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GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra：价格对比与选型建议
2026/10/07

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra：价格对比与选型建议

GPT-6 Luna 对比 5.6 Luna 与 5.6 Terra：OpenAI 官方刊例价、Luna 降价的官方理由、基准测试与早期 A/B 测试结果，以及该选哪一个。

纸面上看，从 5.6 Luna 换到 GPT-6 Luna 似乎是一次轻松的升级。OpenAI 给 GPT-6 Luna 的刊例价是每百万输入 token $0.10、每百万输出 token $0.50，而 GPT-5.6 Luna 分别是 $0.20 和 $1.20[1]。GPT-6 Luna 的知识截止日期也更新，上下文窗口同样是 1,050,000 token[2][3]。

更难回答的是开发者反复在问的几个问题：为什么新模型反而更便宜，它是不是变弱了，以及在没有 GPT-6 Terra 的情况下 GPT-5.6 Terra 该放在什么位置。本文把官方价格和规格并排列出，引用 OpenAI 给出的降价理由，把厂商基准测试和早期用户测试分开来看，最后按工作负载给出选型建议。

要点速览

  • 价格： GPT-6 Luna 每 1M token 的刊例价为输入 $0.10 / 缓存输入 $0.01 / 输出 $0.50。GPT-5.6 Luna 为 $0.20 / $0.02 / $1.20，GPT-5.6 Terra 为 $2 / $0.20 / $12[1]。
  • 为什么更便宜： OpenAI 表示，缓存和推理方面的改进让它能以更低成本提供 GPT-6 模型，并把节省下来的成本以相对 GPT-5.6 价格降价的方式让给用户[4]。除此之外没有给出其他理由。
  • 规格： 上下文窗口、最大输入、最大输出以及六档推理强度完全相同。GPT-6 Luna 的知识截止日期是 2026 年 5 月 18 日，GPT-5.6 Luna 是 2026 年 2 月 16 日[2][3]。
  • OpenAI 的基准测试： 在 high 推理强度下，GPT-6 Luna 在 AutomationBench 上比前代高 5.4 分，每个任务的成本低 58%[4]。
  • 早期用户的结论有分歧： 一项 10 个任务的 A/B 测试发现 GPT-6 Luna 更快，但 GPT-5.6 Luna 在首轮质量和评审质量上更好[5]。
  • 不存在 GPT-6 Terra。 OpenAI 的 GPT-6 系列是 Astra、6.1 Sol 和 Luna；Terra 只有 GPT-5.6 Terra 这一款[6][7]。

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra 规格对比

三者都是推理模型，接受文本和图片输入，输出文本。OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 大致定位为此前 GPT-5 各系列中的 nano 档，将 GPT-5.6 Terra 大致定位为 mini 档[3][8]。对 GPT-6 Luna 的描述是“我们最高效的模型，适用于目标明确、调用量大的任务”[2]。

GPT-6 LunaGPT-5.6 LunaGPT-5.6 Terra
模型 IDgpt-6-lunagpt-5.6-lunagpt-5.6-terra
发布时间2026 年 9 月 22 日2026 年 7 月 9 日2026 年 7 月 9 日[9]
上下文窗口1,050,0001,050,0001,050,000
最大输入 token922,000922,000922,000
最大输出 token128,000128,000128,000
知识截止日期2026 年 5 月 18 日2026 年 2 月 16 日2026 年 2 月 16 日
推理强度none、low、medium（默认）、high、xhigh、max同样六档同样六档
输入 / 输出文本、图片 / 文本文本、图片 / 文本文本、图片 / 文本

来源：OpenAI 的三个模型页面[2][3][8]。

还有两处较小的差异在实际使用中很重要。GPT-6 Luna 的模型页面写明，在 OpenAI 自己的 API 上，Chat Completions 只有在 reasoning_effort 设为 none 时才支持函数调用，并建议使用工具时改用 Responses API[2]。另外，OpenAI 在 9 月 25 日修复了一个图片编码 bug，该 bug 曾导致 GPT-6 Sol 和 Luna 的图片理解能力下降，OpenAI 建议用户重新运行在此日期之前做过的图片评估[9]。

价格并排对比

以下均为 OpenAI Standard 档每 1M token 的刊例价，获取于 2026 年 10 月 7 日。“长上下文”指输入超过 272K token 的提示词，此时整个请求都按长上下文价格计费[1]。

每 1M tokenGPT-6 LunaGPT-5.6 LunaGPT-5.6 Terra
输入$0.10$0.20$2.00
缓存输入$0.01$0.02$0.20
缓存写入$0.125$0.25$2.50
输出$0.50$1.20$12.00
长上下文输入$0.20$0.40$4.00
长上下文输出$0.75$1.80$18.00
Batch 输入 / 输出$0.05 / $0.25$0.10 / $0.60$1.00 / $6.00

输入价格的降幅正好是 50%。输出价格从 $1.20 降到 $0.50，算下来是降低 58%，尽管 OpenAI 公告里的表格把这两行都标成了“便宜 50%”[4]。和 GPT-5.6 Terra 相比，GPT-6 Luna 的输入便宜 20 倍，输出便宜 24 倍。

