GPT-6 Sol/Luna/Astra选型：价格智力场景对照表

GPT-6 Sol / Luna / Astra 怎么选：智力、价格、上下文与场景对照（附 5.6 Luna）

OpenAI 在 9 月把 GPT-6 拉成一条「能力—成本」曲线：Astra 扛旗舰，Sol / Luna 把同代能力摊到更低单价。后端最常踩坑的不是「哪个最强」，而是按任务错配预算。下面只抠官方文档和能核验的第三方评测，整理一张能直接落地的选型表。

检索日：2026-09-23（Asia/Shanghai）。价格取 API Standard 短上下文（USD / 1M tokens）。文中不写「GPT-6 Terra」——该型号官方模型页 404，属不存在产品。

一、先看一张价差图

四个型号的上下文窗口都是 1.05M、最大输出 128K。差异主要在单价和官方定位，不是「谁上下文更大」。

定价总表：OpenAI API Pricing。相对 GPT-5.6 促销价，官方明确 Sol / Luna 输入与输出均降约 50%（5.6 Sol $4/$20 → 6 Sol $2/$10；5.6 Luna $0.20/$1.20 → 6 Luna $0.10/$0.50）。

补充计费细则（Sol / Luna，见模型页）：

• 长上下文（输入 >272K）：Input/Cache 读 ×2，Output ×1.5
• Cached input 更便宜（Sol Cached $0.20；Luna Cached $0.01）
• Batch / Flex 约 50%；Fast 档约 ×2

Astra 仍是「most capable」旗舰；其 reasoning.effort 没有 none（low→max），适合不妥协质量的端到端任务。安全概述可一并阅读。

二、能力怎么读：官方定位 + 第三方边界

官方怎么说

来源：Sol & Luna 介绍、社区公告。

可用性红线：Sol / Luna 尚未进入 Chat，只在 Work / Codex / API；Enterprise token 计费见 ChatGPT Rate Card。订阅各档「月费额度」本次未做逐档核实，选型以 API 单价为准。

第三方：别写成「全面碾压」

Artificial Analysis（2026-09-22） 的要点，更适合后端做预算：

• Sol / Luna 推的是成本效率前沿，智力指数相对 5.6 大致持平，不宜写「6 全面碾压 5.6」
• 相对 5.6 Sol，Sol(6) 任务成本约减半量级
• Luna(6) Intelligence Index max 约 37（与 5.6 Luna 同分）；Coding Agent 略降；任务成本约 $0.07 vs 前代约 $0.18

官方自评（AutomationBench、FrontierCode、DeepSWE、OSWorld 等）数字多，且多为自家环境/API。本文不转述具体百分比作独立结论；若要引用，请回官方公告原文核对。

三、场景决策：xxx 情况下用谁

一句话记忆：

• 钱几乎不是问题、结果必须最好 → Astra
• 写代码 / 跑 Agent、要性价比 → Sol
• 流水线灌量、每条请求都要便宜 → Luna(6)
• 暂时不迁、只做 A/B → 5.6 Luna

四、按 reasoning.effort 对照：思考强度 ≠ 上下文窗口

先拆开两个概念：

• 上下文窗口：四个型号都是 1.05M，是「一次能塞多少 tokens」的上限。
• 思考强度：API 里的 reasoning.effort，决定链式推理花多少算力。把「窗口大」当成「想得深」是常见误读。

官方档位见 Reasoning guide。没有 ultra 这一档——别把社区口头禅写进配置。

另有正交维度 reasoning.mode：standard（默认）/ pro（更贵更慢），不要和 effort 混成一个旋钮。

官方档位语义（摘要）

AA Intelligence Index 按 effort（第三方）

Sol（AA 发布页）：

Luna（AA 发布页）：

速度量级（AA，tokens/s）：Sol low≈129 / max≈115；Luna low≈176 / max≈154。抬 effort 换智力，也换延迟和费用。

官方公告里 Sol 常以 xhigh 出 AutomationBench 等数字，max 未必处处最优；DeepSWE 上 Sol max 68.8%、Luna max 66.6% 等为仅官方表述，引用请回 Sol/Luna 公告 核对。

怎么配（可落地）

网关里把 model 和 reasoning.effort 做成两个独立字段，比「换更大窗口」更能控账单。

五、后端落地：三条可运行对照

同一套 Messages API 形状，只换 model，方便在网关里做路由。

# 依赖：openai>=1.40；环境变量 OPENAI_API_KEY
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

ROUTES = {
"hard": "gpt-6-astra", # 旗舰
"agent": "gpt-6-sol", # 编码 / Agent
"bulk": "gpt-6-luna", # 高通量
"baseline": "gpt-5.6-luna",
}

def chat(route: str, prompt: str, effort: str | None = None) –> str:
model = ROUTES[route]
kwargs = {
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
}
# Sol/Luna: none|low|medium|high|xhigh|max；Astra 无 none（传 none→400）
# 勿传 ultra（非官方枚举）
if effort is not None:
kwargs["reasoning"] = {"effort": effort}
resp = client.chat.completions.create(**kwargs)
return resp.choices[0].message.content or ""

if __name__ == "__main__":
print(chat("bulk", "用三句话总结这段日志的错误类型：…", effort="low"))
print(chat("agent", "给这个失败用例写最小复现 PR 说明：…", effort="high"))
print(chat("hard", "跨仓库排障并给出最终变更清单：…", effort="max"))

