GPT-6 Sol 与 Luna 上线：API 价格砍半，Astra 留在最高一档
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna：API 价格比上一代促销价低一半，即日起在 ChatGPT Work 与 Codex 上线；本期梳理价格与层级、上线范围、官方基准的边界，以及同日发布的第三方评估原则。
北京时间 9 月 23 日凌晨 2 点 12 分，@OpenAI 用四条帖子发布了 GPT-6 家族的两个新模型：GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。最硬的一条是价格——两个模型的 API 价格都比 GPT-5.6 同代模型的促销价低一半，Sol 每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，Luna 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元。1
同一天更早几个小时，@OpenAI 还发了一条与产品无关的帖子，说明公司打算怎么请第三方来评估自己的模型安全：四个优先方向、七条原则，以及「正在与多家第三方商讨」。2
本期追踪窗口为北京时间 2026 年 9 月 22 日 21:00 至 9 月 23 日 21:00。窗口内 @OpenAI 共 5 条原创推文，分属这两件事；官网同期也有页面更新，其中两份（东南亚技能计划与乌克兰网络防护）发布时没有配推文。下表互动数据取自北京时间 9 月 23 日 21:06 的接口快照。
| 北京时间 | 动作 | 核心信息 | 互动快照 |
|---|---|---|---|
| 9 月 23 日 01:18 | 单条推文 | 第三方评估的四个优先方向与七条原则 2 | 52.6 万次浏览；2,672 赞；174 次转发 2 |
| 9 月 23 日 02:12 | 发布串主帖 | 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna，API 价格比 GPT-5.6 促销价低 50% 1 | 782.8 万次浏览；5.06 万赞；5,033 次转发 1 |
| 9 月 23 日 02:12 | 同串第二条 | 更高的用量额度与更低的成本 3 | 56.4 万次浏览；4,220 赞；225 次转发 3 |
| 9 月 23 日 02:12 | 同串第三条 | 对齐表现建立在 Astra 的进展上，优于 GPT-5.6 同代 4 | 40.0 万次浏览；2,404 赞；61 次转发 4 |
| 9 月 23 日 02:12 | 同串第四条 | 即日起在 ChatGPT Work 与 Codex 上线；Free 与 Go 用户可在桌面应用试 Luna 5 | 56.2 万次浏览；2,518 赞；132 次转发 5 |
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价格：Sol 约为 Astra 的五分之一，Luna 约为百分之一
官方给出的新旧对照只有两行：Sol 从每百万 token 输入 4 美元、输出 20 美元降到 2 美元和 10 美元；Luna 从 0.20 美元、1.20 美元降到 0.10 美元和 0.50 美元。6
需要留意的是两个口径的差别。发布帖和页面给出的说法都是「比 GPT-5.6 的促销价低 50%」1，而按同一张表里的数字，Luna 的输出价从 1.20 美元降到 0.50 美元，降幅是 58%，并不正好是一半；比较基准本身也是「促销价」，页面上没有给出 GPT-5.6 的常规标价。6
把上一代旗舰放进来，层级关系就清楚了。GPT-6 Astra 的标准价仍是每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元，另有按两倍价计费、速度最高两倍的 Fast 模式。7
| 模型 | 输入（每百万 token） | 输出（每百万 token） | 位置 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 7 | $50 7 | 官方称「全面最强」的一档，另有 Fast 模式按两倍价计费 7 |
| GPT-6 Sol | $2（原 $4）6 | $10（原 $20）6 | 新发布，约为 Astra 的五分之一 |
| GPT-6 Luna | $0.10（原 $0.20）6 | $0.50（原 $1.20）6 | 新发布，约为 Astra 的百分之一 |
