GPT-5.6 API 定價：Sol、Terra 和 Luna 層級、實際成本以及如何調用各層級

GPT-5.6 是 OpenAI 在 2026 年 7 月推出的旗艦系列，對開發者而言，重點在於它並非單一價格。該系列分為三個級別：Sol、Terra 和 Luna。在 OpenAI API 上，Sol 的價格為每百萬輸入代幣 5 美元、每百萬輸出代幣 30 美元；Terra 為 2.50 美元和 15 美元；Luna 為 1 美元和 6 美元。每個級別都有快取輸入折扣，三者皆可接受圖片與文字輸入，上下文視窗約為 105 萬個代幣，最多可輸出 12.8 萬個代幣。

標價只是實際成本的起點。您實際需要的分層、快取內容的多寡、模型產生的輸出量，以及多數指南略過的幾項定價規則——超過272K token的提示詞、資料駐留加價與服務層級——對帳單的影響遠大於表面費率。本指南將逐一解析每個層級的價格、適用場景、評分方式、如何從GPT-5.5遷移、如何呼叫，以及與Claude、GLM、Gemini、DeepSeek和Grok的比較。

快速回答：GPT-5.6 定價一覽

- 三個級別（每百萬個代幣，輸入 / 輸出）：Sol $5 / $30，Terra $2.50 / $15，Luna $1 / $6。

- 缓存输入：每百万 tokens 0.50 美元（Sol）、0.25 美元（Terra）、0.10 美元（Luna）；缓存写入费用为未缓存输入费率的 1.25 倍。

- 定位：Sol 用於最困難的推理與代理工作，Terra 作為平衡的預設選項，Luna 用於高容量、成本敏感的任務。

- 模態：多模態——GPT-5.6 可同時接受圖像與文字輸入。上下文約 1.05M 個 token，最大輸出 128K。

- 兩項需規劃的定價規則：超過 272K 輸入令牌的提示詞，整個請求按輸入 2 倍和輸出 1.5 倍計費；而資料駐留端點則加收 10% 的附加費。

省錢的方式：Batch 享標準價五折，快取將重複輸入降至十分之一，將例行工作路由至較低層級則可避免 Sol 的 30 美元輸出。

- 智能：Artificial Analysis 放置 GPT-5.6 Sol 在其 Intelligence Index 的頂端附近（score 59）。

GPT-5.6 API 定價，按級別劃分

OpenAI 對 GPT-5.6 的定價為每百萬個token，而且每個等級的輸出費用都遠高於輸入。目前公佈的費率如下：

- GPT-5.6 Sol：輸入 $5.00，快取輸入 $0.50，輸出 $30.00（快取寫入 $6.25）。

- GPT-5.6 Terra：輸入 $2.50，快取輸入 $0.25，輸出 $15.00。

- GPT-5.6 Luna：$1.00 輸入，$0.10 快取輸入，$6.00 輸出。

在規劃預算之前，有兩個細節需要留意。首先，輸出速率主導了大多數實際帳單，尤其是在推理與代理型工作中，模型在給出最終答案之前會產生長篇追蹤軌跡、工具呼叫與修改。其次，定價頁面上沒有獨立的「Sol Ultra」價格欄位；「Sol Ultra」是 Sol（一種多代理設定）的更進階推理配置，並非一個獨立層級——請圍繞 Sol、Terra 與 Luna 來規劃預算。

每個級別的實際用途

Luna：高容量且成本敏感

Luna 是經濟層級，輸入每百萬 token 1 美元，輸出每百萬 token 6 美元。對於分類、提取、路由、摘要、起草，以及大量例行工作——這類微小的品質差異不會改變結果的工作——它是正確的預設選擇。每百萬輸出 token 6 美元的價格，使其足夠便宜，能進行大規模運行和重複取樣。

Terra: 平衡的預設

Terra 位於中間，價格為 2.50 美元和 15 美元。對於大多數應用和編碼工作而言，這是一個合理的起點：在較難的任務上明顯比 Luna 強，但輸出價格僅為 Sol 的一半。從這裡開始，然後僅在 Terra 明顯無法完成任務時，才將任務升級到 Sol。

Sol: 最困難的推理與自主工作

Sol 是旗艦方案，價格為 5 美元和 30 美元，而 Artificial Analysis 將其置於其 Intelligence Index 的頂端附近。將其保留用於艱難的架構設計、複雜的除錯、長時程的智能體以及高風險的分析——在這些情況下，一次避免的失敗就足以抵銷溢價。將 Sol 用於例行工作，是 GPT-5.6 最常見的超支方式。

來自GPT-5.5？哪個等級最省錢？

GPT-5.6 Sol 的定價與 GPT-5.5 相同，輸入為 5 美元，輸出為 30 美元，因此將 GPT-5.5 的工作負載直接轉移到 Sol，對帳單的影響很小。節省開支的關鍵在於兩個新的較低層級。Terra 在大多數任務上提供大致 GPT-5.5 等級的品質，但價格僅為一半，因此最簡單的遷移方式是將現有的 GPT-5.5 流量發送到 Terra，僅把那些表現退步的任務提升回 Sol。

