GPT-6 Astra、Sol、Luna 差別在哪：GPT-6 模型怎麼選
GPT-6 Astra、Sol、Luna 比較：規格、價格、OpenAI 基準測試結果與推理強度差異，並針對程式開發、AI 代理與大量任務給出明確的選擇建議。
以 Markdown 閱讀從 GPT-6 Sol 開始。它是 OpenAI 為複雜程式開發與代理工作打造的模型，每 token 價格只有 GPT-6 Astra 的五分之一；在 OpenAI 自己的商業工作流程基準測試上，xhigh 推理強度的 Sol 勝過 low 推理強度的 Astra。當任務困難、耗時長、出錯代價高時，再改用 GPT-6 Astra。分類、擷取以及其他要執行上千次、最在意每次呼叫成本的工作，則交給 GPT-6 Luna。
三個模型都在 SeedRouter 上以同一把金鑰銷售，切換只需改 model。
GPT-6 Astra、Sol、Luna 的規格差別在哪？
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| 發布日期 | 2026 年 9 月 3 日 | 2026 年 9 月 22 日 | 2026 年 9 月 22 日 |
| OpenAI 的描述 | 能力最強，用於最困難的端到端工作 | 複雜程式開發與代理工作流程 | 效率最高，用於明確聚焦的大量任務 |
| 上下文視窗 | 1,050,000 token | 1,050,000 token | 1,050,000 token |
| 最大輸入 | 922,000 token | 922,000 token | 922,000 token |
| 最大輸出 | 128,000 token | 128,000 token | 128,000 token |
| 推理強度 | low 到 max | none 到 max | none 到 max |
| 預設推理強度 | 未公布 | medium | medium |
| 知識截止日期 | 2026 年 4 月 30 日 | 2026 年 4 月 20 日 | 2026 年 5 月 18 日 |
| 輸入 / 輸出 | 文字與圖片 / 文字 | 文字與圖片 / 文字 | 文字與圖片 / 文字 |
以上數據來自 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 模型頁，發布日期來自 API 更新紀錄。
在 API 上最主要的差別是最低推理強度。GPT-6 Sol 與 GPT-6 Luna 接受 none，也就是不經推理直接回答，而且這是唯一接受 temperature 與 top_p 的設定。GPT-6 Astra 一律會推理，傳入 none 會回傳 400 錯誤。
哪一款比較便宜？
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Up to 272K input tokens | $8 | $0.8 | $10 | $40 |
gpt-6-astra | Over 272K input tokens | $16 | $1.6 | $20 | $60 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-sol | Up to 272K input tokens | $1.6 | $0.16 | $2 | $8 |
gpt-6-sol | Over 272K input tokens | $3.2 | $0.32 | $4 | $12 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.0112. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-luna | Up to 272K input tokens | $0.08 | $0.008 | $0.1 | $0.4 |
gpt-6-luna | Over 272K input tokens | $0.16 | $0.016 | $0.2 | $0.6 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.00056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna 以大幅差距成為最便宜的一款，GPT-6 Astra 最貴。以 OpenAI 的官方價格計算，GPT-6 Sol 是 GPT-6 Astra 的五分之一，GPT-6 Luna 則是 GPT-6 Sol 的二十分之一。三者讀取快取輸入的費率都是輸入費率的 10%，而提示超過 272K 輸入 token 時，整個請求都會改用長上下文那一列的費率。GPT-6 API 價格指南逐項說明每一列如何計費。
三款在 OpenAI 基準測試上的分數如何？
OpenAI 在兩篇公告中公布了結果：GPT-6 Astra 與 GPT-6 Sol and Luna。各項測試使用的推理強度不同，閱讀每一列時請搭配它的設定。
