GPT-5.6 降价多少？Luna 砍 80% 后怎么选

7 月 30 日 OpenAI 调价，Luna 降 80% 到 $0.20/$1.20，Terra 降 20%，Sol 不变但加 Fast mode。附换档账单测算与计费坑。

GPT-5.6 降价多少？Luna 砍 80% 后怎么选

GPT-5.6 降价多少，三档答案完全不同：Luna 打两折，Terra 打八折，Sol 一分没降。下面按「哪些活该挪窝、每月账单差多少」算一遍。

作者：CodePass 技术编辑

新价目表把家族内部差价拉到 25 倍

$0.20 / $1.20、$2 / $12、$5 / $30，这是 2026 年 7 月 30 日起 Luna、Terra、Sol 每百万输入 / 输出 token 的标准档报价。三个型号 7 月 9 日才一起 GA，三周后就改了牌价。

模型 旧输入 新输入 旧输出 新输出
GPT-5.6 Sol $5.00 $5.00 $30.00 $30.00
GPT-5.6 Terra $2.50 $2.00 $15.00 $12.00
GPT-5.6 Luna $1.00 $0.20 $6.00 $1.20

真正改变架构决策的是家族内部的价差。降价前 Sol 与 Luna 相隔 5 倍，现在输入和输出都拉到 25 倍。同一个任务从 Sol 挪到 Luna，省下的比例从 80% 变成 96%。

OpenAI 给的理由是效率红利下放：在人工主导的流程里，Sol 自己重写了生产 GPU kernel，公司称端到端服务成本降了 20%，token 生成效率提升超过 15%。这些都是厂商自报数字。CNBC 的解读补了另一条线，企业正在收紧 AI 账单，Moonshot 的 Kimi K3、Google 的 Gemini 3.6 Flash、Anthropic 的 Claude Opus 5 都在便宜档位卡位。这一轮的完整脉络可以对照 模型价格战的来龙去脉。

谁该挪到 Luna

分类、抽取、请求路由、首轮草稿，以及一条用户指令触发几十次模型调用的长 agent 循环。这几类活的共同点是量大、单次判断不复杂、判错了补救成本低。降价前把它们放 Terra 上勉强算得过账，现在放 Luna 已经是默认选项。

OpenAI 在公告里给了一种编排思路：编码流程用 Sol 消化不确定性、定计划，再交给 Luna 实现已经说清楚的改动、写测试、跑测试、评估结果。这是厂商建议的分工，没有第三方实测背书。同一篇公告还称 Luna 在 Agents' Last Exam 上表现超过 Fable 5，每任务成本低约 99%，这类跨厂商比较更要拿自己的 eval 集复核。

有一个前提别跳过：模型质量在 7 月 30 日没变，变的只有价格。所以早先因为「Luna 质量余量太薄」而留在 Terra 上的任务，值得把当初那套评测重跑一遍，而不是直接按价格改路由。

Sol 该留在哪儿

一次错误的重构方向要花一小时清理现场，这种长程任务仍然应该留给 Sol。OpenAI 这次没有给 Sol 降价，而是给它加了一档速度选项，等于把旗舰按延迟分层来卖，不按价格让利。想横向看旗舰之间的差距，可以参考 三家旗舰模型的横评。

还有一个比费率更值钱的旋钮：GPT-5.6 暴露了六档 reasoning effort。effort 调高会显著增加输出侧 token，而输出侧在每一档都是最贵的方向。一个配过头的 effort 设置，能把 20% 的降价整个吃掉。换模型之前先把 effort 档位固定下来，否则前后两次账单根本不可比。

一笔可以自己复算的账

假设一个 agent 任务日均消耗 300 万输入 token 和 60 万输出 token，按 30 天计，全部走标准档，不计缓存折扣、不计工具调用费。

Terra 旧价下每天 3×$2.50 + 0.6×$15 = $16.5，月账单约 $495。换成新价，每天 3×$2 + 0.6×$12 = $13.2，月账单约 $396，一个月省 $99。

