GPT-5.6 降價後：Luna 與 Terra 現在到底要多少錢？

GPT-5.6 Luna 一口氣便宜了 80%，Terra 也降了 20%。不過，這不代表所有 GPT-5.6 用戶的帳單都會等比例下降：Sol 的標準費率完全沒變，而多輪 Agent 若頻繁觸發快取寫入費用，折扣很可能還沒反映到帳單上就被吃掉了。

2026 年 7 月 30 日這波調價改了什麼

新價格自 2026 年 7 月 30 日生效，既有的 model ID 不需要變更。OpenAI 表示，這次下調兩個層級的價格，是因為承載模型的系統效率有所提升；GPT-5.6 Sol 的標準費率則維持原樣。

以上為每 1M tokens 的標準層級、短上下文價格，資料來自 OpenAI API pricing docs，查核日期為 2026-07-31。

所以，若把這件事概括成「GPT-5.6 全系列變便宜」，其實只說對了三分之二。同一天，OpenAI 也替 Sol 新增 Fast mode：輸入 $10.00、輸出 $60.00，是標準價格的兩倍，但底層模型不變，吞吐量最高可提升至 2.5×。定價文件也註明，Fast mode 就是過去稱為 priority processing 的功能。換句話說，兩個較便宜的層級降價之際，旗艦層級也同步多了一個更昂貴的選項。

程式中應明確指定 model ID，不要只寫系列名稱。OpenAI 的模型目錄把 gpt-5.6 列為 gpt-5.6-sol 的別名；若以為短名稱會路由到低價層級，實際上會按旗艦價格計費。部分轉售商甚至不提供這個別名：AIReiter 的端點上，gpt-5.6 會回傳 Model 'gpt-5.6' not found（測試日期 2026-07-31）。

開發者討論的焦點，也不完全在降幅有多大，而是這個價格能否長期維持：

OpenAI 的 5.6 模型實際運行成本不可能這麼低 — r/Anthropic 討論串標題

Luna 比 GPT-5.4 nano 還便宜，現在該怎麼選？

GPT-5.6 Luna 現在每 1M tokens 的輸入為 $0.20、輸出為 $1.20；單看輸出 token，已比 gpt-5.4-nano 的 $0.20 / $1.25 更便宜，也遠低於 gpt-5.4-mini 的 $0.75 / $4.50。如果你保留舊 nano 或 mini 呼叫純粹是為了壓低成本，這個理由如今已不成立。

低價層是否仍有實戰價值？我在 2026-07-31 透過 AIReiter 的 OpenAI 相容端點，對三個 GPT-5.6 模型各跑了兩項任務：一項是嚴格 schema 的客服工單轉 JSON 擷取，另一項是只有唯一正解（$23.71）的 token 計費算術題。每個任務各執行兩次，設定 max_tokens: 4000、不重試，並依預期輸出以通過／失敗判定。

這裡有兩個值得特別拉出來看的結果。

Luna 在擷取任務中反而是三者最慢的一個。它的延遲為 3.5–4.0s，Terra 則是 2.1s。便宜的層級不必然也是低延遲選項。

同一段提示詞，Terra 與 Luna 都計為 119 個輸入 tokens，Sol 卻回報 4,488 個。其中有 3,840 個被標記為 cached_tokens，而且兩次執行結果完全一致。改用極簡提示詞「Reply with only the word OK.」後，三者都回報相同的 24 tokens，表示膨脹現象與提示詞有關，而非模型本身。我只能看到 token 計數，看不到成因；因此應將其視為單一端點上量測到的計費行為，而不是模型的文件化特性。

以官方標準費率計算，三者回答同一個正確答案的成本如下：

每 1,000 次執行：Luna 為 $0.16、Terra 為 $1.29、Sol 為 $7.73。為了回傳同一個三位數答案，Sol 的收費約是 Terra 的 6×、Luna 的 47×。

這只是兩個簡單任務、每項兩次執行的小樣本，不是 benchmark，也沒有衡量推理能力。但它足以支持一條實用原則：先從 Luna 開始，只有在自己的流量上量測到失敗時才往上升級。在這次測試裡，Terra 已經答對的任務改用 Sol，沒有換來任何額外價值。完整的工作負載分配建議見文末表格。

為什麼降價 80%，帳單不一定少 80%

新聞裡的降價指的是新輸入與輸出 tokens 的費率；多輪 Agent 流量往往受第三個數字主導，那就是快取寫入。在三個 GPT-5.6 層級中，快取寫入的費率都是快取讀取的 12.5×。

OpenAI developer community 在 2026-07-11 發布的一項受控測試，很清楚地說明這件事有多重要。透過 previous_response_id 串接六輪連續 Responses API 對話，Luna 的輸入 tokens 比 gpt-5.4-mini 少 3%，輸出 tokens 少 29%，但每段對話的成本反而高出 96%（$0.0651 對 $0.0332）。Luna 約 70% 的輸入是按快取寫入計費。這些數字出現在降價前，但背後的機制並沒有改變。