网关侧建议：

六、和 5.6 世代怎么比（写进评审材料）

若你线上仍是 gpt-5.6-sol（Input $4 / Output $20，促销至少至 2026-11-21，见 5.6 Sol 模型页），迁到 gpt-6-sol 通常是「单价腰斩、能力同代对齐」的优先动作；Luna 同理。

七、适用与局限

适合写进选型文档的：

• 多型号路由表 + 单价上限（Finance 友好）
• Agent / Codex 默认 Sol，批处理默认 Luna，人工升级 Astra
• 迁移期保留 5.6 Luna 作对照基线

本文明确不做的：

• 不编造 ChatGPT 各订阅档「每月多少消息」——待官方费率页核实
• 不把官方内部 factuality / deception 百分比当第三方结论
• 不讨论「GPT-6 Terra」场景

八、真实账单怎么估算（别只看标价）

假设你有一条「日处理 50 万次」的摘要流水线，每次约 2K input + 0.4K output（短上下文）：

数字是「无缓存、无 Batch」的上限感；Prompt Cache 命中升高后，Input 侧会明显下降。反过来，整仓日志塞进 300K+ 上下文，Sol/Luna 会触发长上下文溢价，账单曲线会陡起来。结论很直白：高通量场景硬上 Sol/Astra，是最常见的预算事故。

Agent 场景则相反。一次「跨文件改 bug + 跑测试」可能烧掉 80K–200K tokens；单价差会被放大，但 Luna 在 Coding Agent 上的第三方观感偏弱，官方也把 Sol 定位成 coding / agentic 主力。经验法则：

• 单次任务价值高、失败成本高（线上事故、安全变更）→ 偏 Sol，关键路径再升 Astra
• 单次任务可重试、可降级（批量打标签、夜间批处理）→ Luna
• 需要人审的「最终答案」再升档，而不是全程开旗舰

九、和常见竞品叙事怎么对齐（写给评审）

公开材料里，OpenAI 用 AutomationBench、Agents’ Last Exam、FrontierCode、DeepSWE、OSWorld 等自家或公开基准，把 Sol 描述成「接近更贵竞品、但任务成本更低」；Luna 则强调「在更低成本下追上或部分超过上一代 Sol」。写给后端评审，三句话够用：

不要把官方自评的百分点抄成「行业共识」。业务方追问「比 Claude / 某竞品强多少」时，把他们带回 Sol/Luna 公告原文 与 Artificial Analysis 文章，让对方自己读图，比二次转述更稳。

十、迁移清单（从 5.6 到 6）

十一、常见误区

• 误区 1：上下文越大越好。 四型号都是 1.05M，差别不在窗口，在价与定位。
• 误区 2：一律上 Astra。 旗舰适合「最难那 5%」；其余 95% 用 Sol/Luna 更符合官方产品叙事。
• 误区 3：Luna 便宜就拿去写大重构。 高通量定位 ≠ 复杂 Agent 最优；复杂变更优先 Sol。
• 误区 4：在 Chat 里找 Sol/Luna。 当前文档写明尚未进 Chat，只在 Work/Codex/API。
• 误区 5：搜到 GPT-6 Terra 就接进路由。 官方模型页 404；存在的是 GPT-5.6 Terra。接错 id 会在上线当天才暴露。
• 误区 6：把 AA 指数持平读成「没必要升级」。 同智更低价，本身就是升级理由；尤其是按 token 计费的 Agent 长会话。
• 误区 7：把 1.05M 窗口当成思考强度，或配置 ultra。 窗口与 reasoning.effort 正交；官方枚举无 ultra。

十二、给架构评审的一页纸结论

如果只允许带走三句话：

落地顺序建议：先改网关路由与监控 → 再迁非关键流量到 Luna → 编码 Agent 默认可迁 Sol → Astra 保留为显式升级。全程保留 5.6 Luna 对照一周，比「大爆炸切流」更容易向业务交代。

小结

GPT-6 不是「一个模型换皮」，而是 Astra（顶）— Sol（编码/Agent 性价比）— Luna（高通量低价） 三条产品线，外加仍可用的 5.6 Luna 基线。上下文都是 1.05M，真正决定账单的是单价与任务类型。按上表路由，比纠结「谁智商更高」更接近生产现实。