實際的遷移計劃有三個步驟：將GPT-5.5的調用重新指向Terra，運行你的評估集，僅將失敗案例上報給Sol，同時將明確的例行工作下放給Luna。大多數GPT-5.5的工作負載透過這種方式成本更低，且不會有你可以衡量的品質損失。

這些層級實際上是如何評分的

價格只有在與能力相提並論時才有意義。根據OpenAI自身的Terminal-Bench 2.1數據，各等級的表現大致如預期：Sol 88.8%，Sol Ultra 91.9%，Terra 87.4%，Luna 84.7%。在同一個表格中作為對比，GPT-5.5得分85.6%，Claude Opus 4.8得分78.9%，Claude Fable 5得分83.1%，以及Gemini 3.1 Pro（預覽版）得分70.7%。Artificial Analysis另外給予Sol一個Intelligence Index分數59，接近其排名的頂端。

將這些解讀為供應商報告的且具有方向性。OpenAI 已針對 GPT-5.6 發布了一組有限的評估，而在撰寫本文時，尚未包含諸如 SWE-bench Verified 或 GPQA 等傳統的編碼和推理基準，因此請使用這些分數來決定要在自己的工作負載上測試什麼，而不是作為最終結論。

每個層級的緩存輸入讀取速率是其新鮮輸入速率的十分之一：Sol 為 $0.50，Terra 為 $0.25，Luna 為 $0.10。然而，寫入緩存的成本是非緩存輸入速率的 1.25 倍（Sol 上約每百萬 $6.25），因此僅在穩定前綴被重複使用足夠次數以賺回寫入溢價時，快取才值得付出——例如系統指令、大型文件、儲存庫規則或產品分類。將穩定材料放在提示詞的前端，變動的提問放在末端，並避免在可重複使用的上下文之前插入時間戳或隨機識別碼。

快取能降低重複輸入的成本，但對輸出沒有幫助。由於輸出在各個層級都是較昂貴的一方，影響 GPT-5.6 帳單金額的兩大槓桿分別是：快取穩定的前綴，以及控制模型寫出的內容量。

你應該選擇哪個層級？

不要根據聲譽選擇層級。要根據測試選擇。構建一小套具有明確驗收標準的代表性任務，先在Luna上運行，只將失敗的任務提升到Terra，再提升到Sol。按每個驗收任務的成本衡量，而不是平均代幣價格，因為一個更便宜的層級需要三次嘗試，可能比一個更強的層級一次成功花費更多。

一個操作習慣能省下真金白銀：在每次調用中固定精確的層級模型ID，而不是依賴於簡單的別名，這樣例行請求就不會悄悄運行在最昂貴的層級上。混合工作負載通常會解析為Luna用於例行轉換和草稿，Terra用於日常實作和分析，而Sol則保留給少數困難任務——大多數請求根本不需要最頂級的型號。

GPT-5.6 在價格上與其他產品的比較

GPT-5.6 並非獨立存在。對照目前領域（每百萬個 token，輸入/輸出，2026 年中）：Claude Opus 4.8 是 $5 / $25，Claude Fable 5——Anthropic 最強的公開模型——是 $10 / $50，GLM 5.2在 Z.AI 上是 $1.40 / $4.40（第三方託管可能更低），Grok 4.5是 $2 / $6，Google 的Gemini 3.5 Flash約為 $1.50 / $9，而 DeepSeek V4-Pro 約為 $0.44 / $0.87。請在提供商的官方頁面上確認各項價格，因為這些價格會變動。

結論很明確：GPT-5.6 Sol 在輸入價格上與 Opus 4.8 持平，但輸出方面更貴（$30 vs $25），因此在輸出密集的代理工作中，Opus 每 token 略便宜，而 Sol 則在 Intelligence Index 上領先。Terra 比這兩款旗艦模型更便宜，是 OpenAI 家族中物超所值的選擇。Luna 在價格上與其他較便宜的模型競爭，但 Grok 4.5、GLM 5.2 以及尤其是 DeepSeek 的定價更低。沒有任何單一層級或供應商能通吃所有面向，這正是按難度路由勝過只承諾使用單一模型的原因。

已處理的月度賬單

來算一下數字。對於一個中等規模的月份，有5000萬輸入token和1000萬輸出token，在未使用緩存和工具之前的牌價下，模型費用大約為：

- GPT-5.6 Luna：約110美元。

- GPT-5.6 Terra: 約 $275

- GPT-5.6 Sol: 約 $550。

- 作為對比：GLM 5.2 約 $114，Grok 4.5 約 $160，Claude Opus 4.8 約 $500，Claude Fable 5 約 $1,000。

智慧路由的相同任務——Luna和Terra處理大量任務，Sol處理少數困難任務——其成本遠更接近110–275美元區間，而非Sol通吃時的固定550美元。這個差距乘以一整年，便是層級路由的全部論據。

