2026年9月22日，OpenAI 正式发布 GPT-6 家族的两款新模型 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。这是 GPT-6 Astra 之后同一家族的又一次扩容：官方称基于 Astra 的同类训练方法，改进了推理、事实可靠性、编码、计算机使用和对齐，主打更快、更便宜，服务大规模工作。核心变化只有一条：API 价格比 GPT-5.6 系列的促销价低了整整 50%。
如果你正在用 API 跑 Agent、做批量文档处理或编码流水线，结论很直接：同量级智能下，你的 token 账单可以直接砍半。Sol 每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元；Luna 更是只要 0.10 美元输入、0.50 美元输出，成为 OpenAI 迄今最便宜的模型之一。
降价的底气是缓存和推理效率
OpenAI 给出的解释很实在：改进的缓存与推理效率让服务成本降下来，官方表述是把省下的钱直接让给用户。第三方测算印证了这点：Artificial Analysis 跑完整个 Intelligence Index 评测套件，Sol 每任务成本约 1.06 美元，相比 GPT-5.6 Sol 的 1.99 美元降了近一半；Luna 每任务仅 0.07 美元。同时缓存读保持 90% 折扣，写缓存仍有小幅溢价，成本优化是全链路的。
智能变化不大，胜在单任务成本
评测端的结论值得冷静看待：Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上，GPT-6 Sol 得 48 分，GPT-5.6 Sol 是 47 分；Luna 得 37 分，与 5.6 Luna 持平。换句话说，智能基本原地踏步，真正的进步是性价比——两款模型都站到了同价格无人更高分的成本效益前沿。
在更贴近 Agent 场景的 AutomationBench 上，Sol 拿下 33.2%，超过 Claude Opus 5 的 26.9%，单任务成本只有 0.27 美元，约为 Opus 5 的 9%。对做自动化流程的开发者来说，这是最有说服力的一组数字。
谁能用上，怎么切换
两款模型即日起推送到 ChatGPT Work 与 Codex，覆盖 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户；Free 与 Go 用户可以在 ChatGPT 桌面应用里用上 Luna。企业管理员需要手动为组织开启新模型。值得注意的是，GPT-5.5 将于 10 月 14 日从 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 退役，还在用 5.5 的团队要规划迁移。
两款模型也已同步上线 OpenRouter 与 Arena，可直接对比体验。从产品策略看，OpenAI 正在把 GPT-6 做成一个模型组合：Astra 负责最重的工作，Sol 做主力，Luna 兜底高频、低成本的分类、抽取和简单 Agent 步骤。
Q：降价后的 Sol 和 Luna 会不会变笨？
A：第三方评测显示智能指数与 GPT-5.6 基本持平，Sol 还略高 1 分。缓存折扣也延续了。省钱不代表降智，但也不要期待智能飞跃。
Q：开发者现在就该把模型换成 Luna 吗？
A：看场景。分类、抽取、短指令 Agent 步骤适合先迁到 Luna；需要深度推理、长上下文复杂编码的，先用 Sol 跑小流量灰度对比再切。GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 在过渡期会继续保留，可并行迁移。
