OpenAI发布GPT-6 Sol与Luna：API价格降半，新增缓存优化

GPT-6家族三阶布局：Astra、Sol、Luna各司其职

OpenAI正式发布GPT-6 Sol与GPT-6 Luna，作为GPT-6系列新成员，二者定位介于旗舰模型GPT-6 Astra（本月早前发布）之下。OpenAI采用与Astra相似的训练方法，目标是将Astra的技术进步下沉至响应更快、成本更低的模型中。目前，GPT-6全系形成三层架构：Astra面向最复杂任务；Sol聚焦高难度编程与专业工作，兼顾成本效益；Luna则专为高频、轻量级日常任务设计。两款新模型已上线OpenAI API，标识为`gpt-6-sol`与`gpt-6-luna`，且均为API专属模型，不提供可自托管权重。

定价大幅下调：Sol与Luna API费用减半

OpenAI宣布，Sol与Luna的API定价较此前GPT-5.6的促销价整体下调约50%。具体如下（每百万token）：

• GPT-6 Astra：输入$10.00，输出$50.00；
• GPT-6 Sol：输入$2.00（原$4.00），输出$10.00（原$20.00）；
• GPT-6 Luna：输入$0.10（原$0.20），输出$0.50（原$1.20）。值得注意的是，Luna输出价格实际降幅约为58%，略高于整体宣称的50%。

多维度基准表现：低成本下的竞争力验证

在多项权威基准测试中，Sol与Luna展现出突出的成本效率：

• 专业任务（AutomationBench 1.0.6）：Sol在xhigh effort下得分为33.2%，单任务成本$0.27；Claude Opus 5在max effort下仅26.9%，但成本为Sol的11.1倍；低效运行的Astra得分为30.3%，成本为Sol的3.9倍。Luna在high effort下相较前代提升5.4分，单位任务成本降低58%。
• 智能体能力（Agents’ Last Exam）：Sol在max effort下得56.4%，超越Claude Opus 5最佳成绩，且单位任务成本低60%。
• 编程能力（DeepSWE v1.1）：Sol max effort得68.8%，略逊于Claude Fable 5 xhigh（69.9%），但单位任务成本仅为后者的约20%；Luna max effort得66.6%，与Opus 5及Fable 5中等effort水平相当，而单位任务成本分别比二者低93%与96%。
• 代码可合并性（FrontierCode 1.1 Main）：Sol表现与Claude Fable 5.1 xhigh持平，成本显著更低。
• 系统操作（OSWorld 2.0 offline）：Sol xhigh得60.5%，略超Opus 5中等effort（60.3%），单位任务成本低约80%；Luna max effort表现优于GPT-5.6 Sol中等effort，成本仅为后者的十分之一。
• 事实准确性：内部测试显示，Sol错误率约为前代一半；Luna在更高effort下达到GPT-5.6 Sol同等准确度，单位成本仅为其约1%。

新增提示缓存系统：提速降本双突破

GPT-6系列首次集成增强型提示缓存机制，针对长周期智能体场景优化。系统默认提升缓存命中率，对缓存命中读取最高提供90%折扣；支持30分钟窗口内复用共享前缀；开发者可通过全新Prompt Caching Dashboard监控命中率趋势，并借助诊断工具（如返回`"reason": "tools_changed"`）定位未命中原因；支持显式断点定义缓存前缀边界；推理强度可在对话中通过`configuration_update`动态调整而不破坏缓存；`allowed_tools`参数可在保持工具定义稳定前提下限制可调用工具集；预热（prewarming）功能允许在首条用户请求前预先加载已知上下文。GitHub反馈显示，该机制使需实时处理的提示token占比下降超50%，显著提升Copilot响应速度。

当前可用性

API端：`gpt-6-sol`与`gpt-6-luna`已全面开放；ChatGPT Work与Codex：Plus、Pro、Business、Enterprise及Edu订阅用户可用；免费版与Go用户：仅Luna可在ChatGPT桌面应用中使用，暂未接入Chat界面；整体ChatGPT rollout正分阶段推进。