OpenAI GPT-6 怎么选：Astra、Sol、Luna 能力与价格对比

复杂、耗时、需要连续操作工具的任务，优先评估 GPT-6 Astra；日常写作、编程和需要判断的工作先试 GPT-6 Sol；范围明确、重复执行或批量处理任务可先试 GPT-6 Luna。

这是根据官方定位提出的选型起点，不是所有任务的性能排名。最终应比较完成同一项工作的正确率、耗时和总费用。

本文资料核对日期为 2026 年 9 月 25 日，以 OpenAI 官方模型目录、API 文档和 GPT-6 Astra 发布公告为依据。文中的场景分配和评测方案属于实践建议，没有把官方演示当作本站实测。

GPT-6 与 GPT-5.6：新旧型号及定位

本文聚焦文本、代码和工具调用的通用模型。图像生成、实时语音和转写有各自的专用模型，不适合放进同一张通用能力排行榜。

GPT-6 Astra、Sol、Luna 分别面向高难度任务、能力与成本平衡、高吞吐处理。GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 属于旧一代独立型号，名称相近不代表 API ID、价格和能力相同。上表的具体任务分配是基于这些定位的建议。来源：模型目录

对开发者而言，可以先用 Astra 测出任务能达到的质量，再向成本较低的模型做同题对照。对于已有稳定应用，保留现用模型作为对照更有意义。

Sol、Terra、Luna 与旧命名的关系

GPT-5.6 家族的命名可以用旧产品档位辅助理解：

• Sol 大致对应此前没有 mini、nano 后缀的主力档位。
• Terra 大致对应此前的 mini 档位。
• Luna 大致对应此前的 nano 档位。

这是定位类比，不代表它们与旧模型的行为、价格、限制或质量完全相同。

另外，gpt-5.6 是指向 Sol 的别名；如果想清楚表达选用哪一档，配置中写 gpt-5.6-sol 更直观。来源：Sol、Terra、Luna

GPT-6 Astra 相比 Sol，哪些变化值得关注

Astra 的发布重点包括电脑操作、长任务和复杂软件工作。对使用者来说，值得检验的是它能否把多个步骤连续做完，以及中途出现新信息后能否修正方案。

下面选取公告中的几项对照数据。它们来自 OpenAI 公布的评测，不是本文自行运行的结果。

这些数据反映出提升幅度随任务变化很大，不能概括成“所有编程能力翻倍”。公告说明评测取各推理强度下的最高结果，环境与生产版 ChatGPT 也可能不同。来源：Astra 发布公告及评测说明

长任务的价值，要在完整流程中验证

例如“修复一个导入失败的问题”，可能涉及读取日志、定位解析代码、修改实现、运行检查，再解释受影响的数据。

只比较最后一段修复说明，无法判断模型有没有找对文件、保留原有行为，或漏掉真正失败的输入。

因此，Astra 与 Sol 的对照应保留完整任务轨迹，尤其记录以下内容：

• 是否定位到正确的问题来源。
• 是否在遇到失败后调整了处理方法。
• 是否完成了必要验证。
• 是否把未完成部分如实列出。

API 新能力需要应用配合

Astra 文档列出了异步工具调用、工作期间追加指令，以及在对话中调整推理强度并保留缓存前缀等能力。

异步工具调用允许模型在工具尚未返回时处理独立工作，但工具执行和待完成调用仍由应用管理。工作期间追加指令涉及 Responses API 的 WebSocket 流程，也需要客户端支持。来源：Astra 使用指南

如果应用只发送一次文本请求并等待回答，换成 Astra 不会自动获得一套完整的异步任务系统。

最新 API 价格：四档差距有多大

下表为核对时的 Standard 短上下文价格，单位均为美元／百万 token。缓存读取和缓存写入单独列出，避免把所有输入都按同一费率估算。

以上为标准短上下文价格。长上下文、Fast 等处理档位另有费率，且旧一代促销价不应混入 GPT-6 型号的常规费率比较。来源：API 定价

按普通输入与输出计价，Astra 分别是 GPT-6 Sol 的 5 倍，Sol 又分别是 Luna 的 20 倍。缓存读取可显著降低输入成本，但实际任务还应计入输出、推理与工具交互。