上线范围：ChatGPT Work 与 Codex 先行，Chat 里还没有
两个模型即日起在 ChatGPT Work 和 Codex 里向 Plus、Pro、Business、Enterprise 与 Edu 用户开放，Free 和 Go 用户只能在桌面应用里试 Luna，两者都还没有进入 Chat，ChatGPT 侧当天分批放开。API 里它们叫
gpt-6-sol 和 gpt-6-luna，与此前只有 Astra 时的模型名并列。6对照 Astra 发布时的做法有一处不同：Astra 上线时企业管理员需要在工作区里手动开启，默认关闭；这次 Sol 与 Luna 的页面没有提到类似的开关。7
官方基准里的位置：Sol 打中档，Luna 打低价
这一节的所有成绩都由 OpenAI 自己在其研究环境或 API 上跑出，对手（Claude Opus 5、Claude Fable 5.1、Claude Fable 5）的分数取自公开报告，不是同场同条件的独立复现。6
| 评测（评测方） | GPT-6 Sol | 同期对照 | 单位任务成本 |
|---|---|---|---|
| AutomationBench 1.0.6（Zapier，47 个工具、跨销售/营销/运营/客服/财务/HR 的端到端流程） | 33.2%（xhigh），每任务 $0.27 | GPT-6 Astra（low）30.3%；Claude Opus 5（max）26.9%；Claude Fable 5.1（max，含 Opus 5 回退）31.4% | Opus 5 约为 Sol 的 11.1 倍；Astra（low）为 3.9 倍 6 |
| Agents' Last Exam V1（55 个子行业的长周期任务） | 56.4%（max） | 高于 Claude Opus 5 在该评测中的最高分 | 比 Opus 5 低 60% 6 |
| DeepSWE v1.1（真实代码库里的软件工程任务） | 68.8%（max） | Claude Fable 5（xhigh）69.9%，相差 1.1 个百分点 | 低约 80% 6 |
| OSWorld 2.0 离线集（v2026.08.08 版本的部分得分） | 60.5%（xhigh） | Claude Opus 5（medium）60.3% | 低约 80% 6 |
低价档的 Luna 走的是同一条逻辑：DeepSWE v1.1 上（max）拿到 66.6%，与 Opus 5、Fable 5 在 medium effort 下的成绩相当，官方给出的成本差是比 Opus 5 低 93%、比 Fable 5 低 96%；OSWorld 2.0 上（max）超过 GPT-5.6 Sol（medium），成本是后者的十分之一；AutomationBench 上（high）比上一代提升 5.4 个百分点，每任务成本低 58%。6
事实性用的是公司内部评测，样本是用户标记过事实错误的去标识化真实对话：Sol 的错误数约为上一代的一半，接近 Astra 的水平；Luna 在更高 effort 下与 GPT-5.6 Sol 持平，成本约为后者的百分之一。官方同时注明，这类对话不代表日常使用，日常使用中的事实错误要少得多。6
页面还引用了一个公司内部数字来解释为什么在乎成本：按 API 价格折算，OpenAI 研究人员每天消耗的 token 价值，中位数超过 600 美元，90 分位超过 7,000 美元。6
对齐方面，发布帖说两个模型的改进来自 Astra，并给出「更少对自己编码工作做出误导性陈述」这一项；完整结果不在新页面里，而在 Astra 的系统卡——该卡 9 月 22 日新增了一节 Sol 与 Luna 的附录。68
便宜的另一半来自缓存
单价之外，OpenAI 在同一天单独发了一页讲提示缓存：GPT-6 系列默认给出更高的缓存命中率，可复用的共享前缀在 30 分钟内命中可享折扣，缓存输入的读取折扣最高 90%；开发者可以用新仪表盘看缓存使用比例、用诊断工具查未命中的原因，也可以自己指定缓存断点，决定哪些前缀被复用。9
页面上的效果数字来自合作方的自述：GitHub 称过去几个月在其数十亿次请求中，需要重新处理的提示 token 占比下降超过 50%；Strawberry Browser 称成本下降 20%；Manus 称缓存命中率从约 85% 升到稳定超过 90%；Wordsmith 称命中率从 83% 升到 91%，缓存写入减少约三分之二，推理成本下降 36%。9
同一天的另一件事：第三方安全评估的四个优先方向
