GPT-6 Sol 与 Luna 上线：Astra 之下补齐两档，API 标价腰斩
一、价目与档位：三档齐备，暂无 Terra
旗舰 GPT-6 Astra 发布之后，OpenAI 的下一步落在价目表下半截。9 月 22 日上线的 GPT-6 Sol 标价为每百万 token 输入 $2、输出 $10，GPT-6 Luna 为 $0.10 与 $0.50，相对 GPT-5.6 同档促销价约砍去一半。腰斩的是标价，压低的是同代能力“日常可规模化”的成本曲线。
Astra 仍是旗舰，OpenAI 给它的定位是全场最强、不做妥协，价目页标价 $10/$50。Sol 的 API 标识为 gpt-6-sol，标价 $2/$10，比前代 GPT-5.6 Sol 的促销价 $4/$20 便宜约 50%，主攻复杂编码与 agent 工作流。Luna 的 API 标识为 gpt-6-luna，标价 $0.10/$0.50，前代同档为 $0.20/$1.20，输入减半、输出降约 58%，面向摘要、抽取、快问这类目标明确的高通量轻任务。
这组价目的级差相当规整，Astra 标价是 Sol 的 5 倍，Sol 又是 Luna 的 20 倍。Sol 与 Luna 的上下文窗口同为 1,050,000 token（约 1.05M），最大输出同为 128k，价目页的短上下文标价与发布口径一致。
该序列里没有 Terra。The New Stack 明确写到目前没有 GPT-6 Terra，GPT-6 的档位图暂时停在这三档。
二、任务成本：三组基准数字
基准部分，OpenAI 把单任务成本放在得分旁边。AutomationBench 上，Sol 开 xhigh 得分 33.2%，单任务约 $0.27；按 OpenAI 的对照，Claude Opus 5 max 的单任务成本约为它的 11.1 倍，Astra 开 low 约为 3.9 倍。在这一基准上，换档对成本的影响压过了调 effort。
这组数也要连同得分读。33.2% 的绝对分提示多步自动化任务离稳定完成仍有距离，按成功任务折算，单次花费还要除以完成率。
DeepSWE 上的对照同时给了得分和成本。Sol 开 max 得分 68.8%，Fable 5 开 xhigh 为 69.9%，相差 1.1 个百分点，Sol 的任务成本约低 80%。Luna 开 max 得分 66.6%，任务成本相对 Opus 5、Fable 5 medium 分别低约 93%、96%；它的定位是轻任务，开到 max 后与 Sol max 仅差 2.2 个百分点，低档配高 effort 在编码场景里也有了测算价值。
事实性一项用的是 OpenAI 内部评测口径，Sol 的事实差错较 GPT-5.6 Sol 约减半，可靠性接近 Astra，成本更低。这几组数字都出自 OpenAI 自家材料，独立复测之前，更适合当作选型的初始假设。
三、缓存与 agent 账单
缓存输入价是这次调价里离 agent 账单最近的一栏。Sol 为 $0.20，Luna 为 $0.01，约为各自输入价的 10%，缓存读折扣最高可到 90%。OpenAI 称缓存命中有所改善，并支持在调整 reasoning effort 或工具时不破坏缓存前缀。
该设计对应的是 agent 的调用结构。agent 每一轮调用都要带上系统提示、工具定义和累积上下文，前缀缓存只对完全相同的前缀生效，工具定义和系统提示又通常排在最前，改动一处，后面整段就可能按全价重算。effort 与工具可调而前缀保留，简单步骤降档、复杂步骤升档时，重复部分仍可按缓存价计费。
GitHub 的生产数据可作旁证。在十亿级请求的口径下，数月来需要“新鲜处理”的 prompt token 占比下降超过 50%。这组数反映的是大流量场景的命中率改善，账单能否按同样幅度下降，还要看输出侧。
这笔账的另一半在输出侧，输出没有缓存折扣。Sol 每百万输出 $10、Luna $0.50，推理 token 通常按输出计价，开到 xhigh 或 max 后，账单重心会从输入移向输出。上文标价均为短上下文口径，用满 1.05M 窗口之前，长上下文段的计费需要另查价目页。
四、可用性与同日竞争边界
上线范围先落在 ChatGPT Work 与 Codex，覆盖 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu，Free 与 Go 用户可在桌面端使用 Luna。ChatGPT 的 Chat 主端尚未接入，发布当日逐步放量。
同一天 Anthropic 发布 Opus 5.5，标价约 $4/$20，下调约 20%。OpenAI 材料里以 Opus 5 为对象的部分对照因此过时，The New Stack 也指出，目前还没有 Sol 与 Opus 5.5 的头对头结果。按标价，Sol 是 Opus 5.5 的一半，任务成本还取决于 token 消耗与完成率，这一格暂时空着。
五、产业含义
这轮调价落在承载大头调用的中低档。编码 agent、批量抽取和摘要是企业规模化调用的常见形态，旗舰决定能力上限，这些调用选哪个默认模型，更多取决于中低档的价格。Sol 与 Luna 同代、同窗口、同最大输出，按难度在两档之间路由时，提示和文档切分不必随之改写，20 倍的标价级差给了路由足够的空间。
它也让比价从每百万 token 标价转向单任务成本。档位、effort、token 效率和缓存命中都会改写这笔账，采购和选型只看标价会失真。
对 agent 平台和编程工具厂商，缓存命中率与标价同样关键。GitHub 那组超过 50% 的降幅落在十亿级请求上，平台如何组织上下文，决定了 90% 的读折扣能兑现多少。
这类对照的有效期也在变短。Opus 5.5 同日下调标价，发布材料里的竞品倍数当天就需要重算。
六、前瞻：五个可核对的节点
最近的节点是 Chat 主端。Sol、Luna 尚未进入 Chat，接入后 Free、Go 等档位的默认模型是否随之调整，决定了它们的触达规模。
独立评测决定这些倍数能否延续。Opus 5.5 以 $4/$20 入场后，OpenAI 对 Opus 5 给出的 11.1 倍、低约 93% 等数字要换成新对手，由第三方在同类任务上重跑 Sol 与 Opus 5.5 的单任务成本。
缓存折扣要落到月账单上看。90% 是缓存读折扣的上限，开发者侧能否复现 GitHub 那样的新鲜处理占比降幅，决定 Sol、Luna 的有效输入单价离 $0.20、$0.01 有多近。
云侧可看上架节奏与默认档。Azure Foundry 等云渠道上架 gpt-6-sol、gpt-6-luna 的时间，以及企业把默认档从 Astra 下沉到 Sol、Luna 的比例，是观察降价能否转成用量的外部指标。
Terra 暂无信号。目前没有 GPT-6 Terra，也看不到更低一档的公开线索，在它出现之前，Luna 的 $0.10/$0.50 就是这一代的价格底线。