GPT-5.6 降价后：Luna 和 Terra 的实际成本

2026 年 7 月 30 日，OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 的价格下调 80%，GPT-5.6 Terra 下调 20%。Sol 的标准价格没有变化；而对多轮 Agent 来说，缓存写入费用可能在账单上吃掉大部分降价空间。

7 月 30 日究竟调整了什么

此次调价自 2026 年 7 月 30 日起生效，现有模型 ID 无需迁移。OpenAI 表示，降价源于其模型服务系统的效率提升；GPT-5.6 Sol 的标准费率则维持不变。

价格单位为每 100 万 token，标准层级、短上下文，来源为 OpenAI API 定价文档（核实日期：2026-07-31）。

所以，“GPT-5.6 系列都便宜了”这句话只对了三分之二。同一天，OpenAI 还为 Sol 增加了 Fast mode：输入 $10.00、输出 $60.00，价格是标准模式的两倍，换取最高 2.5× 吞吐量，底层模型本身不变。定价文档注明，Fast mode 就是此前名为 priority processing 的功能。换言之，两个较低层级在降价，而旗舰层级同步多了一个更贵的选择。

调用时请写明具体模型 ID，不要只写系列简称。OpenAI 的模型目录将 gpt-5.6 列为 gpt-5.6-sol 的别名；如果以为短名称会路由到便宜层级，最终却会按旗舰价格计费。部分转售商甚至并不提供这个别名：AIReiter 的端点上，gpt-5.6 会返回 Model 'gpt-5.6' not found（测试日期：2026-07-31）。

开发者讨论的焦点，已经不只是降幅有多大，还包括这个价格是否可持续：

OpenAI 的 5.6 模型不可能真的只要这么低的运行成本 — r/Anthropic 帖子标题

Luna 价格低过 GPT-5.4 nano 后，模型该怎么选

GPT-5.6 Luna 的输入价格为 $0.20、输出价格为 $1.20；其输出 token 单价如今已低于 gpt-5.4-nano（$0.20 / $1.25），也远低于 gpt-5.4-mini（$0.75 / $4.50）。如果你一直保留旧版 nano 或 mini 调用只是为了省钱，这个理由已经不成立了。

为了确认低价层级是否够用，我于 2026-07-31 通过 AIReiter 的 OpenAI 兼容端点，对三个 GPT-5.6 模型分别测试了两项任务：一项是带严格 Schema 的客服工单转 JSON，另一项是只有一个正确答案（$23.71）的 token 计费算术题。每项各运行两次，max_tokens: 4000，不重试，并按是否匹配预期结果判定通过或失败。

其中有两点尤其值得注意。

Luna 在抽取任务中反而是三者里最慢的。它的延迟为 3.5–4.0s，Terra 则为 2.1s。便宜层级并不天然意味着低延迟。

对于 Terra 和 Luna 都统计为 119 个输入 token 的提示词，Sol 却报告了 4,488 个输入 token。其中 3,840 个被标记为 cached_tokens，两次运行的结果完全一致。换成一个极简单的提示词（“Reply with only the word OK.”）后，三个模型都报告相同的 24 个 token，说明膨胀现象与提示词有关，而不是模型本身。我能看到 token 数，但无法确认成因。因此，这只能视为某个端点上实测到的计费行为，而非模型已被文档说明的特性。

按官方标准费率计算，得到同一个正确答案的成本如下：

每 1,000 次运行：Luna 为 $0.16，Terra 为 $1.29，Sol 为 $7.73。为了返回同一个三位数结果，Sol 的收费约为 Terra 的 6 倍、Luna 的 47 倍。

这只是两项简单任务、每项两次运行的小样本，不是基准测试，也不衡量推理质量。但它支持一条实用原则：先从 Luna 开始，只有在自己的真实流量中测到失败时，再向上升级。在这次测试中，Terra 已经能正确回答的问题，选择 Sol 并没有带来任何收益。完整的工作负载分配建议见文末表格。

为什么标称降价 80%，账单未必降 80%

宣传中的降价针对新增输入和输出 token。但多轮 Agent 流量的成本往往受第三个数字主导：缓存写入。在三个 GPT-5.6 层级中，缓存写入的价格均为缓存读取的 12.5 倍。

2026-07-11 发布在 OpenAI 开发者社区的一项受控测试，充分说明了这一点。在通过 previous_response_id 串联的六轮连续 Responses API 对话中，Luna 的输入 token 比 gpt-5.4-mini 少 3%，输出 token 少 29%，但每次对话成本却高出 96%（$0.0651 对 $0.0332）。Luna 大约 70% 的输入被按缓存写入计费。这些数据早于本次降价，但底层机制没有变化。

