AIREITER2026 年 7 月 30 日，OpenAI 將 GPT-5.6 Luna 的 API 價格大幅下調約 80%，從上市時的 $1/$6 降至每百萬 token 輸入 $0.20／輸出 $1.20。以這個價位來看，Luna 比 GPT-5.4 mini（$0.75/$4.50）便宜約 73%；我們以程式設計與推理提示詞實測，兩者的答案表現不相上下。不過，mini 仍保有一項明顯優勢：回應速度約快一倍。因此，若工作負載對延遲極度敏感，這款較舊的小型模型仍值得選用。
7 月 30 日降價，徹底改寫 Luna 與 mini 的比較
GPT-5.6 Luna 在 2026 年 7 月 9 日正式全面推出，定價為每百萬 token $1/$6。它被定位為 GPT-5.6 family 中講求成本效益的一層，但當時價格仍明顯高於 OpenAI 的平價 gpt-5.4-mini（$0.75/$4.50）。約三週後的 7 月 30 日，OpenAI 將 Luna 價格調降約 80% 至 $0.20/$1.20，並將 GPT-5.6 Terra 下調約 20% 至 $2/$12。如今 Luna 與 gpt-5.4-nano（$0.20/$1.25）落在同一價格帶：用 nano 的價格，取得當代世代的模型能力。
若你仍看到 Luna 報價為 $1/$6，那是它的上市價格，已於 2026 年 7 月 30 日失效；目前 Standard-tier 的價格為 $0.20/$1.20，於 2026 年 7 月 31 日核實。
以牌價比較：Luna 對 mini 的成本差距
依目前 Standard-tier 定價，Luna 的輸入與輸出費率都低於 mini，無論提示詞長短，差距都依然存在。Luna 的 context window 也有 1,050K，高於 mini 的 400K。
| 模型（Standard，每 1M token） | 輸入 | 快取輸入 | 輸出 | Context |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-luna（短 context） | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 1,050K |
| gpt-5.6-luna（長 context，>200K） | $0.40 | $0.04 | $1.80 | 1,050K |
| gpt-5.4-mini | $0.75 | $0.075 | $4.50 | 400K |
來源：developers.openai.com/api/docs/pricing，於 2026-07-31 核實。供參考，gpt-5.4-nano 的牌價為 $0.20/$1.25，正是 Luna 現在所在的價格帶。
以中等工作負載 10M 輸入加 1M 輸出試算，Luna 成本為$3.20，mini 則為$12.00（nano 為 $3.25）。若降至 1M 加 1M，則是 $1.40 對 $5.25。Luna 在輸入超過 200K token 後確實會收取雙倍費率，長 context 費率為 $0.40/$1.80；但即使如此，仍低於 mini 固定的 $0.75/$4.50。mini 沒有長 context 分級，400K 視窗全都採同一個短 context 價格帶。想進一步了解整個產品家族的價格，可參考 GPT-5.6 pricing guide。
相同提示詞實測：品質、token 用量與速度
我們透過同一個 API endpoint，向兩款模型送入完全相同的提示詞：一題程式設計任務，要求找出最長有效括號子字串的長度；另一題則是推理題，也就是井中蝸牛問題，連續執行三次。兩者都正確解出兩題：括號題皆採用相同的堆疊演算法，蝸牛題三次都回答「28 days」。差異不在正確性，而在回應速度與輸出篇幅。
答案品質與正確性
在程式題上，Luna 與 mini 都產出功能等效的 O(n) 堆疊解法，並使用 sentinel base index，沒有任何錯誤。推理題方面，兩者都得出正確答案 28 days，也都正確指出蝸牛會在第 28 天逃出井口，尚未來得及滑落。就這兩項基礎任務而言，兩者可視為平手；我們沒有進一步以更困難的推理題進行壓力測試。
速度與延遲
mini 的端到端速度約快一倍。三次推理測試中，mini 平均約 2.8s，Luna 則約 5.5s；單次程式題測試中，mini 花費 4.0s，Luna 為 4.6s。Luna 較長的處理時間，與它更冗長的輸出一致：推理題平均輸出 168 token，mini 則為 76 token。它偏向給出較完整的內容，而非追求即時回覆。
「如果用 medium thinking，它基本上和 5.4 mini 一樣快，而且推理得非常好，水準像是高於 5.4。」— r/codex，「GPT-5.6 Luna is really underrated」討論串
在預設設定下，mini 的回應速度較快。
單次任務成本
即使 Luna 輸出更長，較低的單位價格仍足以抵銷這項差異。以推理提示詞來說，Luna 平均輸出 168 token，mini 為 76 token；但按目前價格計算，Luna 的該次回應成本約為$0.001，mini 約為$0.004。這些只是不到一美分、且樣本數很少的數據（於 2026-07-31 透過 AIReiter API，在 gpt-5.6-luna 與 gpt-5.4-mini、預設 effort、US endpoint 下執行；時間為完整回應的 wall-clock 時間，token 數為 API 回報的 completion token），應將其視為趨勢，而非基準測試。趨勢本身則很明確：每得到一個正確答案，Luna 的成本較低。
「誰更聰明」的 benchmark 爭論，多半是設定不一致
從原始分數來看，Luna 在程式設計和推理項目都勝過 mini：SWE-Bench Pro 為 62.7 對 54.4、GPQA Diamond 為 92.3 對 88.0、Toolathlon 為 53.4 對 42.9（分數取自 OpenAI 的模型 scorecards）。唯一經常被引用、且結論相反的結果，來自 Artificial Analysis 的 Intelligence Index：GPT-5.4 得分 51，Luna 為 46。然而，該指數是以 high effort 執行 Luna，並以 xhigh effort 執行 GPT-5.4。兩邊的推理預算不同，並非公平對照。
