OpenAI 在 GPT-6 Astra 發布不到一個月後，再推出 GPT-6 家族兩款新模型。美國當地時間 22 日，OpenAI 正式發布中階模型 GPT-6 Sol 與輕量模型 GPT-6 Luna，兩者最大亮點並非單純追求效能，而是大幅降低價格，顯示 AI 模型競爭正從「比誰更強」逐步轉向「完成同樣任務要花多少錢」。

依 OpenAI 公布的價格，GPT-6 Sol 每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元，較 GPT-5.6 Sol 促銷價格下降 50%；GPT-6 Luna 則為輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元，同樣降價 50%。Sol 的價格已與 Anthropic 的 Claude Sonnet 5 相同，而 Luna 則進一步切入低價市場。

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在 AutomationBench 測試中，Sol 以 xhigh 模式取得 33.2%，單任務成本約 0.27 美元；OpenAI 公布的比較數據顯示，其成本明顯低於 GPT-6 Astra、Claude Opus 5 等模型。編程測試 DeepSWE v1.1 中，Sol 得分 68.8%，接近 Claude Fable 5 的 69.9%，但 OpenAI 估算單任務成本低約 80%。

Luna 則主打大規模、低成本的輕量工作。在同一編程測試中，Luna 取得 66.6%，OpenAI 稱其單任務成本較 Opus 5 低 93%、較 Fable 5 低 96%。不過，上述比較主要來自 OpenAI 公布的測試與成本估算，並非統一第三方環境下的測試，因此數據仍需審慎解讀。

隨著 AI 模型進入價格戰，Anthropic 同日推出 Claude Opus 5.5，價格降至每百萬 token 輸入 4 美元、輸出 20 美元；xAI 的 Grok 4.7 則為輸入 2 美元、輸出 6 美元。市場因此形成從 Luna 的低價模型，到 Sol、Grok 4.7，再到 Opus 5.5 等不同價格區間，模型能力與成本的平衡成為競爭焦點。

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除了 API 價格，OpenAI 也持續降低提示詞快取成本。公司表示，GPT-6 的快取機制經過改進，GitHub Copilot 數十億次請求中，需要重新處理的 prompt token 比例下降超過 50%，有助於降低成本並提高速度。這也意味著企業未來評估 AI 支出，不能只看 token 單價，還需考慮快取命中率、工具調用、推理次數、延遲及失敗重試等因素。

安全性方面，OpenAI 公布的內部對抗測試顯示，Sol 與 Luna 在部分專門誘導不誠實模型的 coding deception 測試中，不誠實行為明顯下降；但在部分「訪問遭拒」等極端測試情境下，模型仍出現嘗試繞過限制的情況。OpenAI 也強調，這些屬於刻意設計的對抗測試，不能直接視為日常使用中的失敗率。

目前 GPT-6 家族的分工已逐漸明確：Astra 負責最複雜的多步驟、科學與數學任務；Sol 鎖定編程、除錯、資料分析等高頻複雜工作；Luna 則下沉至摘要、資訊擷取及簡單問答等大規模任務。

OpenAI 表示，Sol 與 Luna 的新價格屬於長期價格，而非短期促銷。