Luna – mylogs.cn https://mylogs.cn 发现、记录、分享 Fri, 31 Jul 2026 06:39:24 +0000 zh-Hans hourly 1 GPT-5.6降价八成：OpenAI把API打到两折起 https://mylogs.cn/gpt-5-6%e9%99%8d%e4%bb%b7%e5%85%ab%e6%88%90%ef%bc%9aopenai%e6%8a%8aapi%e6%89%93%e5%88%b0%e4%b8%a4%e6%8a%98%e8%b5%b7/ https://mylogs.cn/gpt-5-6%e9%99%8d%e4%bb%b7%e5%85%ab%e6%88%90%ef%bc%9aopenai%e6%8a%8aapi%e6%89%93%e5%88%b0%e4%b8%a4%e6%8a%98%e8%b5%b7/#respond Fri, 31 Jul 2026 06:39:08 +0000 https://mylogs.cn/gpt-5-6%e9%99%8d%e4%bb%b7%e5%85%ab%e6%88%90%ef%bc%9aopenai%e6%8a%8aapi%e6%89%93%e5%88%b0%e4%b8%a4%e6%8a%98%e8%b5%b7/ 北京时间 7 月 31 日凌晨，OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 系列模型的接口调用价格。这次调整覆盖全线三款模型，其中最轻量的 Luna 直接砍掉八成，中端的 Terra 降两成，旗舰 Sol 价格不变但多了一个花钱买速度的新选项。

GPT-5.6降价八成：OpenAI把API打到两折起
图片来源：Wikimedia Commons (Coolcaesar, CC BY 4.0)

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

]]> https://mylogs.cn/gpt-5-6%e9%99%8d%e4%bb%b7%e5%85%ab%e6%88%90%ef%bc%9aopenai%e6%8a%8aapi%e6%89%93%e5%88%b0%e4%b8%a4%e6%8a%98%e8%b5%b7/feed/ 0