OpenAI 新增 GPT-6 Sol 与 Luna：价格腰斩，对标 DeepSeek 与 Claude

OpenAI 近日为其 GPT-6 家族新增两款模型——Sol 与 Luna，连同原有的 Astra，覆盖从复杂任务到高频标准化工作的不同场景。Sol 主打复杂日常工作与 Agent 场景，Luna 则聚焦摘要、抽取、分类、路由等高频标准化任务；两款模型均支持文本与图像输入，并可调用网页搜索、文件搜索、代码解释器、Computer Use、MCP 与 Skills 等工具。

价格腰斩：对标 DeepSeek 与 Claude

此次发布的核心信号是 API 价格的下调。Sol 与 Luna 的 API 标价相对 GPT-5.6 同档促销价直接砍掉 50%，OpenAI 表示这并非限时促销，而是长期定价，主要得益于缓存与推理效率的提升。

具体到 Luna，其定价为 0.10 美元 / 百万输入 tokens，已经开始对标 DeepSeek-V4.1-Flash。DeepSeek 此前在缓存命中价格上保持优势——对于 Agent 反复携带同一套代码、文档、系统提示与工具定义的场景，缓存命中直接关系到最终账单。

OpenAI 此次同步调整了缓存机制：开发者可在对话过程中调整推理力度、启用或关闭工具，同时保留已有缓存上下文。这意味着 Agent 即使连续运行数十甚至上百轮，中途改变一次配置，也无需重新计算此前已处理过的大段上下文。思路由此从「压低缓存单价」转向「提高缓存复用效率」。

能力下放：旗舰能力下沉到更低价位

从公开测试数据看，OpenAI 并未走「牺牲性能换价格」的路线，而是尽量把 Astra 的能力下沉到更低价位。

在长链路真实软件工程测试 DeepSWE 上：

• GPT-6 Sol 在 max 推理强度下取得 68.8%，仅比 Claude Fable 5 的 69.9% 低 1.1 个百分点
• 据 OpenAI 估算，Sol 的单任务成本低约 80%

在跨应用 Agent 测试 AutomationBench 上：

• GPT-6 Sol 在 xhigh 推理强度下任务完成率为 33.2%，高于 Claude Opus 5 在 max 档的 26.9%
• 单任务成本仅 0.27 美元，Opus 5 大约是其 11 倍

GPT-6 Luna 在 max 推理强度下 DeepSWE 得分 66.6%，仅比 Sol 低 2.2 个百分点，但据 OpenAI 称其成本比 Claude Opus 5 低 93%，比 Fable 5 低 96%。

两款模型均支持约 100 万 token 上下文与最高 128K token 输出，并新增 none 档推理强度——可完全关闭显式推理，以应对简单抽取、分类、路由等场景。

实测对比：创意仍弱，但成本差距明显

海外开发者 Nate Herk 用 10 项真实任务让 GPT-6 Sol 与 Claude Opus 5.5 正面比对，最终 Opus 7 胜、Sol 1 胜、两项因文件夹冲突无效。Opus 在网站设计、视频剪辑、3D 场景等创意类任务上明显更胜一筹，而 Sol 唯一取胜的项目是代码审查与修复，30 项检查全过拿满分。

成本差距同样直观：完成同一组任务，Opus 花费 213 美元，Sol 仅花费 74.46 美元。在「做一个想象行星的互动网站」同题对比中，Sol 用 10 分钟做出 3 颗行星，200 美元档仅耗 1%；Opus 则用 26 分钟端出完整太阳系，20 美元档耗 16%。两者视觉效果接近，但 Sol 更快更省，Opus 更大更细。

行业影响：性价比成新一轮竞争焦点

OpenAI 与 Anthropic 同日围绕「性价比」展开正面交锋，对开发者与用户而言意味着更低的试错成本与更多的选择。围绕 Agent、缓存、长上下文与推理档位的优化，正在成为新一代大模型在价格战中比拼的关键维度——并非每个人都需要顶级模型，但每个人都值得一个付得起的价格。