AIREITEROpenAI 的 GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna，乍看之下很容易比較：Sol 每百萬輸入 token 收費 $2、輸出 token 收費 $10；Luna 則是 $0.10 與 $0.50。真正棘手的是，快取、超長提示、推理強度和失敗重試都算進帳單後，成本會怎麼變。大量資料擷取與路由工作可以先用 Luna；一般 API 工作則以 Sol 作為較均衡的預設選擇；至於每次失敗的多步驟任務代價都高過 token 差價時，仍應保留 Astra。
該選哪個模型，關鍵在任務成本而不是 token 單價
GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 22 日推出的商用 API 模型。OpenAI 將 Sol 定位為能力更強的通用模型，Luna 則主打高效率、適合聚焦且可重複執行的工作。根據 GPT-6 模型文件，兩者都提供 1.05 million token 的上下文視窗，以及最高 128,000 token 的輸出上限。
實務上的分工其實很清楚：
| 工作負載 | 建議起點 | 原因 |
|---|---|---|
| 分類、擷取、路由、摘要 | GPT-6 Luna | 目前公布的 token 價格最低，吞吐量也高 |
| 程式撰寫代理、工具呼叫、混合型正式環境流量 | GPT-6 Sol | 價格遠低於 Astra，同時不必降到 Luna 的品質級距 |
| 對失敗敏感的複雜多步驟工作 | GPT-6 Astra | OpenAI 自己的圖表仍顯示，Astra 在最高努力程度的評測分數上領先 Sol 與 Luna |
這是路由策略，不代表最便宜的模型永遠能以最低成本完成任務。只要模型需要重試、漏掉欄位，或錯誤呼叫工具，原本巨大的 token 折扣就可能被吃光。
GPT-6 Sol 與 Luna API 價格逐項拆解
下表採用 OpenAI API 價格文件公布的標準費率，單位為每百萬 token。
| 計費項目 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 輸入 | $2.00 | $0.10 |
| 快取輸入 | $0.20 | $0.01 |
| 寫入快取 | $2.50 | $0.125 |
| 輸出 | $10.00 | $0.50 |
| 超過 272K token 的輸入 | $4.00 | $0.20 |
| 超過 272K token 的輸出 | $15.00 | $0.75 |
| Batch／Flex 輸入 | $1.00 | $0.05 |
| Batch／Flex 輸出 | $5.00 | $0.25 |
| Fast 模式輸入 | $4.00 | $0.20 |
| Fast 模式輸出 | $20.00 | $1.00 |
API 模型 ID 分別是 gpt-6-sol 與 gpt-6-luna。兩者都能透過 Responses 和 Chat Completions 使用，但實際功能差異仍以各自的模型頁面文件為準。如果應用程式依賴啟用推理的工具呼叫，換模型 ID 前要先確認端點與推理強度的組合；相容性本身就是遷移成本的一部分。
若與 GPT-5.6 當時公布的促銷費率相比，Sol 已從 $4/$20 降至 $2/$10；Luna 則從 $0.20/$1.20 降至 $0.10/$0.50。Sol 的輸入與快取輸入費率都正好減半；Luna 的輸出費率降幅則超過一半。OpenAI 在發布比較中將新費率描述為比 GPT-5.6 促銷價格低 50%，因此這項比較應視為具日期限制的參考。
哪些因素會改變實際帳單
表面上的單價之外，正式環境還有三個計費決策特別值得注意。
長上下文可以用，但並不便宜
單次請求的輸入 token 超過 272,000 後，整個請求會套用較高的長上下文費率。上下文視窗雖然有 1.05 million token，但更大的視窗並不是免費額度。以 Sol 處理 300,000 token 輸入、20,000 token 輸出的請求，輸入約 $1.20、輸出約 $0.30，合計約 $1.50，尚未計入其他調整。同樣的請求若使用 Luna，成本約為 $0.06 加上 $0.015，也就是 $0.075。
重複使用後，快取才真正省錢
寫入快取的費用高於一般輸入 token：Sol 每百萬 token 為 $2.50，Luna 則為 $0.125。讀取快取的費用是一般輸入價格的 10%。如果是多次重複使用的固定系統提示，第一次寫入後，後續讀取就會便宜許多；但對只用一次的提示來說，快取本身不會自動帶來節省。
OpenAI 也表示，GPT-6 的快取對推理強度、工具設定等變更的容忍度更高。不過，別因為請求看起來相似，就假設它們一定共用相同前綴；實際快取命中率仍應透過測量確認。
Batch 與 Fast 模式，解決的是兩種相反需求
Batch 與 Flex 會讓標準輸入、輸出費率減半，適合離線分類、大量資料擷取，以及不要求立即回應的評測工作。Fast 模式則會讓標準費率加倍：它買的是延遲表現，不是折扣。
舉例來說，一個使用 Luna、包含 10 million token 輸入與 1 million token 輸出的 Batch 工作，費用是 $0.50 + $0.25 = $0.75。同樣的工作若採用標準模式，費用會是 $1.00 + $0.50 = $1.50；若使用 Fast 模式，則會是 $3.00。
