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 for each available group, read live from the current billing configuration.
Model ID: gpt-6-astra.
| Category | gpt | gpt-0.7 |
|---|---|---|
| Input | $1.00 | $7.00 |
| Output | $5.00 | $35.00 |
| Cached input | $0.10 | $0.70 |
| Cache write | $1.25 | $8.75 |
| Input, over 272K | $2.00 | $14.00 |
| Output, over 272K | $7.50 | $52.50 |
| Cached input, over 272K | $0.20 | $1.40 |
| Cache write, over 272K | $2.50 | $17.50 |
Cached input and cache writes are part of total input; subtract them before applying the uncached input rate. When context tiers are shown, the full prompt selects the tier for the whole request.
Cost is the sum of each billable token category multiplied by its rate, divided by 1,000,000. Use the rates of the selected group and applicable tier. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens for each available group, read live from the current billing configuration.
Model ID: gpt-6-sol.
| Category | gpt-0.7 | gpt |
|---|---|---|
| Input | $1.40 | $0.20 |
| Output | $7.00 | $1.00 |
| Cached input | $0.14 | $0.02 |
| Cache write | $1.75 | $0.25 |
| Input, over 272K | $2.80 | $0.40 |
| Output, over 272K | $10.50 | $1.50 |
| Cached input, over 272K | $0.28 | $0.04 |
| Cache write, over 272K | $3.50 | $0.50 |
Cached input and cache writes are part of total input; subtract them before applying the uncached input rate. When context tiers are shown, the full prompt selects the tier for the whole request.
Cost is the sum of each billable token category multiplied by its rate, divided by 1,000,000. Use the rates of the selected group and applicable tier. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens for each available group, read live from the current billing configuration.
Model ID: gpt-6-luna.
| Category | gpt-0.7 | gpt |
|---|---|---|
| Input | $0.07 | $0.01 |
| Output | $0.35 | $0.05 |
| Cached input | $0.007 | $0.001 |
| Cache write | $0.0875 | $0.0125 |
| Input, over 272K | $0.14 | $0.02 |
| Output, over 272K | $0.525 | $0.075 |
| Cached input, over 272K | $0.014 | $0.002 |
| Cache write, over 272K | $0.175 | $0.025 |
Cached input and cache writes are part of total input; subtract them before applying the uncached input rate. When context tiers are shown, the full prompt selects the tier for the whole request.
Cost is the sum of each billable token category multiplied by its rate, divided by 1,000,000. Use the rates of the selected group and applicable tier. 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。
