最高能力上限，面向高难度和高价值任务。
- Sol：面向需要较强推理、编程和 Agent 能力的主流专业任务。
- Luna：用极低价格承接高频、规模化工作。
性能与成本优势
GPT-6 Sol 在专业工作和 Agent 任务上表现突出。在 AutomationBench 和 Agents’ Last Exam 测试中，Sol 以最高推理强度取得领先成绩，且单项任务成本远低于 Claude Opus 5 等竞品。同时，Sol 的事实准确性明显改善，错误数量约为上一代的一半。
在编程和计算机操作方面，Sol 在 FrontierCode 和 DeepSWE v1.1 等真实代码库测试中进步明显，并以更低成本追平或接近竞品。Luna 则在较高推理强度下，以约百分之一的成本追平 GPT-5.6 Sol，适合代码检查、批量修改等轻量开发任务。
缓存优化与实测反馈
除了单价下降，OpenAI 还更新了提示词缓存机制，提高默认缓存命中率，缓存输入读取可获得 90% 的折扣，这对于持续读取上下文的 Agent 尤为重要。
开发者实测显示，GPT-6 Sol 能大幅缩短任务完成时间并降低 Token 消耗。在 3D 场景构建等视觉任务中，Sol 的交付效果虽在细节和审美上略逊于 Claude Opus 5.5，但考虑到其巨大的价格优势，性价比极高。
行业影响
此次降价标志着 OpenAI 的争夺重点从榜单最高分延伸至每一美元的工作产出。随着 Luna 的价格进入 DeepSeek 的区间，两者的价格鸿沟被明显缩小。低价策略已不再是某一家公司的专属招牌，而是成为所有头部模型争夺市场必须面对的必答题。
原始来源： 36氪 ↗
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