把”智能”压缩成结构化决策

Decisions API 为”快速单次决策”而设计。它把模型（当前基于 OpenAI 小型模型 Luna）的智能，聚焦到一组用户预先定义的问题与有限答案集合上，以极低延迟返回结构化的决策结果。

开发者向接口提供上下文（文本或图片），并预先定义好”问题 + 可选答案”，接口随后返回选中的答案及置信度等结构化信息，供后续业务逻辑直接使用。在同类方案中，目前主要对标的是 TypeSafe 的 Jev，二者都专注于将模型智能转化为快速决策。

典型落地场景

在客服与工单系统中，Decisions API 可根据用户描述自动判定问题类型、优先级以及应分配的团队。在内容审核与策略选择上，它能从几个预定义策略（例如允许、限流、人工复审）中快速做出选择。

在多步工作流里，它可作为 Agent 编排中的”决策节点”——决定下一步调用哪个工具或子 Agent，而不是让大模型自由发挥。在已有规则引擎之上，它也能处理模糊地带，在有限选项内给出建议决策，再由规则引擎做最终裁定。

低延迟背后的工程取舍

常规大模型调用往往需要在完整推理链路中生成自然语言，延迟与成本都偏高。Decisions API 的思路是把任务收窄：答案空间由开发者预先限定，模型只需在有限集合内给出最优解并附带置信度，因此可以在 150 毫秒量级完成，适合对延迟敏感、且决策可被结构化的业务环节。

对需要实时响应的系统而言，这类”小模型 + 窄答案空间”的接口，提供了在成本与速度之间取得平衡的新选项：既保留语言模型对模糊输入的理解能力，又避免把每一次判断都交给定价更高的旗舰模型处理。

主攻芯片设计、生命科学和金融服务

Friar 表示，OpenAI 目前重点布局芯片设计、生命科学和金融服务三个领域。随着企业越来越希望 AI 系统能够针对特定任务进行优化，公司也在探索更加行业化的解决方案。

与此同时，OpenAI 正在尝试按企业最终获得的业务成果，而不是模型的实际使用量来制定价格。企业客户对 AI 投资回报的要求越来越明确，这种模式成为 OpenAI 正在探索的方向。

这一转变背后是日益激烈的竞争：一方面，中国的开放权重模型持续发展；另一方面，Anthropic 等竞争对手也在争夺企业客户。AI 厂商需要证明产品能够带来可量化的商业价值。

9 个月完成自研芯片流片

Friar 透露，OpenAI 自身在使用 AI 开发芯片方面已经获得了积极经验。公司利用自研模型参与 Jalapeno 芯片的开发，并在 9 个月内完成了”流片”（tape out）。流片意味着芯片设计已经最终确定，并被送往晶圆厂进行实际生产。

这一案例也成为 OpenAI 向芯片设计行业推销 AI 能力的主要依据。

Luna 降价 80%，用量涨约 10 倍

开源和开放权重模型一直被广泛视为前沿模型的低成本替代方案。不过 Friar 表示，OpenAI 近期将旗下低成本 Luna 模型的价格下调了 80%，推动该模型的使用量增长了约 10 倍。

她还指出，对企业而言，直接部署 OpenAI 的低成本模型，有可能比通过云服务商运行中国开源模型更加便宜。她的原话是：”如果你部署 Luna，并将其与智谱（Z.ai）的 GLM 5.3 在云端环境中的成本进行比较，我们的价格更低。”

Codex 用户 2500 万，企业收入增速跑赢大盘

在开发者侧，OpenAI 的编程工具 Codex 目前拥有 2500 万用户。

企业业务的增长更为明显。Friar 透露，今年 6 月至 7 月期间，OpenAI 企业业务收入增长了 32%，同期整体年化收入的增幅为 20%。到今年年中，企业业务和消费者业务收入已经大致达到各占一半的水平，比公司原本计划在年底实现这一目标提前了半年。

成果定价能走多远仍是未知数

按业务成果收费的模式在企业软件领域并非首次出现，成败关键在于如何公平地定义和衡量”成果”。OpenAI 目前尚未披露该模式的具体指标与价格档位。

对缺少深度 AI 工程团队的企业来说，把基础设施、维护等成本打包进可预测的单价确实有吸引力；但受数据合规与供应商锁定考量影响的金融、医疗等行业，可能仍倾向于把模型部署在自己的基础设施上。价格战已经打响，最终比拼的仍是单位成本之下能否交付可量化的业务结果。

对于把大模型接进自家业务的开发者和企业来说，这是今年以来最直接的一次成本利好。

降价幅度：Luna 打两折，Terra 打八折

GPT-5.6 家族按能力分成三档：旗舰 Sol、成本更低但性能对标上一代 GPT-5.5 的 Terra，以及速度最快、价格最低的 Luna。数字代表代际，三个名字代表长期存在的能力层级，各自按自己的节奏迭代。