| Benchmark | GPT-5.6 Luna | GPT-5.4 mini | 說明 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 62.7 | 54.4 | Luna 較高 |
| GPQA Diamond | 92.3 | 88.0 | Luna 較高 |
| MMMU Pro | 78.4 | 76.6 | 接近 |
| Toolathlon | 53.4 | 42.9 | Luna 較高 |
| Terminal-Bench | 84.7 (v2.1) | 60.0 (v2.0) | 版本不同 |
| OSWorld | 45.6 (v2.0) | 72.1 (Verified) | 測試 protocol 不同 |
分數整理自 OpenAI 公開的模型 scorecards，並與 docsbot.ai 交叉核對。
閱讀這些數字時，有兩點需要注意。第一是 effort tier：mini 提供細緻的 None / Low / Medium / High / XHigh 調整選項，Luna 預設則是 high 推理層級；因此，若將 mini 調到 xhigh，再與預設 Luna 相比，會墊高 mini 的表面成績。第二是表格各列未必完全可直接對照。docsbot.ai 指出 Terminal-Bench 與 OSWorld 的數字混用了不同 benchmark 版本及 protocol；這也解釋了為何 mini 的 OSWorld 72.1 看似高於 Luna 的 45.6，實際上測試內容有細微差別。
除了分數以外，Luna 的知識截止日是 2026 年 2 月，mini 則是 2025 年 8 月；Luna 的 context window 為 1.05M，mini 為 400K。
「Luna 成本高 96%」的討論已經過時
一項廣為流傳的 OpenAI community test 指出，在六輪對話中，Luna 單次成本比 mini 高出 96%。這個數字確實存在，但它測量的是降價前的價格：測試於 7 月 11 日進行，當時 Luna 仍採用 $1/$6 的上市價。此外，差距大部分來自測試 app 的快取失效 bug，而非模型本身。作者停止在每回合修改頂層 instructions 後，Luna 的溢價降至 16.7%，同時速度快 9.9%，盲測品質分數也較高（4.80 對 4.28）。
以目前 $0.20/$1.20 的價格，即使不考慮快取，Luna 已比 mini 便宜，因此快取不再會左右 Luna 與 mini 的選擇。不過，這套機制仍值得了解，因為它關係到成本調校：OpenAI 對快取寫入按輸入費率的 1.25× 收費（Luna 現在為 $0.25/M），快取讀取則享有 90% 折扣，且快取有效期至少為 30 分鐘。若 app 在每回合重寫 system prompt，快取前綴就會失效，導致你支付寫入費率而不是讀取費率。這正是 96% 數字出現的陷阱。
該選哪一款？
對多數工作負載而言，現在的答案是 Luna：在兩種 context 價格帶都更便宜，品質相當或更好，知識截止日更新，視窗也大 2.6×。只有在延遲是硬性條件，或你需要 Luna 沒有提供的 effort 細部控制時，才應選 mini。
| 你的需求 | 建議選擇 | 原因 |
|---|---|---|
| 每個正確答案的最低成本 | Luna | $0.20/$1.20，比 mini 低約 73% |
| 最低延遲 | mini | 端到端速度約快 2×（推理題約 2.8s 對約 5.5s） |
| None/XHigh 的細緻 effort 控制 | mini | Luna 僅提供 high-tier |
| 超過 400K token 的提示詞 | Luna | 1.05M 視窗；mini 上限為 400K |
| 最精簡的輸出 | mini | 在相同任務中輸出的 token 約為一半 |
實務上的路由分工可以是：在延遲優勢重要的場景，預設使用 mini；在品質與 context window 更重要時，將 Luna 作為升級與長 context 模型。兩者都可透過統一 API 呼叫，模型名稱分別為 gpt-5.6-luna 與 gpt-5.4-mini，例如 AIReiter GPT-5.6 Luna endpoint。另有一個路由陷阱：旗艦版 Sol 的定價為 $5/$30，約是 Luna 的 25×；若你的 endpoint 將不帶後綴的 gpt-5.6 id 指向 Sol，請務必明確指定完整的 gpt-5.6-luna id。
常見問題
GPT-5.6 Luna 比 GPT-5.4 mini 便宜嗎？
是，依目前價格約便宜 73%。在 2026 年 7 月 30 日降價後，Luna 每百萬 token 的輸入／輸出費率為 $0.20／$1.20，mini 則為 $0.75／$4.50，輸入和輸出都是 Luna 較低。
GPT-5.6 Luna 比 5.4 mini 快還是慢？
較慢。在我們的相同提示詞測試中，mini 約快 2×（推理題平均約 2.8s，Luna 約 5.5s）。Luna 以速度換取更完整的推理；調低其 effort 可縮小差距。
GPT-5.6 Luna 能取代 mini tier 嗎？
不能。Luna 是 GPT-5.6 世代中主打成本效益的層級；gpt-5.4-mini 則是另一款較舊的小型模型，目前仍在銷售並持續支援。
GPT-5.4 nano 與 Luna：誰更便宜？
實際上幾乎持平。Luna 為 $0.20/$1.20，nano 為 $0.20/$1.25。Luna 的輸出費率略低，世代也新一代，知識截止日較晚。
Luna 和 mini 分別何時推出？
Luna 於 2026 年 7 月 9 日推出，並在 2026 年 7 月 30 日調降至目前價格。GPT-5.4 mini 則於 2026 年 3 月 17 日推出。
資料來源
- 目前定價（於 2026-07-31 核實）：developers.openai.com/api/docs/pricing
- GPT-5.6 推出資訊、產品家族層級與快取寫入政策：openai.com/index/gpt-5-6/
- 受控多輪成本測試（降價前）：community.openai.com
- Benchmark 與能力彙整：artificialanalysis.ai、docsbot.ai