当地时间 9 月 22 日，OpenAI 官方博客宣布推出 GPT-6 系列两位新成员——GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna。两款模型延续了 GPT-6 Astra 的训练方法与对齐思路，将 Astra 在专业工作、事实性、编码、计算机使用等方面的能力带入更快、更经济的模型档位，API 输入与输出价格相比 GPT-5.6 促销价整体下调 50%。
双档位定位：Sol 管重活，Luna 管高频
GPT-6 Sol 面向复杂工作负载，定位是"用更低的成本提供更多迭代空间"；GPT-6 Luna 则主打经济型高频调用。官方公布的 API 价格（每百万 token）如下：
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 较前代 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | 4 美元 → 2 美元 | 20 美元 → 10 美元 | 降 50% |
| GPT-6 Luna | 0.20 美元 → 0.10 美元 | 1.20 美元 → 0.50 美元 | 降 50% |
除降价外，OpenAI 同步优化了提示缓存：GPT-6 默认缓存命中率更高，缓存输入 token 读取折扣达 90%，开发者还能借助 Prompt Caching Dashboard 与诊断工具精确优化缓存策略。
关键基准表现：编码与自动化工作流
- 自动化工作流：在 AutomationBench 测试中，GPT-6 Sol（xhigh effort）得分 33.2%，单任务成本 0.27 美元；对比 Claude Opus 5（max effort）26.9% 的得分，Sol 单任务成本仅为后者的约 1/11。
- 软件工程：DeepSWE v1.1 中，GPT-6 Sol（max effort）得分 68.8%，距 Claude Fable 5 在该评测中的最高分 69.9% 仅差 1.1 个百分点，单任务成本约低 80%；GPT-6 Luna（max）66.6%，成本比 Opus 5 低 93%。
- 事实性：基于真实对话的内部事实性评估中，GPT-6 Sol 的错误率约为前代的一半，接近 Astra 级别的可靠性；Luna 在高 effort 档位下也能以约前代 1% 的成本追平 GPT-5.6 Sol。
"That's why we're expanding the GPT-6 universe with GPT-6 Sol and GPT-6 Luna... these models help distribute the benefits of that intelligence by advancing the frontier on cost efficiency." —— OpenAI 官方博客
可用性
即日起，GPT-6 Sol 与 Luna 面向 ChatGPT Work 和 Codex 的 Plus/Pro/Business/Enterprise/Edu 用户开放，免费与 Go 用户可在桌面应用中体验 Luna；API 端点为 gpt-6-sol 与 gpt-6-luna。OpenAI 表示模型将在一天内逐步灰度到 ChatGPT 全量用户。
影响
从 Astra 的"顶尖但昂贵"到 Sol/Luna 的"够用且便宜"，OpenAI 正在把前沿智能的性价比作为竞争主轴。对开发者和企业而言，编码、计算机使用等高频 agent 场景的调用成本大幅下降，意味着规模化落地 AI 工作流的门槛进一步降低。