窗口里的另一条推文只讲一件事：OpenAI 把「怎么让第三方评估自己的模型」写成了文件。2
四个优先方向分别是：独立评估安全论证，覆盖训练、评估、内部部署与外部部署；评估关键防护措施，包括对抗性越狱测试、智能体在真实条件下与访问控制、沙箱、检测响应系统的互动，以及错位监控是否存在会导致失控的缺口；评估覆盖 Preparedness 风险类别（化生、网络安全、AI 自我改进）的能力评测，以及针对严重错位风险的对齐评测；对重大错位事件的独立调查，页面以今年的 Hugging Face 事件为例说明为什么要引入外部方。10
七条原则是：评估前双方确认并按事先登记的安全声明划定范围；访问权限与所评声明相称；方法与标准透明，区分直接发现与解释；具备专业能力并与被评方无利益冲突，必要时设置回避期；有可执行的信息安全与保密安排；结论要具体到可整改，并给被评方留出整改时间；在保护敏感信息的前提下尽量公开，无法全部公开时向治理机构保密报告。10
没定下来的部分同样写在页面上：这类评估被描述为「通常是长期的、与某次发布无关的」，不是上线前的闸门；目前的状态是「正在与多家第三方商讨符合上述方向的方案」，没有点名机构、没有时间表、没有预算，也没有列出首批被评估的模型或安全声明。10
官网同日更新：东南亚技能计划与乌克兰网络防护
这两份页面发布时，@OpenAI 的账号上没有对应推文。
与 Grab 合作的《GO Forward with AI》计划在两年内培训 3 万名 Grab 的司机、骑手与商户伙伴，9 月 23 日在新加坡启动，年内扩展到泰国、印尼、菲律宾，2027 年到马来西亚和越南。Grab 在新加坡对司机的调查称，一半的司机与骑手已经在用 AI 工具，不用的那部分里有 87% 表示愿意尝试，ChatGPT 是他们最熟悉的工具；两家公司 2024 年起合作、由 OpenAI 模型驱动的 Driver AI Assistant 已覆盖近 50 万名司机。11
乌克兰这一份是安全与地缘相关：OpenAI 把 Daybreak 项目开放给乌克兰政府，与数字转型部合作，帮助民用基础设施的防守方更快发现软件漏洞、开发并验证修复。公告在联合国大会期间宣布；乌克兰国家网络事件响应团队 CERT-UA 在 2025 年处理了近 6,000 起网络事件，其中包括针对医院系统、能源和电信的攻击。此前 OpenAI 已向法国、德国、波兰等欧洲防守方开放同类访问，欧盟网络安全机构 ENISA 用它找出了欧盟机构所用软件的漏洞（页面称均已修复），波兰的 CERT Polska 则用它发现了第三方路由器软件里的六个漏洞。12
接下来核验什么
- 独立成绩。 两个新模型的评测全部由 OpenAI 自己运行，对手分数取自各自公开的报告，目前没有独立机构的复现结果，也没有公开评测脚本或数据集；对齐结论写在 Astra 的系统卡附录里，而不是一份单独的系统卡。68
- 用量额度的具体数字。 发布串说 Sol 有「更高的用量额度」，但没有给出各套餐的额度、速率限制，也没有说明它和 Astra 的额度如何分配；对要算总成本的团队来说，这一项和单价同样重要。6
- Chat 与消费端的时间表。 两个模型暂不进入 Chat，Free 和 Go 用户只能通过桌面应用试 Luna；何时进入 Chat、订阅价格是否调整都没有说明。6
- 缓存折扣能不能落到自己身上。 90% 的折扣只适用于 30 分钟内命中的可复用前缀，拿不拿得到取决于应用自身的结构；页面给出的提升数字来自 GitHub 与三家合作方的自述，没有平台整体命中率。9
- 第三方评估什么时候变成事实。 四个方向与七条原则还没有对应机构、时间表与预算，也没有说明首批评估的对象；「与多家第三方商讨」是目前唯一的进度。10
References
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- 2
- 3OpenAI 官方 X：用量与成本推文
x.com
- 4OpenAI 官方 X：对齐评测推文
x.com
- 5OpenAI 官方 X：上线范围推文
x.com
- 6Introducing GPT-6 Sol and Luna｜OpenAI
openai.com
- 7
- 8GPT-6 Astra System Card｜OpenAI
deploymentsafety.openai.com
- 9Better prompt caching for GPT-6｜OpenAI
openai.com
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