GPT-5.6 降价后的定价：Luna vs Terra vs Sol，以及该使用哪个层级

在O​penAI于2026年7月30日降价之后，GPT-5.​6系列——GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra和GPT-5.6 Sol——从未以如此低的成本进行大规模运行。一周后，也就是8月6日，O​penAI将同样的层级推入ChatGPT本身：GPT-5.6 Luna正在成为免费账户和Go账户的默认模型，提供无限文本聊天，而GPT-5.6 Sol则针对Plus和Pro进行了更新。但这三个层级的定价差异很大，选择正确的层级（加上善用缓存、批处理和路由）是影响API账单的最大单一因素。本指南列出了降价后的完整定价、实际成本示例、每个层级与竞争对手的对比，以及如何通过一个端点在这些层级之间进行路由。

价格按每百万token（输入/输出）计费，反映降价后的费率表（据公开报道）及OrcaRouter的直通模式页面；分层费率和缓存费率来自OrcaRouter的模型页面，竞争对手数据均已注明出处。本文中ChatGPT的推出细节来自OpenAI于2026年8月6日的官方表述——为厂商自报数据，未经独立测量。价格会变化——构建前请核实。

太长不看

GPT-5.6 Luna（$0.20 / $1.20）是高吞吐量的主力；Terra（$2 / $12）是均衡的中端；Sol（$5 / $30）是用于最困难推理和智能体编码的旗舰。三者共享约 1.05M token 的上下文窗口和 128K 的最大输出。提示词缓存和批处理选项进一步降低成本，而超长输入会将你移至更高层级。在消费端，O​penAI 于 8 月 6 日宣布，GPT-5.6 Luna 将成为 Free 和 Go 版 ChatGPT 账户的默认模型，提供无限纯文本聊天，同时更新后的 GPT-5.6 Sol 正面向 Plus 和 Pro 用户推出。对于简单的大多数任务，使用 Luna；需要更多时使用 Terra；仅在 Sol 物有所值时使用它——并通过一个 O​penAI 兼容端点按难度路由，以最小化支出。

关键要点

• Luna：每100万token $0.20 / $1.20 — 速度快、价格低，适合高吞吐量、对延迟敏感的工作。

• Terra：$2 / $12 — 均衡的中端选择，适合不需要旗舰机的更艰巨任务。

• Sol：$5 / $30 —— 深度推理、大规模编码、长周期智能体的旗舰产品。

• 缓存和批处理进一步降低成本；长输入会将你推向更昂贵的长上下文层级。

• ChatGPT（OpenAI 声明，8月6日）：Luna 成为免费/Go 的默认选项，提供无限文本聊天；Sol 获得针对 Plus/Pro 的可靠性更新。

• 最大的节省杠杆：按难度路由——不要为Luna能完成的工作支付Sol级别的费率。

新的GPT-5.​6基础定价

以下是降价后每百万输入/输出 tokens 的基础定价：Luna $0.20 / $1.20（从 $1 / $6 下调），Terra $2 / $12（从 $2.50 / $15 下调），以及 Sol $5 / $30（不变）。两个较便宜的层级已于 2026 年 7 月 30 日降价；旗舰层级维持原价。简而言之，低层级现在的定价面向规模化，而旗舰层级保持高端定位。

分层、缓存和批量定价

基础费率仅仅是起点。GPT-5.6 的定价包含三个会实质性改变你实际成本的调节因素：

• 长上下文层级。超长输入的价格会逐级上调。在 OrcaRouter 的直通页面上，Luna 在达到大型上下文层级之前为 $0.20 / $1.20，超出后为 $0.40 / $1.80；Sol 在基础层级为 $5 / $30，在最大层级为 $10 / $45。层级由每个请求的输入 token 数量决定，因此少量超长提示词就会悄然拉高你的平均价格。

• 提示缓存。重用的上下文按大幅折扣计费——Luna 的缓存读取约为每百万 tokens $0.02（而全新读取为 $0.20），缓存写入约为 $0.25；Sol 的缓存读取约为 $0.50（而全新读取为 $5）。对于具有稳定系统提示的智能体和聊天应用，缓存往往是最主要的节省来源。