举个例子，假设一个月用了 1 亿（100M）输入 token 和 2,000 万（20M）输出 token，全部未命中缓存，且每个提示词都在 272K 以内：

模型输入费用输出费用月合计
GPT-6 Luna100 × $0.10 = $1020 × $0.50 = $10$20
GPT-5.6 Luna100 × $0.20 = $2020 × $1.20 = $24$44
GPT-5.6 Terra100 × $2 = $20020 × $12 = $240$440

这里假设 token 数量固定不变，而真实工作负载并非如此。推理 token 按输出计费[10]，而 OpenAI 表示 GPT-6 Sol 和 Luna 给出的“回答整体略短”[4]。在相信任何月度预估之前，请先用你自己的提示词测出每个任务的输出 token 数。包含缓存和长上下文情形的完整计算器，见 GPT-6 Luna API 定价。

为什么 GPT-6 Luna 比 GPT-5.6 Luna 便宜

OpenAI 的发布文章只给出了一个理由，原话是：“缓存和推理方面的改进让我们能以更低的成本提供这些模型，我们把节省下来的成本直接让利给用户和客户：与 GPT‑5.6 的促销价相比，Sol 和 Luna 的 API 价格降低 50%。”[4] 同一篇文章还说，GPT-6 Sol 和 Luna 的训练“采用了与 GPT‑6 Astra 类似的方法”，并称它们推进了“成本效率的前沿”[4]。

官方的解释就这么多。OpenAI 没有说这个模型更小，也没有给 GPT-6 Luna 的价格设定截止日期。其定价说明中唯一的促销期针对的是 GPT-5.6 Sol，“至少持续到 2026 年 11 月 21 日”[1]。

价格历史能提供更多背景。GPT-5.6 Luna 本身在发布后就降过价：OpenAI 的 changelog 记录“自 7 月 30 日起，GPT-5.6 Luna 的价格降低 80%”，没有说明原因[9]。GPT-6 Luna 减半所依据的 $0.20 / $1.20 基准，就是这个已经降过的价格。

缓存方面的改动还会让实际成本低于刊例价。OpenAI 表示，它为 GPT-6 改进了提示词缓存，“默认就能带来更高的缓存命中率”，缓存读取按 90% 折扣计费[4]。

OpenAI 与前代对比测了什么

以下数据来自 OpenAI 的公告，测试由 OpenAI 自己完成。截至我们查阅时，尚无独立复现结果发布。

  • AutomationBench（覆盖 47 个工具的业务工作流）：在 high 推理强度下，GPT-6 Luna 比前代提高 5.4 个百分点，每个任务的成本低 58%[4]。
  • 事实准确性（OpenAI 的内部评估，使用用户曾标记出错误的去标识化对话）：“在较高的推理强度下，它能与 GPT‑5.6 Sol 持平，而成本约为后者的百分之一”[4]。
  • OSWorld 2.0 offline（计算机操作）：max 推理强度下的 GPT-6 Luna 超过了 medium 推理强度下的 GPT-5.6 Sol，“成本只有后者的十分之一”[4]。
  • DeepSWE 1.1（长周期软件工程）：max 推理强度下的 GPT-6 Luna 得分 66.6%，OpenAI 称其与 medium 推理强度下的 Claude Opus 5 和 Fable 5 相当[4]。

有两点限制。OpenAI 没有发布 GPT-6 Luna 与 GPT-5.6 Terra 的对比，因此任何关于 Terra 的排名都是推断。另外，Luna 最亮眼的几项结果有好几项是在 max 推理强度下取得的，这会产生更多推理 token，也就意味着更多计费输出。

早期用户的反馈

开发者的反馈两个方向都有，而且都不是对照研究。

一位 r/codex 用户让 GPT-5.6 Luna High 和 GPT-6 Luna High 在同一个约 6 万行（~60k）的 C++/Python 代码库上完成 10 个任务，由 GPT-5.6 Sol 担任评审。GPT-6 Luna 在实现速度上以 6–4 胜出，工具调用也更少。GPT-5.6 Luna 在首轮质量上以 5–3 胜出，评审质量上以 4–2 胜出，评审模型也以 6–4 更偏好它的最终代码。作者的看法是：GPT-6 Luna “在范围较窄的实现工作上看起来很强，而当任务涉及更广的集成面时，Luna 5.6 看起来更强”[5]。

一位维护智能体报告工具的 r/OpenAI 用户则报告了与 OpenAI 在 high 推理强度下的主打结论相反的情况。在其 A/B 测试中，GPT-6 Luna 漏掉了 GPT-5.6 Luna 能找到的相关条目，并且看起来“试图用尽可能少的 token 回答提示词”[11]。

