GPT-6 与 GPT-5.6 对比：六款模型的用途、推理设置和 API 成本

GPT-6 Astra、Sol、Luna 与 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的主要区别，在于能力、效率和 API（应用程序编程接口，使软件能够与服务通信） 成本之间的取舍。最困难、要求尚不完全明确的任务可先评估 GPT-6 Astra；需要平衡能力与费用时测试 GPT-6 Sol；范围明确、调用量大的工作可从 GPT-6 Luna 开始。

在 GPT-5.6 家族中，Sol 是旗舰，Terra 平衡智能与成本，Luna 面向成本敏感的任务。同样叫 Sol，并不意味着 GPT-6 Sol 和 GPT-5.6 Sol 在各自家族里处于相同位置。

比较范围：OpenAI API 模型，而非订阅套餐

本文比较 gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna 和三款 GPT-5.6 模型。这里的 token 价格与 ChatGPT、Codex 订阅费分开计算；这些产品中的模型权限、推理选项和使用限额也可能不同。

到 2026 年 10 月，GPT-6.1 Sol 已经推出，因此不能把 GPT-6 Sol 当作最新 Sol。本文仍保留六款模型的比较，便于评估这些模型或维护现有系统。其后继型号另见 GPT-6.1 Sol 介绍及最新官方模型指南。

文档中的定位是评估起点，并非每种工作负载的实测排名。官方模型选择指南建议用相同输入比较不同模型和推理设置。该指南中针对较新型号的建议，不能自动套用到旧款 GPT-6 Sol。

六款模型概览

表中价格来自六款模型的官方页面，单位为每百万文本 token 的美元价格，适用于 Standard 标准处理的短提示词，不含工具费用。缓存输入、长上下文、Batch、Flex 和 Fast 可能使用不同费率。部署前应查看当前 OpenAI API 价格页。

Astra、Sol、Terra、Luna 如何对应？

GPT-6 家族由 Astra、Sol、Luna 构成：Astra 面向最苛刻任务，Sol 平衡能力与成本，Luna 强调效率。GPT-5.6 则用 Sol、Terra、Luna 分别代表旗舰、平衡和高效档位。OpenAI 将 GPT-5.6 Terra 描述为大致对应早期 mini 档位，GPT-5.6 Luna 大致对应早期 nano 档位。API 别名 gpt-5.6 指向 GPT-5.6 Sol。

这张表描述各家族内部角色，不表示同一行的跨代模型在质量、速度或功能上相等。特别是 GPT-6 Sol 是 GPT-6 的平衡选项，而 GPT-5.6 Sol 是 GPT-5.6 的旗舰。

GPT-6 Astra：最困难的端到端工作

模型 ID 为 gpt-6-astra。OpenAI 将 Astra 定位为能力最强的模型，用于复杂推理、软件工程、计算机操作、研究和文档创建。当任务需要跨文件、跨工具执行多步操作，且要求存在不确定性时，可将它作为优先评估的强能力候选。

• 要求不完整、需要审慎判断的项目
• 覆盖设计、实现和验证的长编程流程
• 需要协调冲突来源、解释不确定性的研究
• 涉及文档、数据、浏览器和专业软件的复杂工作

Astra 的标示 token 单价在本文六款中最高。不过，GPT-6 模型指南称，在部分评估中，它用更少输出 token 获得了优于早期模型的结果。这不能直接确定你的任务成本：应比较每个合格结果的总费用，包括重试和审核。

GPT-6 Sol：平衡能力与成本

模型 ID 为 gpt-6-sol。它面向复杂编程和智能体流程，也就是由模型借助工具推进一系列操作，标示 token 单价低于 Astra。当目标清楚，但仍需判断、工具使用和完善输出时，值得测试 Sol。

• 常规功能开发、调试、代码审查和测试
• 需要研究和核对来源的写作
• 跨电子表格、文档、浏览器和文件的流程
• 需要多步完成、但模糊程度尚不要求最强模型的任务

在本文六款范围内，Sol 可以成为重视费用时的实用基线。若遗漏重要要求，可比较 Astra；任务更狭窄时，可测试 Luna 能否以更低成本达标。这是评估策略，不是说 GPT-6 Sol 仍是所有产品的当前默认模型。现行官方编程文档也介绍了更新的通用型号 GPT-6.1 Sol。

GPT-6 Luna：高效处理明确的大批量任务

模型 ID 为 gpt-6-luna。OpenAI 将其描述为面向聚焦、高频任务的最高效 GPT-6 模型。在本文六款中，它的标示输入和输出 token 价格最低。

• 按指定格式提取、分类信息
• 简短摘要、风格转换和元数据生成
• 范围受限的文件修改和数据清理
• 批量生成交由人工审核的初稿

面对模糊或高影响任务，重试和人工修正的成本可能超过低单价的优势。应给 Luna 范围明确的指令，规定输出格式，并按清楚的质量标准抽查结果。

GPT-5.6 Sol：GPT-5.6 旗舰

模型 ID 为 gpt-5.6-sol，别名 gpt-5.6 也会路由到它。官方模型页将其定位为处理复杂专业工作的 GPT-5.6 旗舰。

新应用在选择 GPT-5.6 Sol 前，应先比较 GPT-6 模型。不过，现有应用的提示词、评估和运行目标可能已针对 GPT-5.6 Sol 调整。改变生产流程前，用相同任务比较质量、延迟、token 用量和失败率。

兼容性是需要评估的问题，不是无限期保留旧模型的理由。检查现有提示词、输出结构和工具流程有无回归。如果新模型或更便宜的模型满足相同验收标准，可能减少运行成本；验证切换期间应保留旧配置。