Luna、Sol 與 Astra 到底該怎麼選
如果面對的是大型佇列，GPT-6 Luna 是值得優先測試的選項。Digital Applied 整理的發布資料顯示，Luna 在 OpenAI 的代理人評測上，最高分低於 Sol，但單一任務成本卻低得多。在該網站引用的供應商數據表中，Luna 以最高努力程度在 DeepSWE 達到 66.6%，每項任務成本為 $0.22；Sol 則是 68.8%，每項任務成本為 $2.74。這些不是適用於所有情境的固定價格——實際帳單仍取決於提示與重試策略——但足以說明為什麼 Luna 適合路由和背景工作。
GPT-6 Sol 則是更穩妥的通用 API 起點。Capital & Compute 的報告指出，Sol 與 Claude Sonnet 5 的公布費率完全相同，都是輸入 $2、輸出 $10、快取輸入 $0.20。該網站的獨立 Intelligence Index 比較偏向 Sol，但同一頁也提醒，綜合評測不代表模型一定適合你的實際執行框架。如果工具使用、程式撰寫與輸出完整度的重要性，已經高到足以讓 Luna 的低價錯誤變得昂貴，就該使用 Sol。
GPT-6 Astra 仍然是升級處理的選項。OpenAI 自己的最高努力程度表格顯示，Astra 在 AutomationBench、Agents’ Last Exam、FrontierCode、DeepSWE 與 OSWorld 都領先 Sol，且回報的事實錯誤率更低。這些是供應商測試結果，不能保證完全適用於你的工作負載；不過，它們支持一種更合理的做法：把 Astra 放在由失敗觸發的備援路徑上，而不是讓每個請求都直接送往 Astra。
真實使用者的討論，也說明了為什麼備援機制很重要。在一則比較 Luna 6 與 Luna 5.6 的 Reddit 討論串中，u/AdmiralMcNugget 寫道：「它回答了你問的問題。你應該問你真正想知道的問題：‘哪些項目符合這些條件？’」（討論串）。這只是單一使用者的經驗，不是評測結果，但它指出一項值得加入正式環境檢查的測試：模型回傳的是你要求的清單，還是僅僅給出技術上正確的摘要？
目前的早期證據，究竟能支持什麼結論
目前的證據足以支持強烈的成本論點，但對能力方面的結論仍應保守。
OpenAI 的發布資料指出，Sol 與 Luna 的價格都低於 GPT-5.6，並將 Astra 定位為頂級模型。Digital Applied 對發布圖表的分析發現，在兩張引用的圖表——DeepSWE 與 OSWorld——中，GPT-5.6 Sol 的分數仍高於 GPT-6 Sol，儘管在該報告的設定下，新模型每項任務的成本更低。Capital & Compute 也同樣提醒，供應商的評測框架與獨立評測框架不能直接視為可比較。
引用的討論中，早期使用者回饋相當兩極。有些 API 使用者認為，較低的價格讓 Luna 更符合自己的需求；另一些人則回報答案更短、完整度較低，還需要投入更多提示工程。反覆出現的實務問題不是「哪個模型贏了？」，而是「考慮重試、漏欄位與工具呼叫失敗後，較低的 token 帳單還剩多少優勢？」
建議先做一個小型保留集評測，追蹤三個指標：完成任務成本、需要後續追問的比例，以及關鍵錯誤率。將 Luna 的最高努力程度，以及 Sol 的 xhigh 或 max，拿來和目前使用的模型比較。評測內容要固定；如果同時更改提示與努力程度，結果會很難解讀。
GPT-6 Sol 與 Luna API 常見問題
GPT-6 Sol 的 API 價格是多少？
GPT-6 Sol 每百萬輸入 token 收費 $2，每百萬快取輸入 token 收費 $0.20，每百萬輸出 token 收費 $10。寫入快取則是每百萬 token $2.50。
GPT-6 Luna 的 API 價格是多少？
GPT-6 Luna 每百萬輸入 token 收費 $0.10，每百萬快取輸入 token 收費 $0.01，每百萬輸出 token 收費 $0.50。寫入快取則是每百萬 token $0.125。
GPT-6 Sol 和 Luna，哪個比較適合程式撰寫代理？
如果程式撰寫品質與工具呼叫可靠性很重要，建議先從 Sol 開始。至於背景子代理與重複性工作，則可以測試 Luna，尤其是完成任務成本比最前沿能力更重要的情況。
GPT-6 Sol 與 Luna 有長上下文定價嗎？
有。輸入超過 272,000 token 後，公布費率會提高至 Sol 輸入／輸出 $4／$15，以及 Luna 輸入／輸出 $0.20／$0.75。整個請求都會套用長上下文計費規則。
Batch 和 Flex 比較便宜嗎？
是。OpenAI 對 Batch 或 Flex 處理列出的輸入與輸出費率，都是標準價格的一半。這些模式適合可以等待結果的工作，而不是互動式請求。
我應該先使用哪個模型？
大量且結構化的工作使用 Luna；大多數正式環境 API 流量使用 Sol；如果一次失敗的代價高過價格差異，則使用 Astra。最後仍要用自己的完成任務成本驗證這套路由策略，不能只看 token 單價。
實際建議
先把可預測、高流量的工作移到 GPT-6 Luna。針對程式撰寫與大量工具操作流量，在相同介面後方配置 GPT-6 Sol，再保留 GPT-6 Astra 作為升級處理路徑。這種三層架構能吃到降價紅利，同時不會把「更便宜的 token」直接等同於「更便宜的結果」。