需規劃的隱藏成本

一些定價規則未出現在標題費率中，後來卻讓團隊感到意外：

- 長提示詞：超過272K輸入token的請求，整個請求按輸入的2倍和輸出的1.5倍計費，因此大上下文和大RAG調用的成本可能增加一倍以上。

- 輸出量：輸出可達輸入速率的六倍，因此無上限或高推理能力的輸出是最主要的超支風險。

- 服務層級：優先處理大約是標準費率的兩倍（在 Sol 上約為 $10 輸入 / $60 輸出）；Flex 和 Batch 較便宜。請使用 service_tier 設定審慎選擇層級。

- 資料駐留：區域處理端點針對2026年3月5日或之後發布的模型（包括GPT-5.6）增加10%的提升。

- 代理循环與重試：每次回合都會重新發送指令、工具和歷史記錄，而失敗的長時間請求會浪費您已經付費的輸入。

- 層級漂移：把所有東西留在 Sol 上「以求安全」是最昂貴的習慣。

省錢的方法

三個槓桿削減GPT-5.6的帳單，且無需改變你開發的內容。批次處理：透過Batch層級的非同步請求可享標準定價的50%折扣，非常適合高流量的Luna工作，這類工作對延遲不敏感。快取：重複使用穩定的前綴足夠多次，以抵銷1.25倍的寫入溢價，並將重複輸入的成本降至十分之一。路由：將例行工作發送至Luna或Terra，僅將少數困難任務升級至Sol，並盡可能將提示保持在272K門檻以下。

如何呼叫 GPT-5.6

GPT-5.6 可透過 OpenAI API 及與 OpenAI 相容的閘道取得，因此在更換背後的模型或服務層級時，整合環境仍保持穩定。以下為標準的 OpenAI 相容模式；正式使用前請確認目前的模型 ID，並指定確切的服務層級，而非使用裸別名。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://www.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "重构此模块并解释风险。"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

切換層級只需在模型欄位中更改一行，這使得基於難度的路由變得實用：將例行呼叫發送給Luna或Terra，僅將困難的升級到Sol。

透過OrcaRouter測試GPT-5.6

一個閘道器讓GPT-5.6更容易被採用，原因有二。首先，相同的OpenAI相容用戶端可以呼叫所有三個層級以及比較模型如Claude Opus 4.8、GLM 5.2和Grok 4.5，因此您可以跨所有模型執行一個評估集，而無需重寫整合程式碼，並衡量每個被接受任務的實際成本——包括工具費用、重試費用以及272K附加費。其次，閘道器可以在提供者之間進行故障轉移並強制執行預算上限，因此暫時的容量問題或一次Sol呼叫不會超出月度預算。在根據這些建立預算之前，請確認即時的GPT-5.6路由和目前的層級ID。

下一步：註冊OrcaRouter並透過一個API端點執行您自己的GPT-5.6層級比較。

常見問題

GPT-5.6 Sol、Terra和Luna之間有什麼區別？

它們是同一系列的三個層級，價格和能力水平不同。Sol 是旗艦款，用於最艱鉅的工作（$5/$30），Terra 是平衡的預設款（$2.50/$15），而 Luna 是經濟款，適合大量任務（$1/$6）。選擇通過測試的最低層級。

是否有 GPT-5.6 Sol Ultra 的定價方案？

不。 「Sol Ultra」是Sol的一种更高推理能力、多代理配置，并非定价页面上的独立项。它每项任务消耗更多token，成本更高，但您可以将其按更高投入的Sol来预算。

為什麼我的 GPT-5.6 帳單超過了簡單的預估？

通常輸出令牌、272K長提示附加費（2倍輸入、1.5倍輸出）、優先服務層級、數據駐留附加費或重試。記錄完整的請求鏈，並按每個接受的任務而非每個提示來衡量成本。

我可以微調 GPT-5.6 嗎？是否有免費方案？

兩者皆否。GPT-5.6 不支援微調，且 API 沒有免費方案——從第一個 token 就開始計費。僅在某些 ChatGPT 方案內提供免費使用，這是與 API 不同的獨立產品。

哪個ChatGPT方案可以使用哪個層級？

因產品而異。在 ChatGPT Work 和 Codex 中，Free 和 Go 可使用 Terra，而 Plus 及以上方案可在 Sol、Terra 和 Luna 之間選擇；最高 Ultra 設定僅限 Pro 和 Enterprise。請將 API 與 ChatGPT 方案視為獨立——API 金鑰不會繼承訂閱的存取權限。

底線

GPT-5.6 的定價策略在於分層制度。Sol 以 $5/$30 的價格在智慧排名中領先，Terra 以 $2.50/$15 作為預設值，是過去 GPT-5.5 流量的自然歸宿，而 Luna 以 $1/$6 處理大量需求。快取功能可將重複輸入的成本降至十分之一（在 1.25 倍的寫入溢價之後），Batch 則享半價優惠，但輸出在每個層級都是較昂貴的部分，且超過 272K 的長提示會產生額外費用。

將三個層級視為路由問題，而非單次購買：預設使用低階，失敗時升級，快取穩定上下文，在延遲允許時使用批量處理，並讓比較模型可透過同一端點存取。這樣做能讓每項被接受的任務成本遠低於為例行工作支付旗艦級費用。