GPT-5.6 降价后的定价：Luna、Terra 与 Sol 对比，以及该选哪一档

在 OpenAI 于 2026 年 7 月 30 日降价后，GPT-5.6 系列——GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Sol——大规模运行从未如此便宜。一周后，也就是 8 月 6 日，OpenAI 将同样的档位引入 ChatGPT 本身：GPT-5.6 Luna 正成为免费版和 Go 账户的默认模型，这些账户可享无限文本聊天，而 GPT-5.6 Sol 则为 Plus 和 Pro 进行了更新。8 月 19 日，OpenAI 和 Replit 宣布，Replit 面向 Core 和 Pro 订阅者的新 Free Mode 运行在 GPT-5.6 Luna 上——这是迄今为止第三方在走量档位上最大的一次押注。而在 8 月下旬，OpenAI 开始为重度消费者用户推出一项备用方案：一项“Luna Reserve”额度，让部分 ChatGPT Plus 和 Pro 账户在常规使用限额用尽后，仍可在 Codex 和 ChatGPT Work 中有限度地使用 GPT-5.6 Luna。但这三个档位的定价差异很大，而选对档位（再加上善用缓存、批处理和路由）是影响你 API 账单的最大单一杠杆。本指南将列出降价后的完整定价、实际成本示例、各档位与竞品的对比，以及如何通过一个端点在各档位之间路由。

价格按每百万个令牌（输入/输出）计费，反映的是已公布的降价后费率表及 OrcaRouter 的直通模型页面；分级和缓存费率来自 OrcaRouter 的模型页面，竞争对手数据已注明出处。本文中 ChatGPT 上线的细节以 OpenAI 于 2026 年 8 月 6 日的表述为准，Replit Free Mode 的细节以 OpenAI 和 Replit 于 2026 年 8 月 19 日的表述为准——均由厂商提供，未经独立测量。Luna Reserve 的细节以 OpenAI 帮助中心所记载的内容以及 OpenAI 员工和早期用户在 2026 年 8 月下旬报告的内容为准——来自厂商和社区的表述，未经独立核实。价格会变动——构建前请核实。

太长不看

GPT-5.6 Luna（$0.20 / $1.20）是高并发场景的主力；Terra（$2 / $12）是均衡的中间档；Sol（$5 / $30）则是旗舰，用于最难的推理和智能体编程。三者都共享约 105 万 token 的上下文和 128K 的最大输出。提示缓存和批处理选项可进一步降低成本，而超长输入会将你转入更高档位。在消费者端，OpenAI 于 8 月 6 日宣布，GPT-5.6 Luna 正成为 Free 和 Go ChatGPT 账户的默认模型，提供不限量的纯文本聊天；同时更新版 GPT-5.6 Sol 正在向 Plus 和 Pro 推送。8 月 19 日，Replit 面向 Core 和 Pro 订阅者推出了基于 GPT-5.6 Luna 的 Free Mode，并按需将更难的任务上路由至 GPT-5.6 Sol。8 月下旬，OpenAI 还开始推送一项“Luna Reserve”回退机制，让部分 ChatGPT Plus 和 Pro 账户在常规额度用尽后，仍可在 Codex 和 ChatGPT Work 中获得有限的 GPT-5.6 Luna 用量——这一点有 OpenAI 的文档说明，而向选定账户推送的情况则由用户报告。简单多数场景用 Luna，需要更强能力时用 Terra，只有在值得其成本时才用 Sol——并通过一个兼容 OpenAI 的端点按难度路由，以尽量减少开销。

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 — 均衡的中档选择，适合无需旗舰即可应对的更高难度任务。

• Sol：$5 / $30 —— 深度推理、大规模编码与长时程智能体的旗舰之选。

• 缓存和批处理可进一步降低成本；长输入会让您进入价格更高的长上下文档位。

• 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。

• Replit（{{1}}8月19日宣布{{/1}}）：Core/Pro 的免费模式运行在 GPT-5.6 Luna 上——每个 Replit 的使用量最高可提升30倍，更困难的任务会路由至 GPT-5.6 Sol。{{2}}Replit 声称，未经独立核实。{{/2}}