同样的量放 Luna：每天 3×$0.20 + 0.6×$1.20 = $1.32，月账单约 $39.6。从 Terra 新价挪过去再省 $356。如果这套负载原本跑在 Sol 上（每天 $33，月账单约 $990），挪到 Luna 就是从 $990 降到不到 $40。

这套算法有三个假设要标清楚：输出 token 占比按 1:5 估，实际 agent 循环里工具结果会推高输入侧；没算 prompt 缓存，长循环里缓存命中率高的话真实账单还会更低；也没算不同模型完成同一任务所需的重试次数差异，Luna 多跑两轮就可能把价差吃回去一部分。国内团队还要多算一层，官方订阅的支付方式和额度限制会影响能不能真的按量付费，这层账可以看 订阅制与按量付费的年度成本对照。

Fast mode 值不值 2 倍价

Sol 的 Fast 档报价是 $10 / $60，官方说最高 2.5 倍于标准档的速度，智能水平不变。它替代了原来的 Priority Processing，并且向后兼容，已经打了 priority 标记的请求会自动走 Fast mode。

{ "model": "gpt-5.6-sol", "service_tier": "fast" }

Terra 和 Luna 也有 Fast 档，分别是 $4 / $24 和 $0.40 / $2.40，同样是标准档的两倍。

判断标准很实际：有人坐在屏幕前等结果，才考虑掏这笔钱。IDE 内联补全、交互式 code review、线上客服首响这类场景，延迟直接影响可用性。夜里跑的批量重构、文档生成、回归测试，2.5 倍速度换 2 倍花费毫无意义，那些负载应该往 Batch 档走。用 Priority Processing 的团队这周要做的事只有一件：确认账单落到了哪条 line item 上。

四个容易踩的计费坑

长上下文按加倍计费。输入按 2 倍、输出按 1.5 倍收，Luna 长上下文档是 $0.40 / $1.80，Sol 是 $10 / $45。把整个仓库一股脑塞进上下文，省下来的降价会被这条规则吃掉一大半。

缓存写入比普通输入还贵。缓存读取确实便宜，Luna 只要 $0.02、Terra $0.20、Sol $0.50；但缓存写入是 Luna $0.25、Terra $2.50、Sol $6.25，都高于对应的标准输入价。缓存只有在真被反复命中时才划算，短会话里频繁写缓存反而加钱。

Batch 与 Flex 是半价档。Luna 在这两档是 $0.10 / $0.60，Sol 是 $2.50 / $15。能容忍延迟的离线任务不走这里等于白花钱。

计费主体和区域会改价。走 Amazon Bedrock 的用量由 AWS 出账，OpenAI 明确说可能与自家报价不同；另外 2026 年 3 月 5 日之后发布的模型，如果要求数据驻留、走区域端点，会加收 10%。这两条都不在公告的标题数字里。

常见问题

Sol 这次到底降没降价？

标准档没降，$5 / $30 保持原样。Sol 的变化是结构性的：Priority Processing 被 Fast mode 取代，用 2 倍价格换最高 2.5 倍速度。想省钱只能往 Terra 或 Luna 迁任务。

降价需要改代码吗？

不需要。7 月 30 日起标准档用量自动按新价结算，模型 ID 不变。唯一要动手的是原来用 Priority Processing 的请求，虽然 service_tier: "priority" 仍然可用，但对应的档位已经换成 Fast mode，建议核对一次账单口径。

买了订阅的人能沾到光吗？

能，但形式不同。ChatGPT Work 和 Codex 的订阅价格与额度预算都没变，变的是 Terra 和 Luna 现在消耗更少额度，同样的套餐能多跑一些任务。Free 和 Go 档可以用 Terra，Plus、Pro、Business、Enterprise 档可以在 Terra 和 Luna 之间选。

参考资料