这些比例只描述单位价格。不同模型可能产生不同数量的推理和工具交互，实际任务账单需要单独测量。

相同 token 用量的单次成本算例

假设一次请求包含 20,000 个普通输入 token 和 4,000 个计费输出 token，不涉及缓存、工具费用、区域附加费或长上下文加价。

计算公式为：

1
2

单次费用 = 输入 token / 1,000,000 × 输入单价
         + 输出 token / 1,000,000 × 输出单价

这是按价格表计算的示例，不是完成某项真实任务的实测费用。尤其不能把 4,000 个计费输出 token 理解为固定长度的可见回答。

如果同样用量运行 1,000 次，费用分别为 400、160、88 和 8.8 美元；是否便宜还取决于结果中有多少能够通过验收。

如何判断 Astra 的溢价是否值得

假设某类任务使用 Sol 单次花费 0.16 美元，而 Astra 花费 0.40 美元。

在这个人为设定的例子中，如果 Sol 平均需要完整尝试三次才能交付，模型费用会达到 0.48 美元。Astra 若一次完成，才可能在该任务上更省。

真实重试的输入和输出往往不同，不能直接把这个例子当作固定分界线。它说明的是：需要统计失败、重试和人工修改，才能比较最终交付成本。

对文案格式转换，人工修正可能很少；对复杂代码故障，人工排查时间可能比 token 费用更重要。两类任务不必使用同一条选型规则。

百万上下文不代表始终按短上下文收费

三个 GPT-6 模型的官方参数页都列出以下容量：

| 参数 | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | | — | — | — | | 上下文窗口 | 1,050,000 token | 1,050,000 token | 1,050,000 token | | 最大输出 | 128,000 token | 128,000 token | 128,000 token | | 输入模态 | 文本、图像 | 文本、图像 | 文本、图像 | | 输出模态 | 文本 | 文本 | 文本 |

来源：Astra 参数、Sol 参数、Luna 参数。

这些是 API 模型参数，不是 ChatGPT 每个套餐或每个界面的附件、对话额度承诺。

相同的窗口容量也不保证相同的长文理解质量。可以放进去多少内容，与能否准确找到其中的约束、例外和冲突，是两个需要分别检查的问题。

超过 272K 输入时的费用变化

官方参数说明：输入超过 272K token 时，整次请求使用长上下文费率，输入为短上下文的 2 倍，输出为 1.5 倍。

因此，不能只给“超过门槛的部分”加价。缓存也要按对应的长上下文费率计算。来源：模型参数说明、完整价格表

实际设计中，可以先问三个问题：

1. 是否必须把整个资料库放进一次请求？
2. 是否能先检索相关章节，并保留出处？
3. 是否存在跨章节关系，导致拆分后遗漏关键信息？

全文输入、检索和分段处理都应围绕任务要求选择。减少输入若导致证据缺失，也会增加后续返工。

图像输入与图像生成的区别

四个通用模型都可以接收图像并输出文本，例如读截图、分析图表、解释页面布局。

参数页同时列出图像生成工具支持，但这表示可调用相应工具，不能据此将模型的原生输出模态写成“文本和图片”。

采购图像编辑或实时语音能力时，应再查看专用模型的参数和计费方式，不能套用本文的文本成本算例。

推理强度与 Fast mode 应分开选择

推理强度影响模型处理问题时的计算投入；Fast mode 是请求的处理服务档位。两者不应混成一个“速度设置”。

GPT-6 Astra 不支持 none；GPT-6 Sol 与 Luna 支持 none。切换模型时应明确核对推理参数与所用 API 的兼容性。来源：Astra 使用指南、Sol 参数、Luna 参数