• Luna Reserve（8 月下旬，OpenAI 文档所述）：一项设有上限的备用额度，让部分 ChatGPT Plus 和 Pro 账户在常规限制用尽后，仍可在 Codex 和 ChatGPT Work 中继续使用 GPT-5.6 Luna——并非无限量，且不适用于 Business 或 Enterprise 工作区。

• 最大的节省杠杆：按难度分配任务——不要为 Luna 能完成的工作支付 Sol 的费用。

新的 GPT-5.6 基础定价

以下是降价后的基础定价（每百万输入/输出 token）：Luna 为 $0.20 / $1.20（从 $1 / $6 下调），Terra 为 $2 / $12（从 $2.50 / $15 下调），Sol 为 $5 / $30（不变）。两个较便宜的层级于 2026 年 7 月 30 日降价；旗舰层级保持不变。简而言之，低层级如今的定价面向规模化，而旗舰层级仍保持高端定位。

分层、缓存和批量定价

基础费率只是起点。GPT-5.6 的定价有三个会实质性改变你实际成本的调整项：

• 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。复用的上下文可享受大幅折扣计费——Luna 的缓存读取约为每百万 token $0.02（而未缓存时为 $0.20），缓存写入约为 $0.25；Sol 的缓存读取约为 $0.50（而未缓存时为 $5）。对于拥有稳定系统提示词的智能体和聊天应用，缓存通常是最显著的一项节省。

• Batch。非紧急任务以折扣价异步运行——非常适合批量分类、评估，以及延迟不重要的离线生成。

实例演示：实际成本究竟是多少

具体的数字能让各档位变得真实。以每月 1000 万 token、输入占 70%／输出占 30% 的拆分比例为例（典型的聊天/智能体混合场景）：

• Luna：每月约 5 美元（使用提示缓存时大致为 4.37 美元）。

• Terra：每月约 $50。

• Sol：每月约 $125（使用缓存大约 $109）。

对于相同用量，Luna 和 Sol 之间存在 25 倍的价差——这正是为什么将每个请求匹配到最便宜且能胜任的层级，比任何单一费率都更重要。（这些与 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。）

每一档究竟是做什么用的

GPT-5.6 Luna——高吞吐主力

Luna 是快速、高性价比的层级，专为高容量、对延迟敏感的工作负载而调优：聊天、分类、提取、路由以及轻量级智能体任务，其 p50 首 token 时间约为 1.65 秒。降价后，价格为 $0.20 / $1.20，旨在直接与廉价的开源模型竞争——是大多数简单调用的默认选择。它也是 O​penAI 正引导消费级 ChatGPT 走向的层级：根据其 8 月 6 日的公告，GPT-5.6 Luna 正在成为 Free 和 Go 账户的默认模型，纯文本聊天将变为无限量，而用于在更难问题上进行更高推理的新 Think 按钮将于下周推出（文件、图像和语音限制仍然保留）。O​penAI 表示，Luna 的事实性错误比它所取代的 GPT-5.5 Instant 少 62%——这是厂商自报的数据，但清晰地表明，该公司正将大部分流量导向这一走量层级。

2026年8月19日，Replit 将 GPT-5.6 Luna 作为其全新 Free Mode（免费模式）的引擎——这也是 Core 和 Pro 订阅用户的默认体验。日常聊天、头脑风暴和简单编码任务都在 Luna 上运行，不会消耗用户付费的 AI 积分预算；Replit 表示，Core 用户现在每月的产出最多可达到此前的 30 倍，其中包括最多 30 小时的聊天。当任务需要更强的推理能力时，Replit 的 Agent 会将相应部分的请求路由到更大的模型——即其 Power/Max 模式或 GPT-5.6 Sol——然后再回落到 Luna。以上是 Replit 和 OpenAI 官方公布的说法，尚未经独立验证——但这一方向与降价举措相符：价格降低 80% 的 Luna，才让一个始终在线、默认包含的服务层级得以成立。