• 批量。非紧急任务以折扣价异步运行——非常适合批量分类、评估和离线生成等对延迟不敏感的场景。

示例：实际成本是多少

具体数字让层级变得真实。以每月1000万个token为例，输入/输出比例为70% / 30%（典型的聊天/智能体混合）：

• Luna：每月约5美元（启用提示缓存后约为4.37美元）。

• Terra：每月大约50美元。

• Sol：每月约125美元（使用缓存后约为109美元）。

同样的体积，Luna 和 Sol 之间相差 25 倍——这正是为什么将每个请求匹配到能满足要求的最便宜层级，比任何单一费率都重要。（这些数字与 OrcaRouter 页面上的成本计算器一致，该计算器基于标价估算；你的实际数字取决于缓存以及你的输入/输出组合。）

每个层级实际上是用做什么的

GPT-5.6 Luna — 处理大规模任务的得力干将

Luna 是快速、高性价比的层级，专为高吞吐量、对延迟敏感的工作负载而调优：聊天、分类、提取、路由和轻量级智能体任务，p50 首令牌时间约为 1.65 秒。降价后，$0.20 / $1.20 的定价直接对标廉价开放模型——是绝大多数简单调用的默认选择。它也是 OpenAI 正在引导消费者版 ChatGPT 采用的层级：根据其 8 月 6 日的公告，GPT-5.6 Luna 将成为 Free 和 Go 账户的默认模型，纯文本聊天将不限量，新的 Think 按钮将于下周推出，用于在更难的问题上进行更深层的推理（文件、图片和语音限制保持不变）。OpenAI 表示，与它所取代的 GPT-5.5 Instant 相比，Luna 的事实性错误减少了 62%——这是供应商报告的数据，但明确表明该公司正将大部分流量引向这个高容量层级。

GPT-5.6 Terra — 均衡中庸

Terra 介于经济型与旗舰型之间：在更复杂的推理和编码任务上比 Luna 更强，但价格远低于 Sol。$2 / $12 的定价使其成为一个明智的默认选择——当 Luna 不够用、但又不需要旗舰版时，适合中等复杂度的信息提取、草拟和多步骤任务，且仍能大规模运行。

GPT-5.6 Sol — 旗舰

Sol 专为最艰巨的任务而生：{{1}}深度多步推理、大规模软件工程和长周期智能体工作流{{/1}}，在{{2}}约 1.05M token 的上下文和高达 128K 的输出{{/2}}中保持连贯。以{{3}}$5 / $30（基础价）{{/3}}的价格，它是一个高端选择——{{4}}请将其保留给真正需要的任务，如复杂的多文件编码或长时间的智能体运行{{/4}}。{{5}}8 月 6 日{{/5}}，O​penAI 还为{{7}}Plus 和 Pro 用户{{/7}}更新了{{6}}ChatGPT 中的 GPT-5.6 Sol{{/6}}：{{8}}该公司表示{{/8}}，{{9}}聊天版本在事实方面更加可靠{{/9}}——{{10}}据 O​penAI 称，事实性错误减少了 68%{{/10}}——并且{{11}}回答更加聚焦{{/11}}，新增了{{12}}一个滑块{{/12}}来控制{{13}}其应用的推理力度{{/13}}。此次更新{{14}}仅限聊天端{{/14}}（{{15}}Work 和 Codex 背后的 Sol 未变{{/15}}），{{16}}API 层级价格仍为 $5 / $30{{/16}}。

推理令牌的注意事项

GPT-5.​6 是推理模型，因此有效输出成本可能超过简单估算：开启推理时，内部推理 token 会按输出计费。在困难提示且推理强度较高的情况下，这部分可能占据账单的主要份额。要根据任务调整推理强度（简单调用设为低或关闭），在可行之处限制输出 token 数量，并测量实际使用量。更低的每 token 单价有帮助，但生成更少的 token 效果更大。

各层级与竞品的对比

这次降价使GPT-5.6在市场竞争中重新定位。据报道，Luna的$0.20 / $1.20现在在输入上约比Claude Haiku 4.5便宜5倍，输出上约4倍；Terra的$2 / $12也低于Claude Sonnet 5的标准定价（据报道为$3 / $15）。与开源模型相比，Luna接近DeepSeek V4系列和智谱GLM-5.2（约$1.20 / $4.10）所设定的价格底线，Qwen和Gemini Flash系列也在附近。结果是：对于成本敏感的工作，Luna现在与最便宜的有能力模型不相上下，而非它们的高端替代品——而Sol仍然是真正的高端层级，提供无法廉价获得的能力。

