OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna：性能比肩旗舰，API 降价 50%

继月初推出旗舰模型 GPT-6 Astra 之后，OpenAI 宣布进一步拓展 GPT-6 产品线，正式推出两款全新模型：GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna。

两款模型采用了与 GPT-6 Astra 相似的训练方法，将 Astra 在专业工作、真实性、代码编写、电脑操作（Computer Use）及对齐能力上的技术突破，移植到了运行更快、成本更低的模型上。

得益于缓存技术与推理架构的改进，OpenAI 将服务成本的下降直接让利给开发者：Sol 与 Luna 的 API 价格较 GPT-5.6 促销价直接腰斩，降幅达 50%。

API 价格调整一览

• GPT-6 Sol：输入每百万 Token 为 2 美元（原 GPT-5.6 Sol 为 4 美元）；输出每百万 Token 为 10 美元（原 20 美元），整体降价 50%。
• GPT-6 Luna：输入每百万 Token 为 0.10 美元（原 GPT-5.6 Luna 为 0.20 美元）；输出每百万 Token 为 0.50 美元（原 1.20 美元），整体降价 50%。

旗舰级 GPT-6 Astra 依然是各领域能力最强的顶级模型，适合对效果有极致要求的任务。

全面进化的基准表现

专业工作流程
在衡量跨应用商业流程的 AutomationBench 1.0.6 基准测试中，超高思考强度的 GPT-6 Sol 表现超越了极限强度的 Claude Opus 5，而单任务成本仅为后者的 9%。在多智能体复杂工作流评估 Agents' Last Exam 中，GPT-6 Sol 极限强度的得分达到 56.4%，超越 Claude Opus 5 的最高表现，任务成本降低 60%。

真实性与减少幻觉
在基于用户报错的真实对话评估中，GPT-6 Sol 的错误率较上一代减少了约一半，以更低成本达到了接近 Astra 的可靠性。GPT-6 Luna 在高思考强度下，则以约百分之一的成本追平了 GPT-5.6 Sol 的真实性水平。

代码编写与工程实践
随着 AI 智能体在代码领域的深度应用，日常 Token 消耗急剧增加。在评估代码能否直接合并至真实仓库的 FrontierCode 测试中，GPT-6 Sol 追平了高强度 Claude Fable 5.1，成本显著降低。在真实软件工程评测 DeepSWE v1.1 中，极限强度的 GPT-6 Sol 取得 68.8% 的成绩，紧逼 Claude Fable 5 的最高分（69.9%），单任务成本降低约 80%。

电脑操作
在评估 AI 智能体长程电脑操作能力的 OSWorld 2.0 离线测试中，GPT-6 Sol 达到 60.5% 的得分，与 Claude Opus 5（60.3%）持平，但任务成本低了约 80%。

提示词缓存与智能体优化

配合低廉的 Token 价格，OpenAI 对 GPT-6 的提示词缓存机制进行了升级，默认提供更高的缓存命中率。读取已缓存的输入 Token 可享受 90% 的折扣。

此外，OpenAI 推出了多项优化功能：

• 监控与诊断：上线提示词缓存控制台与诊断工具，直观展示缓存比例并辅助排查未命中原因。
• 动态调整不破缓存：开发者可在对话中根据任务难易动态调整推理强度或启用/禁用工具，这些操作均不再会打断先前的缓存上下文。
• 显式断点设置：允许开发者自主设定前缀缓存终点，精准控制复用逻辑。

模型上线与支持范围

GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 即日起在 ChatGPT Work 和 Codex 中向 Plus、Pro、Business、Enterprise 及 Edu 用户开放。免费及 Go 用户可通过桌面端体验 GPT-6 Luna。在 OpenAI API 中，两款模型对应的调用标识分别为 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。