GPT-6 Sol和Luna上线，打折比梁文锋还狠

文 | 字母AI 今夜注定无眠。 Opus 5.5刚刚发布90分钟，OpenAI就把GPT-6 Sol和Luna一起端了上来。 前脚Anthropic刚把Opus的价格砍了一刀，后脚OpenAI直接把刀砍得更深。 GPT-6 Sol每百万Token输入只要2美元、输出10美元，价格正好只有Opus 5.5的一半，Astra的五分之一。 Luna更夸张，只要0.1美元和0.5美元，直接砍到Astra的1%。 这一晚上，模型能力还没来得及被检验，价格战先打起来了。 便宜，但没缩水 Astra仍然是GPT-6系列的最高档，OpenAI明确表示，如果任务足够重要、足够困难，而且不想在能力上做任何妥协，继续选Astra。 新来的Sol和Luna的任务，是把Astra的能力往更便宜的模型里塞。 OpenAI表示，两款模型采用了与Astra相似的训练方法，把这一代在专业工作、事实准确性、Coding、Computer Use和Alignment上的进步给“下放”了。 其中，GPT-6 Sol的定位为复杂Coding和Agent工作流的主力模型，Luna则负责高频、大规模、任务相对集中的工作，核心就是快和便宜。 两款模型都是105万Token上下文、最大128K Token输出，和Astra处于同一档；都支持文本和图片输入，网页搜索、文件搜索、代码解释器、Computer Use、MCP、Skills等工具也都可以正常调用。 它俩的推理档位甚至比Astra多一个选项。Astra只有low、medium、high、xhigh和max，Sol和Luna则多了一个none，可以把推理关掉。默认档位均为medium。 Sol的知识截止日期是2026年4月20日，Luna反而更新一些，到2026年5月18日。有意思的是，Astra的知识截止日期是2026年4月30日，卡在两个新模型中间。看来知识截止日期和模型“档位高低”并不是一回事。 然后再看价格。GPT-6 Sol每百万Token输入2美元、输出10美元，缓存输入只要0.2美元；GPT-6 Luna更狠，每百万Token输入0.1美元，输出0.5美元，缓存读取甚至低到了0.01美元。 而且这还不是价格的下限。Batch和Flex模式继续半价，缓存命中的输入Token也只按照普通输入价格的10%收费。 不过，百万上下文不能从头到尾都按这个价格算。 OpenAI规定，一旦单次请求的输入超过27.2万Token，整个请求都会按照长上下文价格收费：输入和缓存价格翻倍，输出提高50%。 所以Sol塞进超长上下文以后，会变成4美元输入、15美元输出；Luna则变成0.2美元和0.75美元。 105万上下文是真的，0.1美元也是真的，但两个数字不能直接乘起来。 价格降得很夸张，但性能并没有摆烂。 OpenAI用Sol证明了，原本需要旗舰模型花很多钱才能做的事，现在可以便宜很多。 比如跨应用Agent测试AutomationBench——由于OpenAI的文档里不包含刚发布的Opus 5.5，所以我们去找了Zapier的公开榜单。 在这项测试里，GPT-6 Sol开到xhigh拿到33.2%，单任务成本只有0.27美元。 如果只看绝对能力，它还打不过刚发布的Opus 5.5，后者max档做到40.0%，仅次于Astra max的41.4%。但Opus 5.5每项任务要1.28美元，几乎是Sol的4.7倍；Astra则要1.73美元，是Sol的6.4倍。 虽然Sol没有拿下第一，但它用不到0.3美元的价格，已经挤进了同一张前沿Agent榜单。 Coding也是一样。 在真实代码库软件工程测试DeepSWE v1.1里，GPT-6 Sol max拿到68.8%，距离Fable 5此前最高的69.9%只差1.1个百分点，但OpenAI估算单任务成本低约80%。 Luna则更加夸张，这个每百万输入Token只卖0.1美元的模型，max档也跑到了66.6%的水平。 OpenAI称，这已经接近Opus 5和Fable 5的medium档，但单任务成本分别低了93%和96%。 在测试Computer Use的OSWorld 2.0上，Sol xhigh拿到了60.5%，和Opus 5 medium的60.3%基本打平，成本却降了大约80%；Luna开到max，也能超过上一代GPT-5.6 Sol medium，而成本只有后者的大约十分之一。 不过需要说明的是，虽然Anthropic当天公布的Opus 5.5成绩高达81.8%，但这组成绩来自Anthropic自己的OSWorld 2.0评测设置；OpenAI公布的60.5%，则是在2026年8月8日版本的离线任务集上，按照部分完成度得分统计出来的。两边并不是同一套公开横测，不能直接比较。 要看Sol和Opus 5.5谁的Computer Use更强，得等同一套第三方测试。 GPT-6 Sol和Luna今天已经进入ChatGPT Work和Codex，Plus、Pro、Business、Enterprise和Edu用户都可以使用；Free和Go用户也可以在桌面App里使用GPT-6 Luna。 开发者则可以直接通过API调用，模型ID分别是gpt-6-sol和gpt-6-luna。 目前两款模型还没有进入普通Chat。Work和Codex则会在当天逐步完成推送，如果现在还没看到，可能只是还没轮到。 熟悉的Tibo重置，同样也没有缺席。 新模型、永久降价，再送一次额度重置，这个发布夜算是把“便宜”贯彻到底了。 跑分没暴涨，但体感在变 把视角移到第三方Artificial Analysis，这代模型的智力其实和上一代没什么差别。 在最新的Intelligence Index里，GPT-6 Sol max拿到48分，上一代GPT-5.6 Sol是47分；GPT-6 Luna max则是37分，上一代GPT-5.6 Luna甚至还高一分。 两款模型的综合能力基本原地踏步，但成本就完全不是这一回事了。 Artificial Analysis测得，Sol max的平均单任务成本从上一代的1.99美元降到了1.06美元；Luna则从0.18美元降到0.07美元。 这甚至不是因为两个新模型学会了“省Token”，Sol平均每项任务生成的Token从2.9万增加到了3.1万，Luna更是从4.1万增加到5.1万。它们就是单纯卖得更便宜了。 说到便宜，怎么能不提中国模型呢？ 最新的DeepSeek V4.1 Flash在Artificial Analysis Intelligence Index里拿到39分，平均单任务成本大约0.27美元。虽然成绩比Luna高两分，但Luna的单任务成本只有0.07美元，差不多是V4 Flash的四分之一。 但要说它是“价格屠夫”，还是差点意思——就在昨天，小米刚刚发布了MiMo-V2.6系列。其中MiMo-V2.6-Pro在同一版Artificial Analysis Intelligence Index里拿到46分，距离Sol max的48分只差2分；但它的平均单任务成本只有0.13美元，而Sol是1.06美元。 只看API