GPT-5.6 Terra：5.6 工作负载的中间档位

模型 ID 为 gpt-5.6-terra。Terra 官方页面强调智能与成本平衡，大致对应早期 GPT-5 mini 档位。

对于比简单提取更需要判断的文档处理、内容生成、分析和自动化，Terra 可以成为候选。但按表中的 Standard 费率，它的输入价格与 GPT-6 Sol 相同，输出价格更高。不要只凭价格选择，应先测试现有系统兼容性、回答质量和延迟。

GPT-5.6 Luna：注重成本的 5.6 流程

模型 ID 为 gpt-5.6-luna。Luna 官方页面将其定位于成本敏感的大批量任务，大致对应早期 nano 档位。

它适合列入分类、提取和短摘要的评估候选，前提是输出标准明确。按表中的短提示词 Standard 费率，GPT-6 Luna 的输入和输出价格均低于 GPT-5.6 Luna。新工作负载可优先评估 GPT-6 Luna；需要兼容现有 5.6 系统时，再保留 GPT-5.6 Luna 作比较。

共同规格与有意义的差别

1,050,000 token 的上下文窗口，不代表建议发送同等长度的输入。表中 922,000 是预留最大输出空间后的算术差额，并非当前官方模型页确认的固定输入上限。输入、输出与推理需要共享上下文，实际预留量取决于请求。知识截止日期更晚，也不保证每个问题表现更好。遇到新闻或变化中的事实，应接入最新来源并核实答案。上下文大小是支持的最大容量，不是使用超长提示词的建议；长输入还可能采用不同价格。

如何选择推理强度？

推理强度（reasoning effort）控制模型在给出答案前可用于分析问题的计算量。提高强度可能增加延迟和费用，却未必改善简单任务的质量。GPT-6 Astra 不支持 none，本文另外五款模型支持。

OpenAI 的选择建议是使用代表性输入进行测试，保留能够达到质量门槛的最轻模型和推理设置。比较结果时，应同时记录模型名称和推理强度。

应用中的“High”选项与 API 强度值不是可直接互换的规格。应确认具体模型和接口。例如，旧款 GPT-6 Sol 支持 none，而 Astra 和更新的 GPT-6.1 Sol 不支持。

如何估算 API 成本？

对于 Standard 短提示词费率下的非缓存文本，可用以下公式估算，不含工具费用和地区处理附加费。token 是模型处理单位，与字、字符或单词并非一一对应。

估算费用 = 输入 token ÷ 1,000,000 × 输入单价 + 输出 token ÷ 1,000,000 × 输出单价。

为保持各语言版本的统一比较，假设共 100 次请求，每次使用 10,000 输入 token 和 2,000 计费输出 token。合计为一百万输入和 200,000 输出，而不是一次超大请求。每次都属于短提示词档位，不使用缓存、工具，也不重试。这些是演示假设，不是观察到的实际用量。

例子固定了 token 数量，不是质量基准测试，也不是真实账单。更多推理、工具调用或重试都会改变消耗。官方推理文档说明，不可见的推理 token 按输出计费，已经包含在 usage.output_tokens 中；再把推理明细加到这个总数上，会重复计算。

长提示词会改变适用费率。六款模型页面都说明：输入超过 272,000 token 时，整次请求的输入单价翻倍、输出单价为 1.5 倍。例如，GPT-6 Sol 单次请求假设使用 300,000 输入和 2,000 输出 token，费用为 0.3 × US$4 + 0.002 × US$15 = US$1.23，尚未考虑缓存或工具，而不是用短提示词费率算出的 US$0.62。

缓存读写、Batch、Flex、Fast、地区处理、工具和重试也会改变总额。GPT-5.6 Sol 的促销价格注明至少持续至 2026 年 11 月 21 日，不应视为永久价格。预算时，请在官方价格页选择适用的处理档位。

不同用途应先测试哪款模型？

这些是评估候选，不是实测性能排名。最佳选择取决于真实输入、验收标准、延迟目标，以及每项完成任务的全部成本。

实际比较模型的方法

公开规格说明预期定位，但一个通用基准不能为所有生产流程选定模型。可使用规模较小、具有代表性的评估集：

1. 收集代表性任务。包含正常情况、信息缺失、约束冲突、长输入和已知失败。看到回答前，先确定必需事实或验收检查。
2. 控制其他条件。保持指令、来源、工具和输出格式相同。先用候选共同支持的推理强度，再分别测试更轻设置。不要强制使用模型不支持的值。
3. 记录质量和完整成本。检查正确性、遗漏、格式和工具成功情况，同时记录延迟、每次请求的 token、重试及审核修正时间。如果评估会访问有重要后果的系统或数据，应限制权限。
4. 按任务设定通过标准。提取任务检查字段缺失和无依据的值；代码修改检查需求和既有行为。输出更长、更流畅不代表结果更好。
5. 比较每个合格结果的成本。便宜的单次调用可能因失败与审核失去优势。普通任务使用轻模型，遇到不确定或失败时升级，是另一种值得评估的配置。
6. 保持可回退。记录旧模型和提示词配置，先比较有限任务再切换；若回归增多，恢复旧设置。别名、价格或工具行为改变时，重新检查代表性案例。

这套流程描述的是应在自己环境中执行的评估。更强模型或更高推理强度，不能让过时、缺乏支持的材料变可靠。研究和写作时，应把 AI 信息事实核查与模型选择一并考虑。