内容概览
本文围绕“OpenAI 推出 GPT-6 Sol 和 Luna：API 价格大降 50%，单任务成本最低不到竞品一成”整理核心信息、适用场景与使用条件，便于读者快速了解重点，再决定是否进一步体验或查阅项目资料。
OpenAI 当日发布 GPT-6 系列的最新成员——GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。两款模型采用与 GPT-6 Astra 类似的训练方法，把 Astra 在专业工作、事实性、编码、计算机使用和对齐等方面的最先进性能，带入更快、更经济的模型。OpenAI 也强调，GPT-6 Astra 仍是其整体最优秀的模型，追求无妥协体验仍应首选它。
价格砍半，成本最低不到竞品一成
GPT-6 Sol 和 Luna 的 API 价格相比 GPT-5.6 促销价降低 50%。更值得注意的是单任务成本：在 AutomationBench 跨应用业务流程测试中，GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下表现优于 Claude Opus 5，成本却仅为 Opus 5 每任务成本的 9%；同一测试 high 强度下，GPT-6 Luna 较前代提升 5.4%，每项任务成本降低 58%。
评估智能体的 Last Exam 测试中，GPT-6 Sol 在 max effort 状态下得分 56.4%，高于 Claude Opus 5 在该评估中的最高分，每任务成本还降低 60%。事实可靠性同样进步：GPT-6 Sol 的错误率约为前代的一半，接近 Astra 级可靠性且成本更低；Luna 的事实可靠性也大幅提升。
性能逼近旗舰，长任务更省
编程方面，两款模型均针对 AI Coding Agent 工作负载优化。FrontierCode 1.1 Main 测试中，GPT-6 Sol 较 GPT-5.6 Sol 明显提升，并以更低成本达到 Claude Fable 5.1 xhigh 相当水平。DeepSWE v1.1 软件工程测试里，GPT-6 Sol 在 max effort 下取得 68.8%，距 Claude Fable 5 的最高成绩 69.9% 仅差 1.1 个百分点，单任务成本却低约 80%；GPT-6 Luna 在 max effort 下为 66.6%，表现接近 Opus 5 与 Fable 5 的 medium effort，单任务成本分别低约 93% 和 96%。
计算机操作上，Astra 仍是 OpenAI 最强，但 Sol 和 Luna 能以更低成本完成相关任务。OSWorld 2.0 offline 测试中，GPT-6 Sol 在 xhigh effort 下取得 60.5%，与 Claude Opus 5 medium effort 的 60.3% 接近，单任务成本低约 80%；Luna 的 max effort 超过 GPT-5.6 Sol medium effort，成本约为后者十分之一。
OpenAI 还将 Astra 改进后的沟通风格带到 Sol 和 Luna，称新模型在技术与编程对话中更清晰、用更少术语与奇怪措辞、压缩低价值细节且不失实质。同时，官方改进了 GPT-6 提示缓存，默认提供更高缓存命中率，帮助智能体重用更多上下文、加快响应；价值对齐上，两款模型较 GPT-5.6 有所改进，编码工作的误导性声明发生率降低。
自今日起，GPT-6 Sol 和 Luna 已在 ChatGPT Work 与 Codex 中向所有 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放，免费及 Go 用户可在桌面应用使用 Luna；API 中分别以 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna 提供，目前尚未在 Chat 中上线。
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