| 基準測試（OpenAI 公布） | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench（商業工作流程） | 30.3%（low 推理強度） | 33.2%（xhigh 推理強度） | high 推理強度下比 GPT-5.6 Luna 高 5.4 個百分點 |
| DeepSWE v1.1（軟體工程） | 74.1% | 68.8%（max 推理強度） | 66.6%（max 推理強度） |
| OSWorld 2.0（電腦操作） | 72.6%（延遲模擬情境） | 60.5%（xhigh 推理強度，離線測試集） | max 推理強度下勝過 GPT-5.6 Sol（medium） |
有兩點特別值得注意。在 AutomationBench 上，xhigh 推理強度的 GPT-6 Sol 分數高於 low 推理強度的 GPT-6 Astra，而 OpenAI 估計 Astra 每項任務的成本是 Sol 的 3.9 倍。在軟體工程與電腦操作上，GPT-6 Astra 仍然領先；OpenAI 稱它是「the world's best model for computer use」（全球最佳的電腦操作模型）。
在事實正確性方面，OpenAI 表示 GPT-6 Sol 的錯誤數約為 GPT-5.6 Sol 的一半，「approaching Astra-level reliability at much lower cost」（以低得多的成本接近 Astra 等級的可靠度），而較高推理強度的 GPT-6 Luna 能以約百分之一的成本達到 GPT-5.6 Sol 的水準。
GPT-6 Astra 什麼時候值得多花錢？
當任務耗時長、步驟環環相扣、出錯代價高時，選 GPT-6 Astra：大型重構、設計工作、你會據以行動的研究，或需要連續操作電腦許多步驟的代理。OpenAI 的更新紀錄說它整合各項能力，「to carry complex tasks from an initial request to a finished result」（把複雜任務從最初的請求一路完成到最終成果）。
日常的程式開發與代理迴圈，GPT-6 Sol 通常能以五分之一的 token 價格提供大部分同等品質；在改用 Astra 之前，你還可以先把它的推理強度調高到 xhigh 或 max。
GPT-6 Luna 什麼時候就夠用？
GPT-6 Luna 適合答案明確、範圍狹窄的工作：分派工單、為內容加標籤、從文件擷取欄位、簡短摘要。以 none 或 low 推理強度執行可取得最低的成本與延遲，只有在你自己的測試集上準確度不夠時才調高推理強度。
GPT-6 模型該怎麼選？
| 如果你需要 | 使用 | 原因 |
|---|---|---|
| 程式開發與代理工作的預設選擇 | GPT-6 Sol | 表現強勁，價格只有 Astra 的五分之一 |
| 困難、長時間任務的最佳結果 | GPT-6 Astra | OpenAI 能力最強的模型，電腦操作表現最佳 |
| 每次呼叫成本最低 | GPT-6 Luna | 價格是 Sol 的二十分之一，可用 none 推理強度 |
temperature 或 top_p | GPT-6 Sol 或 GPT-6 Luna | 僅在 none 推理強度下接受，而 Astra 沒有這一級 |
常見問題
GPT-6 Sol 比 GPT-6 Astra 好嗎？
整體來說不是。GPT-6 Astra 在 OpenAI 的軟體工程與電腦操作結果上分數較高。在 OpenAI 的商業工作流程基準測試上，xhigh 推理強度的 GPT-6 Sol 勝過 low 推理強度的 GPT-6 Astra，而且每 token 價格只有五分之一，因此它是大多數工作更好的預設選擇。
GPT-6 Sol 是什麼？
GPT-6 Sol 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 22 日發布、用於複雜程式開發與代理工作流程的 GPT-6 模型。它的能力與價格介於 GPT-6 Astra 與 GPT-6 Luna 之間，上下文視窗為 105 萬 token。
GPT-6 Astra、Sol、Luna 可以用同一套程式碼嗎？
可以。三者都接受相同的 Responses 與 Chat Completions 請求；只要改 model，並且在使用 Astra 時避免 none 推理強度與取樣欄位。
可以在對話進行到一半時切換模型嗎？
可以。下一個請求換成不同的 model，並送出相同的訊息歷史即可。先前回合的推理只是選用的上下文，沒有它對話也能繼續。
用同一把金鑰試用三款模型
在瀏覽器中對 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 與 GPT-6 Luna 執行同一則提示詞，比較回答與 token 數，再透過 API 呼叫勝出的那一款。GPT-6 API 指南示範了請求寫法。
