GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 有什么区别：GPT-6 模型怎么选
GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 对比：规格参数、价格、OpenAI 官方基准测试成绩、推理强度，以及编程、Agent 和大批量任务分别该选哪个。
以 Markdown 阅读从 GPT-6 Sol 开始。它是 OpenAI 面向复杂编程和 Agent 工作的模型，每 token 价格是 GPT-6 Astra 的五分之一，而且在 OpenAI 自己的业务工作流基准上，xhigh 推理强度的 Sol 胜过 low 推理强度的 Astra。当任务难度高、链路长、出错代价大时，再换成 GPT-6 Astra。分类、信息抽取以及其他要跑成千上万次、单次调用成本最关键的任务，用 GPT-6 Luna。
这三个模型都在 SeedRouter 上通过同一个 key 销售，切换只需要改 model。
GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 的规格参数有什么区别？
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| 发布日期 | 2026 年 9 月 3 日 | 2026 年 9 月 22 日 | 2026 年 9 月 22 日 |
| OpenAI 的定位 | 能力最强，用于最难的端到端工作 | 复杂编程和 Agent 工作流 | 效率最高，用于目标明确的大批量任务 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| 最大输入 | 922,000 tokens | 922,000 tokens | 922,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| 推理强度 | low 到 max | none 到 max | none 到 max |
| 默认推理强度 | 未公开 | medium | medium |
| 知识截止日期 | 2026 年 4 月 30 日 | 2026 年 4 月 20 日 | 2026 年 5 月 18 日 |
| 输入 / 输出 | 文本和图片 / 文本 | 文本和图片 / 文本 | 文本和图片 / 文本 |
以上数据来自 OpenAI 的模型页面：GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，发布日期来自 API changelog。
在 API 层面，最主要的区别是最低推理强度。GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 接受 none，即不经推理直接回答，这也是唯一接受 temperature 和 top_p 的设置。GPT-6 Astra 始终会推理，传 none 会返回 400 错误。
GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 哪个更便宜？
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 最便宜，而且便宜得多；GPT-6 Astra 最贵。按 OpenAI 的官方标价，GPT-6 Sol 是 GPT-6 Astra 的五分之一，GPT-6 Luna 是 GPT-6 Sol 的二十分之一。三者的缓存输入都按输入费率的 10% 计费，输入超过 272K tokens 的提示会让整次请求改按长上下文那一行计费。GPT-6 API 价格指南 逐项讲解了每一行怎么计费。
GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 的基准测试成绩如何？
OpenAI 在两篇公告中公布了成绩：GPT-6 Astra 和 GPT-6 Sol 与 Luna。这些测试是在不同推理强度下跑的，所以每一行都要结合它的设置来看。
| 基准测试（OpenAI 公布） | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench（业务工作流） | 30.3%（low 推理强度） | 33.2%（xhigh 推理强度） | high 推理强度下比 GPT-5.6 Luna 高 5.4 个百分点 |
| DeepSWE v1.1（软件工程） | 74.1% | 68.8%（max 推理强度） | 66.6%（max 推理强度） |
| OSWorld 2.0（电脑操作） | 72.6%（延迟模拟环境） | 60.5%（xhigh 推理强度，离线测试集） | max 推理强度下超过 GPT-5.6 Sol（medium） |
有两点值得注意。在 AutomationBench 上，xhigh 推理强度的 GPT-6 Sol 得分高于 low 推理强度的 GPT-6 Astra，而 OpenAI 给出的 Astra 单任务成本是 Sol 的 3.9 倍。在软件工程和电脑操作上，GPT-6 Astra 仍然领先；OpenAI 称它是“全球电脑操作能力最强的模型”。
在事实准确性上，OpenAI 报告 GPT-6 Sol 的错误大约只有 GPT-5.6 Sol 的一半，“以低得多的成本接近 Astra 级别的可靠性”；高推理强度下的 GPT-6 Luna 能达到 GPT-5.6 Sol 的水平，成本约为其百分之一。
什么时候值得为 GPT-6 Astra 多花钱？
当任务链路长、各步骤相互依赖、出错代价高时，选 GPT-6 Astra：大型重构、设计工作、你要据此做决策的研究，或者需要连续操作电脑很多步的 Agent。OpenAI 的 changelog 说它综合运用各项能力，“把复杂任务从最初的需求一路推进到最终成果”。
日常编程和 Agent 循环用 GPT-6 Sol，通常就能以五分之一的 token 价格拿到其中大部分质量；在换 Astra 之前，还可以先把 Sol 的推理强度调到 xhigh 或 max。
什么时候用 GPT-6 Luna 就够了？
GPT-6 Luna 适合答案清晰、范围窄的任务：工单分流、内容打标签、从文档中抽取字段、简短摘要。用 none 或 low 推理强度可以把成本和延迟降到最低，只有当它在你自己的测试集上准确率不够时再调高推理强度。
GPT-6 模型该选哪个？
| 如果你需要 | 选 | 原因 |
|---|---|---|
| 编程和 Agent 工作的默认选择 | GPT-6 Sol | 成绩强劲，价格是 Astra 的五分之一 |
| 在困难的长任务上拿到最好结果 | GPT-6 Astra | OpenAI 能力最强的模型，电脑操作最强 |
| 单次调用成本最低 | GPT-6 Luna | 价格是 Sol 的二十分之一，支持 none 推理强度 |
使用 temperature 或 top_p | GPT-6 Sol 或 GPT-6 Luna | 只有 none 推理强度才接受，而 Astra 没有这一档 |
常见问题
GPT-6 Sol 比 GPT-6 Astra 更好吗？
整体上不是。GPT-6 Astra 在 OpenAI 公布的软件工程和电脑操作成绩上更高。在 OpenAI 的业务工作流基准上，xhigh 推理强度的 GPT-6 Sol 胜过 low 推理强度的 GPT-6 Astra，而且每 token 价格只有它的五分之一，所以对大多数工作来说 Sol 是更好的默认选择。
GPT-6 Sol 是什么？
GPT-6 Sol 是 OpenAI 面向复杂编程和 Agent 工作流的 GPT-6 模型，于 2026 年 9 月 22 日发布。它的能力和价格介于 GPT-6 Astra 和 GPT-6 Luna 之间，上下文窗口为 1.05M tokens。
GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 能用同一套代码调用吗？
可以。三者接受相同的 Responses 和 Chat Completions 请求；改一下 model 即可，调用 Astra 时不要使用 none 推理强度和采样参数。
可以在对话中途切换模型吗？
可以。下一次请求换一个 model，带上同样的消息历史即可。前几轮的推理内容只是可选的上下文，没有它对话也能继续。
一个 key 试用全部三个模型
在浏览器里用同一个提示分别运行 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 和 GPT-6 Luna，对比回答和 token 数，再通过 API 调用胜出的那个。GPT-6 API 指南 展示了请求写法。