值得关注的是，该实现中的问题可以修复。GPT-5.6 的缓存不会对部分匹配计分，因此只要缓存前缀发生变化，就必须完整重写。测试作者此前一直在 instructions 中重建不断增长的对话快照，导致每轮都让前缀失效。

诊断结果非常明显：稳定 instructions 在之后的 15 轮用户输入中有 15 次命中缓存，而会变化的 instructions 在 15 次中 0 次命中。将这部分上下文移入 developer input item 后，Luna 的成本溢价从 96% 降至 16.7%；在作者的盲评中，Luna 此后运行更快，得分也高于 mini。prompt_cache_key 和显式缓存断点都没有帮助。

在确认降价是否真正传导到自己账单前，先做两件事：

1. 不要把动态内容放进缓存前缀。系统提示词、工具定义和角色设定应放在最前面，并保持字节级一致；对话状态应放入 input items。
2. 从 API 返回值核对缓存拆分。usage.prompt_tokens_details.cached_tokens 与 usage.prompt_tokens 的对比，能显示每次调用的缓存读取占比。对于长运行 Agent，这个比例偏低是本系列模型中最值得优先修复的成本问题。

GPT-5.6 的三种价格，到底该看哪一种

搜索 GPT-5.6 Luna 的价格，至少会看到三种不同数字；它们对某些层级而言都曾经或目前仍然正确。先确认报价对应的层级，绝大多数矛盾就能消除。

同一份定价文档还列出了两个价格修饰条件：长上下文的输入按短上下文输入价的 2× 计费，输出按 1.5× 计费，因此 Luna 的长上下文价格是 $0.40 / $1.80，而不是 $0.40 / $2.40；此外，对于 2026-03-05 当日及以后发布的模型，符合条件的数据驻留端点价格上浮 10%，GPT-5.6 全系均在此范围内。

当定价页与实际账单不一致时，做两个检查即可：先看页面标注的核实日期，再以你实际调用的具体层级为准，对照官方定价文档。聚合平台和转售商也会发布自己的价格，那又是第三类情况：不是过时，而是价格体系不同。

在 AIReiter 上，三个 GPT-5.6 层级均按 OpenAI 标价的 50% 定价，并且跟随了 7 月 30 日的降价：GPT-5.6 Luna 为 $0.10 / $0.60，Terra 为 $1.00 / $6.00，Sol 为 $2.50 / $15.00；缓存输入和缓存写入同样按这一比例减半。

以一个每天消耗 100 万输入 token、20 万输出 token 的 Terra Agent 为例，官方标价下每天为 $4.40，在 AIReiter 则为 $2.20；调用相同，模型 ID 也相同。

Luna 在更广泛市场中的位置，则是另一个问题。根据 VentureBeat 于 7 月 30 日对 30 个模型的比较，Luna 的 $1.40 合计费率低于 Gemini 3.5 Flash-Lite（$2.80）和 Gemini 3.1 Flash-Lite（$1.75），但高于 DeepSeek v4-flash（$0.42）。如果成本是唯一标准，最便宜的 LLM API并不来自 OpenAI。

常见问题

GPT-5.6 Sol 也降价了吗？

没有。Sol 的标准费率仍是每 100 万 token 输入 $5.00、输出 $30.00。它新增了 Fast mode，价格翻倍，换取最高 2.5× 吞吐量。

GPT-5.6 Luna 现在是最便宜的 API 模型吗？

不是。它每 100 万 token 输入加输出合计 $1.40，属于较便宜的前沿系列模型之一；但 VentureBeat 7 月 30 日的表格显示，DeepSeek v4-flash（$0.42）、小米 MiMo-V2.5 Flash（$0.40）和 DeepSeek v4-pro（$1.305）都更低。

为什么有些页面上的 GPT-5.6 Luna 还是 $1 / $6？

这是 2026 年 7 月 30 日前的标准费率。请查看页面标注的核实日期，然后以实际调用层级为准，对照官方定价文档确认。

Batch 和 Flex 也适用这次降价吗？

适用。Batch 和 Flex 的价格为标准费率的一半，因此 Luna 在这两个层级的价格是 $0.10 / $0.60，Terra 是 $1.00 / $6.00；缓存输入和缓存写入也包括在内。

要拿到新价格，需要修改代码吗？

不需要。现有的 gpt-5.6-luna 和 gpt-5.6-terra 模型 ID 会直接适用降价，无需迁移。唯一值得优先调整的是审计缓存读取比例，因为降价最常在这里被抵消。

不同工作负载该选哪个层级