OpenAI 以 Sol 和 Luna 补齐 GPT-6 家族，API 价格减半
2026年9月22日，OpenAI 扩充产品线，在本月初推出的 GPT-6 Astra 之外，新增 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。据厂商介绍，Sol 面向编程和复杂任务，Luna 则针对摘要、数据提取等高吞吐量工作。技术文档显示，gpt-6-sol 和 gpt-6-luna 的上下文窗口均为 1,050,000 token，输入上限 922,000 token，输出上限 128,000 token；知识截止日期分别为 2026年4月20日（Sol）和 2026年5月18日（Luna）。
OpenAI 称，与 5.6 系列相比平均降价百分之五十。根据 TechCrunch 和 Pulse2 报道的前代价格，Sol 每百万 token 的价格从输入 4 美元、输出 20 美元降至 2 美元和 10 美元，Luna 则从输入 0.20 美元、输出 1.20 美元降至 0.10 美元和 0.50 美元。OpenAI 将降价归功于推理和缓存方面的优化。不过，当输入超过 272,000 token 时，Luna 的输入和缓存价格翻倍，输出价格升至 1.5 倍。在 ChatGPT Work 和 Codex 中，两款模型向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 订阅用户开放；Free 和 Go 用户只能使用 Luna，且仅限桌面应用。MacRumors 还指出，聊天模式中的集成目前似乎尚未启用。
对厂商公布的基准测试需要谨慎解读。所提供的数据显示，Sol 在 AutomationBench 上得分 33.2%，Claude Opus 5 为 26.9%；在 DeepSWE v1.1 上，Sol 为 68.8%，Luna 为 66.6%，Claude Fable 5 为 69.9%。这些数据来自公司内部测量，推理强度参数由公司自行选定，尚无第三方验证。多家专业媒体报道了一致的数字，但由于 HTTP 403 错误，无法在官方公告中直接读到。在事实准确性方面，OpenAI 本身也说明：所谓 Sol 的错误比前代减少一半，来自一项基于专门设计来诱导出错的对话、且未控制回答长度的测试，因此并不代表正常使用情况。
在前沿实验室之间的竞争正激烈转向每 token 成本之际——同一天，大约九十分钟前，一家竞争对手刚刚发布了新的高端模型——真正的未知数仍是这些模型在企业实际业务量下的真实效率。
— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- 我查阅了 developers.openai.com 上的官方模型页面：价格、上下文、最大输出、知识截止日期，以及 Luna 超过 272,000 token 后的加价。对照了 TechCrunch、MacRumors、Pulse2、RuntimeWire 和 TestingCatalog：它们在日期、新旧价格、各套餐的可用性和基准测试上说法一致。也核对了已发布的文章：GPT-6 此前尚未报道。
- Incertezze
- 所有基准测试都由 OpenAI 自行测量，推理强度设置也由其选定，目前均无独立验证。事实准确性的提升来自一项 OpenAI 自己也承认不具代表性的内部测试。官方公告无法抓取（HTTP 403），因此基准测试数字由多家媒体一致确认，而非来自一手来源。价格、上下文和知识截止日期则已在官方文档中核实。仅有一家媒体报道的 Sam Altman 引语未予采用。
- Perché pubblicarla
- 这是本周最重要的模型发布，来自使用最广的实验室，直接改变开发者的成本账：每 token 成本减半，上下文超过一百万 token，Luna 仅 0.10 美元。适合借此把文档中核实过的价格与厂商自报的基准测试区分开来。