真正的省钱杠杆：按难度路由

最便宜的账单不是单一层级——而是将每个请求匹配到能够完成它的最便宜模型。在实践中：将简单、大量的调用发送给 Luna（或一个便宜的开源模型），对更困难的任务升级到 Terra，并且只将 Sol 用于真正困难的少数情况。结合缓存和批处理，这通常能比任何单一价格调整更大程度地降低成本。难点在于运营层面：你不想分别重新集成三个 OpenAI 层级以及开源模型替代方案。

通过一个端点即可访问全部三款（以及更便宜的竞品）

这就是供应商中立路由器的作用所在。OrcaRouter 通过一个兼容 O​penAI 的端点，以相同的降价后价格（0% 加价）提供 GPT-5.6 Luna、Terra 和 Sol，同时还提供更便宜的开源模型，如 DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2 和 Qw​en。切换层级（或对 Luna 与开源模型进行 A/B 测试）只需更改配置，无需重新集成，而且你可以将每个请求路由到最便宜的模型。

降费后的 Luna 价格卡以标价显示在 OrcaRouter 自己的模型页面上——每百万 token 0.20 美元 / 1.20 美元——因为路由器以 0% 加价直接传递提供商价格，并附带典型月度账单的成本计算器。此外还有免费套餐和 Offers 页面，可享受更多优惠。

常见问题

GPT-5.6降价后的价格是多少？

Luna $0.20 / $1.20、Terra $2 / $12 和 Sol $5 / $30 每百万输入/输出令牌。Luna 和 Terra 的价格于 2026 年 7 月 30 日下调；Sol 保持不变。

我应该使用哪个 GPT-5.6 层级？

{{1}}Luna 适用于高吞吐量、延迟敏感型工作；{{/1}} {{2}}Terra 适用于不需要旗舰级的较难任务；{{/2}} {{3}}Sol 适用于最困难的推理和智能体编码。{{/3}} 按难度路由以最小化成本。

GPT-5.6 Luna 在 ChatGPT 中是免费的吗？

O​penAI于8月6日宣布，GPT-5.6 Luna将成为免费和Go ChatGPT账户的默认模型，提供不限次数的纯文本聊天；文件上传、图片和语音工具仍有限制，而用于更高推理的Think按钮将单独推出。这些是O​penAI公布的计划，并非独立核实的结果。

GPT-5.6 每月费用是多少？

在每月1000万token（70%输入）的情况下：Luna约5美元，Terra约50美元，Sol约125美元——在缓存之前，差距达25倍。您的实际成本取决于缓存以及您的输入/输出混合比例。

这三个层级都有相同的上下文窗口吗？

是的——大约支持105万token的上下文长度，最多可输出12.8万token，并支持视觉、工具、JSON和推理功能。

提示缓存如何影响成本？

缓存可大幅降低重复上下文的成本——Luna 的缓存读取约为每百万 token $0.02，而全新读取为 $0.20——因此应尽可能复用已缓存的提示词。反之，长输入可能会将你推入更昂贵的“长上下文”档位。

这些层级与Anthropic或开源模型相比如何？

根据报道，Luna 比 Claude Haiku 4.5 便宜（输入约 5 倍 / 输出约 4 倍），Terra 则低于 Claude Sonnet 5（$3 / $15）。Luna 也接近低价开源模型的底线（Deep​Seek、GLM-5.2 约 $1.20/$4.10）。

我可以在哪里同时使用所有三个层级？

通过OrcaRouter的单一OpenAI兼容端点，零加成，同时提供更便宜的开源模型用于基于难度的路由。

底线

降价之后，GPT-5.6 Luna（$0.20 / $1.20）和 Terra（$2 / $12）对于高吞吐量和中端任务很有吸引力，而 Sol（$5 / $30）仍然是高端旗舰——25倍的成本差距让智能路由更值得投入。面向消费者的发布强化了这一分化：O​penAI 将 Luna 设为免费默认选项，同时把 Sol 的可靠性更新保留给付费用户，这对 API 开发者来说，又多了一个把简单流量路由到 Luna 的理由。最大的节省来自按难度路由、充分利用缓存和批处理、控制推理 token，而不是默认使用某个单一层级。要做到这一点，最简单的方式是通过一个统一的 0% 加价端点，比如 OrcaRouter，在这里三个层级（按新价格）与你想要对比的更便宜的开源模型并列在一起。