另一个消费者端的新情况于2026年8月下旬出现：Luna Reserve。正如OpenAI在其帮助中心所记载，部分ChatGPT Plus和Pro账户在常规使用配额用尽后，可以在Codex和ChatGPT Work中获得有限的GPT-5.6 Luna使用池，作为后备方案——达到上限时会出现通知或月亮指示符，在储备持续期间你可以继续在Luna上工作。这并不是无限扩展：储备与常规配额相互独立，且自身也有限额；它只提供GPT-5.6 Luna（从不提供Terra或Sol），在Business或Enterprise工作区中不可用，并且达到常规限制并不保证能使用储备。OpenAI工作人员于8月27日确认了该储备的存在，早期用户报告称它正在向部分账户推出——这是供应商和社区的说法，尚未得到独立验证。一些早期社区报告还指出，储备运行的是GPT-5.6 Luna的浏览器精简版，因此在储备模式下，实时网页检查任务可能无法正常工作。

GPT-5.6 Terra — 均衡的中间之选

Terra 介于中端与旗舰之间：在更复杂的推理和编码任务上比 Luna 更强，但比 Sol 便宜得多。定价为 $2 / $12，当 Luna 稍显不足、又不需要旗舰模型时，它是一个合理的默认选择——适用于中等复杂度的信息抽取、起草以及仍需大规模运行的多步骤任务。

GPT-5.6 Sol — 旗舰之作

Sol 专为最艰巨的工作而打造：深度多步推理、大规模软件工程和长周期智能体工作流，能在约 105 万 token 的上下文中保持连贯，并支持最高 128K 的输出。其价格为 $5 / $30（基础价），属于高端之选——请将其留给确实需要它的任务，比如复杂的多文件编码或长时间的智能体运行。8 月 6 日，OpenAI 还在 ChatGPT 中为 Plus 和 Pro 用户更新了 GPT-5.6 Sol：该公司称，聊天版本在事实方面更加可靠——据 OpenAI 称，事实性错误减少了 68%——并能给出更聚焦的回答，还新增了一个滑块来控制其投入的推理力度。此次更新仅限聊天版（Work 和 Codex 背后的 Sol 保持不变），API 层级仍维持 $5 / $30。

推理 token 的注意事项

GP​T-5.​6 是推理模型，因此实际输出成本可能超出简单估算：当推理开启时，内部推理令牌会按输出计费。对于高推理难度的高难度提示，这可能占据你账单的主要部分。请根据任务调整推理力度（简单调用使用低或关闭），尽可能限制输出令牌，并测量实际用量。更低的每令牌费率有帮助；生成更少的令牌更有帮助。

各档位与竞争对手相比如何

此次降价重新定位了 GPT-5.6 在竞争格局中的位置。据报道，Luna 的 0.20 美元 / 1.20 美元如今在输入上比 Claude Haiku 4.5 低约 5 倍，在输出上低约 4 倍，而 Terra 的 2 美元 / 12 美元也低于 Claude Sonnet 5 的标准定价（据报道为 3 美元 / 15 美元）。与开放权重模型相比，Luna 已接近 DeepSeek V4 系列和智谱 GLM-5.2 所设定的价格下限（约 1.20 美元 / 4.10 美元），Qwen 和 Gemini Flash 各档位也与之相近。结论是：对于成本敏感的工作，Luna 如今已能与最便宜的可堪一用的模型竞争，而不再是它们的溢价替代品——而 Sol 仍然是真正的高端档位，提供无法以便宜价格获得的能力。

真正的节省杠杆：按难度路由

最便宜的费用并非来自单一档位——而是将每个请求匹配到能胜任它的最便宜模型。在实际操作中：把简单、高并发的调用交给 Luna（或某个廉价的开源模型），难度更高的任务升级到 Terra，仅在真正困难的那一小部分场景使用 Sol。再结合缓存与批处理，这种做法通常能比任何单次降价节省多得多的成本。难点在于运维层面：你不会想分别去重新集成三个 O​penAI 档位以及各种开源模型替代方案。

通过一个端点访问全部三者（以及更便宜的竞品）

这正是厂商中立路由器发挥作用的地方。OrcaRouter 通过一个兼容 OpenAI 的端点提供 GPT-5.6 Luna、Terra 和 Sol——价格与降价后一致，0% 加价——同时还提供更便宜的开源模型，如 DeepSeek V4 Pro、GLM-5.2 和 Qwen。切换档位（或让 Luna 与某个开源模型做 A/B 测试）只是改一下配置，而无需重新集成，而且你可以把每个请求路由到最便宜的那个模型。Luna Reserve 是同一思路在消费端的版本——一种内置的兜底机制，让部分用户在常规额度用完后仍能继续使用 GPT-5.6 Luna——而 API 端的对应机制则是自动故障转移，当某个提供商对请求限流或报错时，OrcaRouter 会处理这一情况。