建议先用明确的推理设置建立对照，再只调整一个变量。否则，模型、推理强度和处理档位一起变化后，很难解释费用或耗时差异。

Fast mode 适合什么情况

当前三款 GPT-6 模型的 Fast 价格表为对应 Standard 费率的 2 倍。Astra 的欧盟数据驻留请求暂不支持 Fast，且其 Fast 模式不提供延迟 SLA。来源：定价页、Astra 使用指南

如果用户正在等待关键结果，可以把 Fast 纳入评测。如果任务在后台执行，优先比较普通处理和适用的批处理方案更合理。

不要假设整个工作流都会按某个固定倍数提速。网页加载、文件下载和外部服务响应，也可能占用大量时间。

按实际工作选择模型

下面是可用于首轮试验的分配方式，属于本文建议。只要某个模型在你的样本上表现不同，就应以真实结果调整。

写文章、翻译和整理资料

可以先用 Terra 完成结构明确的初稿、摘要和一般翻译，再抽样检查术语、遗漏和语言风格。

资料互相矛盾、需要跨来源核对，或一篇长文包含大量约束时，可以让 Sol 与 Astra 做同题对照。

对已经确定规则的批量处理，例如提取标题、分类标签和统一字段，Luna 是值得先测的选项。

选型时尤其要区分“写得流畅”和“证据正确”。模型表达自然并不能替代来源核查。

编程、调试和仓库修改

小范围函数修改、常见脚本和测试解释，可以先评估 Terra。

跨文件改动、依赖关系复杂、故障难复现的任务，应比较 Sol 和 Astra 的完整交付表现。

除了检查测试结果，还应看代码差异是否符合需求，是否引入无关改动，以及模型有没有声称执行实际上未运行的检查。

如果现有 Sol 工作流已经稳定，先拿一组历史难题测试 Astra，再决定是否扩大使用范围。

浏览器和电脑操作

此类任务常包含视觉识别、状态判断和连续操作，可以优先把 Astra 纳入候选。

评测时使用相同初始页面和相同权限，记录任务结束后的实际状态。例如文件是否保存、表格是否更新、结果是否能重新打开。

仅凭“模型说操作成功”不足以判定完成。工具环境、应用权限和页面变化也会影响结果。

分类、抽取与后台批量任务

先为 Luna 提供明确字段、少量典型样例，以及空值和异常输入的处理规则。

把无法通过格式或业务校验的项目交给 Terra 或 Sol 复核，可以作为试验性的分流方案。

升级条件应由可检查的错误触发，例如字段缺失、值域冲突或证据不足。不要仅依赖模型自己给出的“置信度”。

一份可以直接使用的选型评测表

准备 20–50 个真实任务作为首轮样本，比反复询问一个脑筋急转弯更接近实际需求。这个样本量用于初筛，不足以证明低概率错误已经消失。

样本应包含日常请求、历史失败案例和少量边界情况，并提前写好通过标准。

不同任务怎样验收

• 字段抽取：与人工标注对照，分别统计缺失和错误字段。
• 翻译：检查否定、数字、单位、专有名词和段落遗漏。
• 代码修改：检查实际差异，并运行与改动相关的验证。
• 资料研究：打开引用，检查来源是否支持对应结论。
• 电脑操作：重新读取目标应用或文件的最终状态。

把上述检查交给模型辅助完成时，也应保留人工抽查。生成答案的模型与评判答案的模型可能共享相似盲点。

怎样解读结果

如果 Luna 通过大多数常规任务，而错误集中在少数复杂类型，就可以考虑按任务类别分流。

如果 Terra 与 Sol 质量接近，但 Sol 更快完成工具工作，应比较总耗时与费用，而非只看输入单价。

如果 Astra 只在少数高价值难题上领先，把它用于这些难题也能形成合理的使用方式。

如果三个 GPT-6 模型都在同一处失败，先检查输入资料、工具返回或验收标准。升级模型未必能补上缺失的数据。

从 GPT-5.6 切换到 Astra 的接口检查

下面是最小的 Responses API 请求体示意，不包含认证和客户端代码。它用于展示模型名与推理字段，不是本站已执行的调用记录。

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{
  "model": "gpt-6-astra",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  },
  "input": "请比较所附方案的约束、成本和未解决问题。"
}

