GPT-5.6 Sol Token 用量：为何成本是 GPT-5.5 的 2 倍

同样的单价，GPT-5.6 Sol 跑一次任务消耗的 Token 却可能翻倍以上。开发者 Vincent Schmalbach 在 1,715 次 Codex 会话中统计到，GPT-5.6 Sol 每次会话平均消耗 1,645 万 Token；而在可比的 1,667 次会话样本中，GPT-5.5 的平均值仅为 730 万 Token，前者达到后者的 2.25 倍。更值得留意的是，Responses API 还存在一项已被记录的缺陷：Sol 的计费 output_tokens 似乎可能被放大 6 倍甚至更多。如果你的 GPT-5.6 账单看起来不太对劲，它很可能确实有问题。

GPT-5.6 Sol 的实际 Token 消耗有多高

开发者 Vincent Schmalbach 跟踪了 Token 消耗情况，将两个各为 14 天的 Codex 使用周期进行对比：GPT-5.5 xhigh 与 GPT-5.6 Sol xhigh 的会话数量几乎相同。

会话数只增加了 2.9%，单次会话 Token 用量却增长了 125%。在工作负载大致相同的前提下，总消耗从 121.7 亿跃升至 282.2 亿，相当于增加了 2.32 倍。

OpenAI 的定价页面显示，GPT-5.6 Sol 的输入价格为 $5/1M，输出价格为 $30/1M，与 GPT-5.5 完全一致。单价不变、Token 用量达到 2.25 倍，意味着单项任务的成本也大约升至 2.25 倍。此外，GPT-5.6 Sol 新增了缓存写入附加费，费率为输入价格的 1.25 倍；GPT-5.5 则没有这项费用。

“GPT 5.6 Sol 简直是 Token 熔炉。即使是 medium 或 high 的 Sol，Token 也消耗得惊人。5.6 只会用于复杂规划或棘手的 Bug。”—— r/codex 用户

Schmalbach 的三份订阅过去足以支撑一周的高强度工作，现在大约一天的中等强度使用就会耗尽。

Sol 为什么更费 Token

从基准成绩与 Token 效率的关系看，Sol 比竞品更高效。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 中，它达到同等分数所需的输出 Token 少于 Claude Fable 5。但真实会话里，Sol 的推理策略更激进：会制定计划、回溯、验证，并探索替代方案。代价就是每项任务的 Token 消耗更高，尽管每个 Token 产出的有效工作也更多。

一个会抬高输出 Token 计费数的已报告缺陷

除了实际用量更高，Responses API 中还有一项已有记录的核算缺陷，似乎会抬高 output_tokens 字段，而计费正是基于该字段计算。OpenAI 正在调查，但尚未公开确认根本原因。

一位开发者在 710 次 GPT-5.6 调用、共计 22,922 次推理调用中记录了这一问题。GPT-5.6 是首个会在单次响应中输出多个 reasoning 项目的模型系列：Sol 的中位数 k=9，Terra 为 k=4。API 中的一个累加器会在生成过程中，针对每个推理项目额外累加一次当前的推理总量，再叠加正确的最终统计值。

其公式为：

output_tokens ≈ R × (k + 3) / 2

其中 R 代表实际推理 Token 数，k 为推理项目数量。对于中位数 k=9 的 Sol，这会将计费 Token 数大约放大至 6 倍；对于 k=4 的 Terra，则约为 3.6 倍。

真实账单中会出现什么情况

已有记录中最极端的案例是：一次 GPT-5.6 Terra 调用只返回了四个字符的答案 d1d4，却被计入 466,818 个输出 Token；实际推理 Token 仅为 21,064 个。

当 k=41 时，公式预测 R × (41+3)/2 = 21,064 × 22 = 463,408，与实际计费数的误差在 0.7% 以内。报告者还通过其计费仪表盘进行了验证：汇总 API 的 output_tokens 并按公开费率计算后，得出的费用与仪表盘账单精确到 0.1 美分。其 GPT-5.6 调用的约 $320 计费金额中，约 $284 属于多收费用。

这个 Bug 早于 GPT-5.6 就已存在

当 k=1 时，也就是 GPT-5.6 之前的模型所输出的单个推理项目，公式会化简为 R × 4/2 = 2R，即固定的 2 倍多收。报告者还将其与 OpenAI 自己的使用量导出数据进行了交叉验证，数据时间为 2026 年 5 月：

