OpenAI 与 Anthropic 同日上新：GPT-6 系列拆三档，Opus 5.5 降价提速

OpenAI 与 Anthropic 在同一窗口分别更新了主力模型阵容。OpenAI 方面，GPT-6 系列补齐为 Astra、Sol、Luna 三档定位，分别对应高难度任务、日常工作流与高频批量处理场景；Anthropic 则推出 Claude Opus 5.5，重点强化编程与专业任务表现。

GPT-6 系列：拆分为三档，覆盖不同任务强度

在 GPT-6 系列中，Astra 仍为旗舰档位，主要承担复杂分析、规划与多步骤任务；Sol 沿用 Astra 的新训练方法，针对编程、操作电脑与跨软件任务做了成本效率优化；Luna 定位更轻量，面向范围明确、需反复执行的批量任务。

GPT-6 Sol 与 Luna 的 API 定价如下：

• Sol：每百万 Token 输入 2 美元、输出 10 美元
• Luna：每百万 Token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元

相比上一代促销价，Sol 的单价约下降一半。OpenAI 内部事实性测试显示，新模型犯错数量相比前代减少约一半，但仍建议对输出做人工核查。

按官方场景划分，Astra 适合复杂规划与分析，Sol 适合产品 PRD、原型与测试用例等日常工作，Luna 则用于信息日报、资料分类、字段抽取、标签整理等可大批量重复执行的任务。

Claude Opus 5.5：编程加强、提速 30%、降价 20%

Anthropic 此次直接跳过若干版本号，将模型推至 Opus 5.5，重点强化编程与专业工作表现，并调整表达风格，减少不必要的绕弯和解释。

关键变化包括：

• 输出速度相比 Opus 5 提升 30% 以上
• API 单价下调约 20%
• 缓存读取价格降至每百万 Token 0.2 美元
• 官方测算典型任务总成本下降约 40%

Opus 5.5 的 API 定价为每百万 Token 输入 4 美元、输出 20 美元。需要注意的是，上述降价幅度针对 API 调用价格，并不等同于 ChatGPT 或 Claude 订阅费用的同比例调整。

选型逻辑：把模型放进真实任务里比

综合两款新模型的产品动作看，OpenAI 选择在同一系列下用梯度化定价覆盖更多任务强度，Anthropic 则聚焦在旗舰档位的编程与表达质量。

在实际使用中，仅凭价目表判断并不充分。若低价模型反复误解需求并需要多次返工，单次成本虽低但累计开销与时间成本可能更高。相对稳妥的做法是：先用三份真实任务——例如一份产品方案、一张数据表、一篇文章——分别交给不同模型，记录完成时间、错误次数、修改次数与费用，再选择能稳定交付的组合。

目前 GPT-6 Sol 与 Luna 已可在 Codex 或 ChatGPT Work 中调用，发布时尚未进入普通 Chat 对话界面。