2026年9月22日，就在Anthropic刚刚发布Opus 5.5之后，OpenAI正式推出GPT-6 Sol与GPT-6 Luna，进一步扩充GPT-6系列。此前本月已发布旗舰模型GPT-6 Astra，此次两款新模型将Astra在推理、事实性、编码、计算机使用与对齐等方面的改进下沉到更快速、更低价的层级，并实现相对GPT-5.6对应型号约50%的API价格下调。发布时机紧随Anthropic Claude Opus 5.5之后约90分钟，体现了当前前沿模型竞赛的高强度。

详细情况

定位与能力

GPT-6 Sol：面向日常复杂任务与软件开发，适合编码、调试、重构、多步骤工作流及跨工具协作。官方称其在内部事实性评估中错误率约为前代GPT-5.6 Sol的一半，达到接近Astra级别的可靠性，同时在编码与计算机使用能力上有提升。
GPT-6 Luna：系列中最高效的模型，针对高并发、目标明确的轻量任务，如摘要、信息抽取、分类与路由。支持可调节推理力度，以平衡质量、速度与成本。

两款模型均继承Astra的训练方法改进，支持约100万token上下文窗口，并在ChatGPT Work、Codex及API中可用。Plus、Pro、Business、Enterprise与Edu用户可使用Sol与Luna；Free与Go用户可在桌面端体验Luna。普通Chat界面初期未同步开放。

定价

官方公布的API价格（每百万token）为：

GPT-6 Sol：输入2美元、输出10美元（较GPT-5.6 Sol促销价下降50%）
GPT-6 Luna：输入0.10美元、输出0.50美元（输入下降50%，输出下降约58%）

缓存读取享受大幅折扣（约输入价的10%）。OpenAI表示，缓存与推理效率提升使其得以将成本节约直接回馈用户。更高用量限额与更低单价，旨在支持更大规模迭代与Agent工作流。

基准表现

OpenAI公布的对比显示，Sol在AutomationBench等业务工作流测试中，以明显更低的单任务成本达到或超过部分更高价竞品（包括前代Anthropic模型）的表现；在DeepSWE等软件工程任务上接近顶级分数且成本显著更低。独立评测指出，价格腰斩使两款模型在“智能-成本”帕累托前沿上占据有利位置，幻觉率也有下降，但综合智能指数与前代大体持平，部分编码Agent指标互有涨跌。需注意，多数数据仍以厂商报告与初步第三方结果为主。

Cost per task

可能影响

1. 中端与高性价比市场竞争加剧

Sol与Luna的半价策略，直接回应了Anthropic同日发布的Opus 5.5（也大幅降价）。两者共同把“能力接近旗舰、价格显著更低”变成行业标配，迫使开发者与企业重新评估模型选型：旗舰用于最难任务，中端用于规模化生产。Terra层级在此次更新中未同步出现，产品线进一步向Sol/Luna聚焦。

2. Agent与规模化应用门槛下降

更低单价与更高限额，使长周期Agent循环、大规模代码处理与高并发分类/抽取任务在经济上更可行。结合缓存优化，实际单任务成本可进一步压缩，有利于推动AI从试点走向日常生产。

3. 事实性与可靠性成为卖点

OpenAI特别强调错误率减半与对齐改进，反映行业在追求能力的同时，正把“更少幻觉、更可靠输出”作为差异化重点。对专业工作与自动化场景，这比单纯刷榜更具实际价值。

4. 发布节奏与竞争格局

与Anthropic几乎同步的降价与能力更新，显示头部实验室正以周为单位争夺