从 7 月 30 日（美国时间）起，新的接口价格为：

• Terra：输入每百万 token 2 美元，输出每百万 token 12 美元。此前为 2.5 美元和 15 美元，降幅 20%。
• Luna：输入每百万 token 0.20 美元，输出每百万 token 1.20 美元。此前为 1 美元和 6 美元，降幅高达 80%。按当前汇率折算，Luna 的输入价格约合人民币 1.35 元，输出价格约合 8.11 元。
• Sol：维持输入 5 美元、输出 30 美元不变。

价格调整将陆续在 AWS 平台上同步生效。ChatGPT 与 Codex 的订阅价格和配额预算保持不变，但 Terra 与 Luna 的使用现在消耗更少的额度，相当于变相扩容。

Sol 不降价，改卖速度

旗舰型号 Sol 这次没有降价，而是新增了一种 Fast 模式。该模式在接口层面提供最高 2.5 倍的响应速度，模型的智能水平完全不变，代价是收取标准价格的两倍。

Fast 模式替代了接口中原有的 Priority Processing（优先处理），并与 Codex 中的 /fast 命令保持一致。此前已经标记为 priority 的接口请求仍可继续使用。

这个设计相当于把“速度”单独拆成一个付费维度：实时对话、流式生成这类对延迟敏感的生产环境，可以多掏钱换吞吐；不着急的批量任务则不必为此买单。

便宜到什么程度：一年前的前沿水平，成本只剩零头

OpenAI 在公告中给出的说法是，Luna 能以大约六个点的单位任务成本，交付一年前还属于前沿水准的性能，速度接近当时的九倍。

在衡量专业工作能力的 Agents‘ Last Exam 测试中，Luna 的表现超过了 Claude Fable 5，而估算的单任务成本低了近 99%。

从 GPT-5.6 发布时公布的评测数据看，这三档模型在这项测试上的差距并不大：Sol 为 52.7%，Terra 为 50.4%，Luna 为 50.3%，均高于上一代 GPT-5.5 的 46.9%。作为对照，Claude Fable 5 为 40.5%，Claude Opus 4.8 为 45.2%，Gemini 3.1 Pro Preview 为 32.1%。

OpenAI 同时公布了一张基于 Artificial Analysis 智能指数 v4.1 的价格—性能分布图。图中 Luna 位于左上区域，在智能指数超过 50 分的同时，单次任务成本约为 0.05 美元（约合人民币 0.34 元）。Claude Opus 5、Gemini 3.6 Flash、GLM-5.2 Max 等模型智能指数接近，但完成单项任务的成本更高；DeepSeek V4 Pro 的单次成本低于多数前沿模型，智能指数约为 44 分。

降价的底气：模型自己帮忙优化了推理系统

OpenAI 把效率提升归结为三层同时改进——模型本身、运行模型的推理系统，以及把模型连接到工具和上下文的智能体框架。更好的路由让硬件保持高负载，优化后的生产软件生成 token 的效率更高，更聪明的上下文管理让智能体避免重复已完成的工作。

值得注意的是其中一段披露：在人类主导的流程中，GPT-5.6 Sol 自主重写并优化了生产环境的计算内核，设计并运行了数百次改进 token 生成的实验，还负责监控训练过程、在出现问题时介入。内核层面的工作让该模型端到端的服务成本下降了 20%，实验则让 token 生成效率提升超过 15%。

换句话说，这次降价的一部分空间，是模型自己“省”出来的。OpenAI 称这形成了一个更紧的反馈循环：模型越强、越能自主工作，优化效率的能力就越快。

分层定价的逻辑：把钱花在真正需要智能的环节

OpenAI 在公告中给出的建议是，企业先定义需要的结果和质量标准，再通过评测判断哪些环节增加智能能实质性改善结果、哪些环节用更快更便宜的处理就能达到同样质量。

比如一条编码工作流，可以先用 Sol 消化不确定性、定下方案，再用 Luna 去实现已经明确的改动、编写并运行测试、评估结果。大规模文档分析、客户交互分类、常规实现这类高频任务，在新价格下具备了大范围铺开的经济性；而复杂的 Sol 任务则可以在必要时通过 Fast 模式提速。

可用性方面，GPT-5.6 Terra 与 Luna 在 ChatGPT Work、Codex 和 OpenAI 接口中均可使用。在 ChatGPT Work 和 Codex 中，免费用户与 Go 用户可以使用 Terra，Plus、Pro、商业版和企业版用户可以在 Terra 与 Luna 之间选择。

OpenAI 联合创始人兼首席执行官萨姆·奥特曼在社交平台发文称，目标是“在每一个模型层级，都提供最好的价格与智能的权衡”。

消息公布后，开发者社区反应迅速，不少人认为 Luna 的降幅超出预期。对同行而言，压力显然又传导了一轮。

来源：OpenAI 官方博客《Advancing the price-performance frontier with GPT‑5.6》（https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/ ）、智东西