值得注意的是，該實作的原因可以修正。GPT-5.6 的快取不會計算部分匹配；只要快取前綴有任何變動，就必須完整重寫。原作者把不斷增長的對話快照重建在 instructions 裡，於是每輪都讓快取前綴失效。

診斷結果很鮮明：穩定的 instructions 在後續 15 輪使用者輸入中，15 輪都命中快取；可變動的 instructions 則是 15 輪全數未命中。將這些上下文移到 developer input item 後，Luna 的溢價從 96% 降至 16.7%，而且在作者的盲測評估中，Luna 後來跑得更快、得分也高於 mini。無論是 prompt_cache_key 或明確設定快取斷點，都沒有幫上忙。

在認定折扣已經落到自己帳單前，先做兩件事：

1. 不要讓任何可變內容出現在快取前綴中。系統文字、工具定義與 persona 應放在最前面，並維持位元組完全一致；對話狀態則放入 input items。
2. 從 API 回傳資料確認拆分比例。usage.prompt_tokens_details.cached_tokens 與 usage.prompt_tokens 的比值，可告訴你每次呼叫的快取讀取占比。對長時間運作的 Agent 而言，這個比例過低，是本系列中最值得優先修正的成本問題。

GPT-5.6 有三種價格在流傳，到底該看哪一種？

搜尋 GPT-5.6 Luna 的價格，至少會看到三組不同數字；每一組在特定層級下都可能正確。先確認報價對應哪個層級，通常就能解開大多數矛盾。

同一份定價文件還有兩項調整因子：長上下文的輸入費率是短上下文的 2×，輸出則為 1.5×，因此 Luna 的長上下文價格是 $0.40 / $1.80，而非 $0.40 / $2.40；此外，文件列出對於 2026-03-05 或之後發布的模型，符合條件的資料落地端點須加收 10%，GPT-5.6 全系列都在適用範圍內。

當價格頁面與你的帳單對不上時，兩個步驟就能釐清：先看頁面的驗證日期，再依實際呼叫的特定層級，對照官方 pricing docs。價格彙整站與轉售商也會公布自己的費率，這又是另一種情況：不是資料過時，而是價格本來就不同。

AIReiter 上的 GPT-5.6 三個層級，價格皆為 OpenAI 定價的 50%，並且跟進了 7 月 30 日的降價：GPT-5.6 Luna 為 $0.10 / $0.60、Terra 為 $1.00 / $6.00、Sol 為 $2.50 / $15.00；快取輸入與快取寫入同樣套用減半。

以每天處理 1M 輸入與 200K 輸出 tokens 的 Terra Agent 為例，官方定價每天是 $4.40，AIReiter 則是 $2.20；呼叫內容與 model ID 都完全相同。

至於 Luna 在整體市場的定位，則是另一個問題。根據 VentureBeat 7 月 30 日對 30 個模型的比較，Luna 合計 $1.40 的費率低於 Gemini 3.5 Flash-Lite（$2.80）與 Gemini 3.1 Flash-Lite（$1.75），但仍高於 DeepSeek v4-flash（$0.42）。若成本是你唯一的判斷標準，最便宜的 LLM API並不在 OpenAI。

常見問題

GPT-5.6 Sol 也降價了嗎？

沒有。Sol 的標準費率維持每 1M tokens 輸入 $5.00、輸出 $30.00。它新增了價格加倍的 Fast mode，吞吐量最高可達 2.5×。

GPT-5.6 Luna 現在是最便宜的 API 模型嗎？

不是。它每 1M tokens 合計 $1.40，在前沿系列模型中確實屬於較便宜的一群；但 VentureBeat 7 月 30 日的表格顯示，DeepSeek v4-flash（$0.42）、Xiaomi 的 MiMo-V2.5 Flash（$0.40）與 DeepSeek v4-pro（$1.305）都比它便宜。

為什麼有些頁面上的 GPT-5.6 Luna 還是 $1 / $6？

那是 2026 年 7 月 30 日以前的標準費率。先確認頁面標示的驗證日期，再依你實際呼叫的層級，對照官方定價文件。

Batch 和 Flex 也適用這次降價嗎？

是。Batch 與 Flex 設定為標準費率的一半，因此這兩個層級的 Luna 是 $0.10 / $0.60，Terra 是 $1.00 / $6.00；快取輸入與快取寫入也包含在內。

要拿到新價格，需要改程式嗎？

不需要。既有的 gpt-5.6-luna 與 gpt-5.6-terra model ID 直接適用新價格，無須遷移。唯一值得優先調整的是檢查快取讀取比例，因為折扣最常在這裡流失。

各類工作負載該選哪個層級