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

降价后 GPT-5.6 的价格是多少？

Luna 为每百万输入/输出 token $0.20 / $1.20，Terra 为 $2 / $12，Sol 为 $5 / $30。Luna 和 Terra 于 2026 年 7 月 30 日降价；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？

OpenAI 于 8 月 6 日宣布，GPT-5.6 Luna 将成为免费版和 Go 版 ChatGPT 账户的默认模型，提供不限量的纯文本对话；文件上传、图像和语音工具仍有限制，而用于提升推理能力的 Think 按钮将另行逐步推出。以上均为 OpenAI 公布的计划，未经独立核实。

为什么 Replit 在免费模式下使用 GPT-5.6 Luna？

Replit 于 2026 年 8 月 19 日发布的 Free Mode，针对 Core 和 Pro 订阅用户默认使用 GPT-5.6 Luna 运行日常聊天、构思和简单编码，并在需要时将更困难的任务上交给更大的模型——其 Power/Max 模式或 GPT-5.6 Sol。Replit 将经济上的可行性归功于 7 月 30 日 Luna API 约 80% 的降价。这些都是厂商自述的计划，未经独立验证。

Luna Reserve 是什么？

O​penAI 为 Codex 和 ChatGPT Work 记录的一项备用配额：部分 ChatGPT Plus 和 Pro 账户在常规用量限额用尽后，会获得一个有限的 GPT-5.6 Luna 用量池，以便他们能继续工作，而不是被中断。它只服务于 GPT-5.6 Luna——从不是 Terra 或 Sol——有自己的上限，与常规用量分开，并且在 Business 或 Enterprise 工作区中不可用。其存在是 O​penAI 声明的（员工于 8 月 27 日确认）；向选定账户的推出是社区报告的，未经独立核实。

GP​T-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。

三个层级都有相同的上下文窗口吗？

是的——上下文约为 1.05M token，输出最高可达 128K token，并支持视觉、工具、JSON 和推理功能。

提示缓存如何影响成本？

缓存能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 美元，而全新读取为 0.20 美元——因此应尽可能复用缓存提示。相反，长输入则可能使你进入价格更高的长上下文档位。

这些档位与 Anthropic 或开源模型相比如何？

据报道，Luna 的价格低于 Claude Haiku 4.5（输入约 5 倍 / 输出 4 倍），Terra 则低于 Claude Sonnet 5（$3 / $15）。Luna 也接近廉价开源模型的价格下限（DeepSeek、GLM-5.2 约 $1.20/$4.10）。

我能在哪里同时使用全部三个层级？

通过 OrcaRouter 的单一 OpenAI 兼容端点，以 0% 加价提供服务，同时搭配更便宜的开源模型，实现基于难度的路由。

底线

降价之后，GPT-5.6 Luna（$0.20 / $1.20）和 Terra（$2 / $12）对高流量和中端任务很有吸引力，而 Sol（$5 / $30）仍是高端旗舰——25倍的成本差距让智能路由更有价值。消费级产品发布强化了这一分层：OpenAI 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套餐；Replit 于 8 月 19 日推出的免费模式——基于 GPT-5.6 Luna，较难任务路由至 GPT-5.6 Sol——表明高流量产品也落在同一层级。此外，8 月底的 Luna Reserve 备用机制延续了这一模式，在部分 Plus 和 Pro 用户的常规额度用完后，仍将其保持在 GPT-5.6 Luna 上。对于 API 开发者来说，这又多了一个将简单流量路由到 Luna 的理由。最大节省来自按难度路由、利用缓存和批量处理，以及控制推理 token，而不是默认使用单一层级。要做到这一点，最简单的方式是通过像 OrcaRouter 这样的单一 0% 加价端点，在那里三个层级（按新价格）都与你想要对比的更便宜的开源模型并列呈现。