继本月初推出旗舰GPT-6 Astra之后，OpenAI正式扩展GPT-6模型家族，在今天发布GPT-6 Sol、GPT-6 Luna两款新模型，依托缓存与推理层面优化，API价格相比前代GPT-5.6系列直接下降50%，事实性、编程任务错误率同步降低。本次发布恰逢Anthropic推出Claude Opus 5.5仅仅90分钟之后，两大厂商的AI竞速再度升温。
OpenAI介绍，Astra代表该代模型的顶级能力，而Sol与Luna则是把Astra的前沿智能下放，适配不同预算、不同复杂度的日常业务任务。两款模型定位区分清晰：GPT-6 Sol面向编程、复杂业务工作流等高难度任务；GPT-6 Luna主打大容量文书工作，适合文档总结、信息提取、快速问答。
定价（每百万token）
- GPT-6 Sol：输入$2，输出$10，相比GPT-5.6 Sol降价50%
- GPT-6 Luna：输入$0.10，输出$0.50，相比GPT-5.6 Luna降价50%
核心能力亮点
专业工作与智能体
在AutomationBench业务工作流测试，超高努力档位的GPT-6 Sol，以仅为Opus 5任务成本9%的成绩超越满配Claude Opus 5；在Agents’ Last Exam复杂工作流评测，Sol最高分超过Claude Opus 5，任务成本降低60%，甚至能以极低开销对标Claude Fable 5.1。
事实准确性
基于真实用户反馈的内部事实性评估显示，GPT-6 Sol的错误数量约为前代的一半，用更低成本逼近Astra级别的事实可靠性。Luna同样大幅升级，高努力档位下仅需GPT-5.6 Sol约1%成本就能达到同等水准。
编程能力
在FrontierCode、DeepSWE等代码基准测试中，GPT-6 Sol在真实软件工程任务上表现接近Claude Fable 5.1，任务成本减少约80%；GPT-6 Luna成绩对标中等档位Opus 5、Fable 5，成本相比两者分别降低93%、96%，适合轻量级代码任务。
计算机使用
OSWorld 2.0测试中，超高努力版GPT-6 Sol分数与中等努力Claude Opus 5基本持平，任务成本降低约80%；满配Luna只用前代GPT-5.6 Sol十分之一的成本，就能实现性能反超。
表达风格
继承Astra优化后的沟通风格，减少冗余行话、啰嗦表述，输出更加精炼清晰，在技术、编程对话体验提升明显。
缓存体系升级
除token单价下调，OpenAI同步升级提示缓存机制，大幅降低智能体长上下文开销：
- 新增Prompt Caching看板，直观查看缓存命中率，定位缓存失效问题；
- 调整推理强度、开关工具时，不会破坏已有缓存上下文；
- 支持自定义缓存断点，开发者自主选择缓存前缀范围。
GitHub反馈显示，这套缓存改进已经在数十亿次模型调用中，将需要全新处理的提示token占比削减超50%，助力GitHub Copilot提速。
对齐安全
Sol、Luna沿用Astra的对齐体系，相比GPT-5.6对应版本有所改善，降低编程相关虚假陈述的概率。
上线可用渠道
GPT-6 Sol、Luna现已在ChatGPT Work、Codex面向Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu付费账户开放；Free与Go用户可在桌面端使用GPT-6 Luna。API接口名称为gpt-6-sol和gpt-6-luna。OpenAI会在当日分批将模型推送到ChatGPT网页与App端。（信息来源）
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