GPT-5.6 并非这一缺陷的源头。它只是首个将推理拆分为大量项目的模型，因此把原本不易察觉的 2 倍问题放大成了更高的倍数。原因在于，推理内容以约 512 Token 为一段输出，因此 k ≈ ceil(R/512)。代入公式后可得 output_tokens ≈ R²/1024 + 3R/2，这意味着多收的费用会随推理长度呈二次增长：思考量翻倍，账单大致可能变成四倍。

截至本文撰写时（2026 年 8 月），OpenAI 员工已回应这一 Bug 报告并要求提供更多数据，但尚未公开确认修复方案或账单调整措施。

7 月 30 日降价后的 GPT-5.6 定价

2026 年 7 月 30 日，OpenAI 将 Luna 的价格下调了 80%，Terra 下调了 20%。Sol 的价格则维持不变。以下为 OpenAI 定价页面列出的当前费率：

Sol 的单 Token 价格与 GPT-5.5 相同，但单项任务的 Token 消耗高出 2.25 倍，因此实际单任务成本大约会翻倍。

缓存写入成为新增收费项。GPT-5.6 对缓存写入收取输入价格 1.25 倍的费用，Sol 为 $6.25/1M；GPT-5.5 则不收取缓存写入费。如果工作负载的缓存命中率较低，这会在原本的输入成本之上增加 25% 的附加成本。

Luna 的价格现已低于 GPT-5.4 nano。降价后，Luna 的输入/输出价格为 $0.20/$1.20，而nano 的价格为 $0.20/$1.25，Luna 因此成为 OpenAI 产品线中最便宜的模型。

降低 GPT-5.6 Token 账单的三种方法

日常任务改用 Terra

Terra 的输出价格为 $12/1M，比 Sol 的 $30/1M 低 60%。在 Artificial Analysis Coding Agent Index 中，Terra 的得分略高于 Claude Fable 5。经历 7 月的 20% 降价后，Terra 的 $2.00/$12.00 定价也低于旧版 GPT-5.5 的费率。

那么 Sol 什么时候仍然值得用？多步骤调试、大型代码库的架构规划、安全分析等任务，都能从更长的推理链中受益。至于常规编程、分析和内容生成，Terra 往往能以更低的 Token 消耗交付可比的结果。

降低推理强度设置

reasoning.effort 参数决定模型生成多少推理 Token，而已报告的计费缺陷会随推理项目数量 k 直接扩大。在 medium 设置下，Sol 输出的推理项目少于 xhigh，因此计费数的放大程度也会相应降低。

“我使用 Terra Ultra，实际感觉它的 Token 使用效率比 GPT 5.5 高得多。”—— r/codex 用户

这种“Token 熔炉”现象主要集中在高推理强度的 Sol 上。将 reasoning.effort 从 xhigh 或 max 调低至 medium 或 high，是最能直接降低成本的一项调整。

尽量提高缓存命中率

GPT-5.6 引入了显式缓存断点，并将缓存最短保留时间设为 30 分钟。缓存读取可享受 90% 折扣，Sol 的输入成本可从 $5.00/1M 降至 $0.50/1M。但缓存写入的价格是输入费率的 1.25 倍，Sol 为 $6.25/1M。

建议调整 Prompt 结构：将系统消息和固定上下文放在缓存断点之前。具体盈亏平衡点取决于你的工作负载——缓存写入溢价为输入费率的 25%，缓存读取节省 90%，因此需要让读取节省超过写入附加费的命中率。对于多数请求都共享较长系统 Prompt 的工作负载，这一点通常很快就能实现。

常见问题

OpenAI 是否承认了这项计费缺陷？

OpenAI 员工 Mark G. 于 2026 年 7 月 12 日回复了社区论坛中的报告，要求提供请求 ID 和时间戳以便调查。截至 2026 年 8 月，OpenAI 尚未公开确认修复方案或追溯性的账单调整。

如何确认我的账户是否受到计费缺陷影响？

对于包含多个推理项目的任意响应，将 usage.output_tokens_details.reasoning_tokens 与可见完成内容的 Token 数相加。如果 usage.output_tokens 比这个总和高出超过几个百分点，论坛报告中记录的累计重复求和行为就可能正在影响你的账单。你可以从 OpenAI 控制台下载使用量 CSV，并按模型分别核查。

我应该从 Sol 切换到 Terra 吗？

对于大多数 API 工作负载，Terra 成本更低，而且在编程基准测试中表现具有竞争力。Sol 的优势主要体现在最困难的任务上：OpenAI 自身的基准测试显示，在多步骤推理与安全研究这类长时间思考回报最高的场景中，Sol 相比 Terra 的领先更明显。