原先使用 GPT-5.6 的应用，还应检查这些兼容项：

1. 原推理强度为 none 或 minimal 时，先改用 Astra 支持的 low 做对照。
2. 移除 Astra 不支持的 temperature、top_p、top_logprobs。
3. 使用工具调用时采用 Responses API；Astra 的 Chat Completions 支持不能直接等同于工具调用支持。
4. 使用 Chat Completions 时检查并移除 logprobs；使用 Responses 时检查 include 中的 message.output_text.logprobs。
5. 欧盟数据驻留请求使用 Standard，检查是否遗留 Fast 或 Priority 设置。

这些是官方迁移指南明确列出的项目。复杂应用还应按自身缓存、对话状态和工具执行方式检查兼容性。来源：Astra 迁移说明

迁移时保留现有模型的配置入口，并先运行同一组验收样本。请求能返回文本，只证明基础调用成功，不能证明业务质量已经达标。

ChatGPT、Codex 和 API 的区别

模型名描述所用模型，ChatGPT、Codex 和 API 则是不同使用入口。入口提供的工具、上下文管理、权限和计费方式会影响体验。

Astra 发布公告说明采用分批开放方式，覆盖相应付费 ChatGPT 计划及 API 等渠道；企业工作区在发布初期默认关闭，需要管理员启用。具体账户是否已经可用，应查看自己的模型选择器或组织权限。来源：Astra 发布公告

因此，本文 API 价格表不能直接换算为某个 ChatGPT 套餐可发送多少条消息，也不能推定 Codex 界面中的每一项设置都与 API 参数一一对应。

在报告比较结果时，写明“在哪个入口、使用哪些工具、设置了什么推理强度”，会比只写模型名称更容易复现。

常见问题

Astra 发布后，Sol 还有必要使用吗？

有必要继续比较。Sol 当前单位价格较低，已有应用可能已经围绕它完成验证。是否切换，取决于 Astra 在你的任务上能否减少错误、缩短交付时间或降低返工成本。

Luna 便宜，是否意味着只能处理简单聊天？

不能这样理解。官方将它定位于高吞吐、成本敏感任务，它也支持推理和工具。更合适的判断方式是看任务约束是否清楚，以及输出能否稳定通过校验。

三个 GPT-6 模型的上下文一样大，为什么价格差很多？

上下文窗口只是一项容量参数。选型还涉及推理质量、工具执行表现和成本，不能由窗口大小直接推导模型能力相等。

max 是否应该作为所有请求的默认设置？

建议先评测。简单字段抽取与复杂调试需要的计算投入不同，应比较提高推理强度后是否产生可验证的收益。

旧版 GPT-5.5、GPT-5.4 是否完全不用考虑？

它们仍可能是现有应用的对照模型。本文聚焦当前四款主力通用模型；已经验证稳定的旧工作流，应在同一批样本上比较后再迁移。

怎样做出最终选择？

先确定最低质量要求，再比较通过验收的任务成本。允许不同任务使用不同模型，并在价格、模型行为或业务数据变化后重新抽样评测。

官方参考资料

• GPT-6 Astra 发布公告：发布背景、评测与开放安排。
• OpenAI 模型目录：当前模型定位与专用模型分类。
• GPT-6 Astra 参数页：上下文、模态和工具支持。
• GPT-5.6 Sol 参数页：别名、参数和促销说明。
• GPT-5.6 Terra 参数页：平衡档位参数。
• GPT-5.6 Luna 参数页：高吞吐档位参数。
• API 定价：Standard、缓存、长上下文与处理档位费用。
• Astra 使用与迁移指南：新能力、参数限制和迁移检查。