这两份反馈都来自单个用户，样本量也小。不过，它们与 OpenAI 自己关于回答变短的说明是吻合的。如果你的产品依赖详尽的列表或长篇解释，请专门针对这一点做测试。

GPT-5.6 Terra 的位置

搜索“gpt 6 luna vs terra”的人默认存在 GPT-6 Terra。OpenAI 并没有列出这个模型：它的 GPT-6 指南列出的是 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna[7]，模型目录里也没有 gpt-6-terra 页面[6]。Terra 只有 GPT-5.6 Terra，即上一代的中间档。

所以真正的比较是 GPT-6 Luna 对比价格为其 20–24 倍的 GPT-5.6 Terra。OpenAI 没有对这一组做过基准测试。它公布的是：在 high 或 max 推理强度下，GPT-6 Luna 在其两项评估中追平或超过了 GPT-5.6 Sol[4]。GPT-5.6 Sol 是比 Terra 高一档的模型。这只是一个提示，不是证据。只有在你自己的评估显示 Terra 在你实际运行的任务上胜出时，才在生产中保留 Terra。关于 Luna 之上的 GPT-6 各档，见 GPT-6 Sol vs Luna。

从 gpt-5.6-luna 迁移到 gpt-6-luna

在 reAPI 上，两个模型使用同一个 Chat Completions 端点和同一个 API key，因此切换只需改 model 字符串。迁移流量前请检查四件事：

  1. 推理强度。 两者都接受同样的六档，默认都是 medium[2][3]。先用你现在使用的档位，同时比较准确率和每个任务的输出 token 数。
  2. 采样参数。 OpenAI 的 GPT-6 迁移指南说，当推理强度不是 none 时，要去掉 temperature、top_p 和 top_logprobs[7]。在 reAPI 上，GPT-6 Luna 遇到 temperature 和 top_p 会返回 400[12]。详见 GPT-6 Luna temperature。
  3. 回答长度。 如果下游代码或用户期望较长的回答，除了检查正确性，还要检查完整性。
  4. 图片。 如果有图片评估是在 9 月 25 日修复之前做的，请重新运行[9]。

各模型当前的 reAPI 价格见各自页面：GPT-6 Luna、GPT-5.6 Luna 和 GPT-5.6 Terra。

常见问题

为什么 Luna 6 比 Luna 5.6 便宜？

OpenAI 表示，缓存和推理方面的改进让它能以更低成本提供 GPT-6 Sol 和 Luna，并通过在 GPT-5.6 价格基础上降价 50% 把节省下来的成本让给用户[4]。它没有给出其他理由，也没有给 GPT-6 Luna 的价格设定截止日期。

GPT-6 Luna 变弱了吗？

按 OpenAI 公布的数字来看并没有：在 high 推理强度下，它在 AutomationBench 上比 GPT-5.6 Luna 高 5.4 分，每个任务的成本低 58%[4]。有些用户报告它在评审为主或要求穷尽的任务上表现更弱，其中一项 10 个任务的 A/B 测试在质量上更偏向 GPT-5.6 Luna[5]。请用你自己的提示词测试。

gpt 6 luna 比 terra 更强吗？

并不存在可以拿来比较的 GPT-6 Terra[6][7]。至于 GPT-5.6 Terra，OpenAI 没有发布过两者的正面基准对比。GPT-6 Luna 的输入价格是 Terra 的二十分之一，输出价格是其二十四分之一[1]。

gpt 6 luna 对比 5.6 sol

GPT-5.6 Sol 的刊例价为每 1M token 输入 $4、输出 $20，是 GPT-6 Luna 价格的 40 倍[1]。OpenAI 报告称，较高推理强度下的 GPT-6 Luna 在其事实准确性评估上与 GPT-5.6 Sol 持平，并且 max 推理强度下的 Luna 在 OSWorld 2.0 offline 上胜过 medium 推理强度下的 Sol[4]。

为什么 GPT-5.6 Luna 这么便宜？

OpenAI 于 2026 年 7 月 30 日将 GPT-5.6 Luna 降价 80%，其 changelog 没有给出降价原因[9]。即便如此，它仍然比 GPT-6 Luna 贵。

gpt-5.6 Luna 多少钱？

OpenAI 给 GPT-5.6 Luna 的刊例价为每 1M token 输入 $0.20、缓存输入 $0.02、缓存写入 $0.25、输出 $1.20。输入超过 272K token 的提示词，输入为 $0.40、输出为 $1.80，Batch 价格是 Standard 的一半[1]。

退回 5.6 Luna high，而不用 6 Luna xhigh/max，我真的会损失很多吗？

从价格看，GPT-5.6 Luna 的输出单价是 GPT-6 Luna 的 2.4 倍，而 xhigh 和 max 会产生更多按输出计费的推理 token[1][10]。OpenAI 报告的 GPT-6 Luna 相对前代在 AutomationBench 上的提升是在 high 推理强度下测得的[4]，所以在为 xhigh 或 max 付费之前，先测试 high 档的 GPT-6 Luna 是合理的第一步。请在你自己的工作负载上比较每个完成任务的成本和准确率。

在 GPT-6 Luna 与 5.6 Luna 之间如何选择

新的高调用量工作，先从 GPT-6 Luna 开始。它的输入价格减半，输出价格降低 58%，知识截止日期更新，并且在 OpenAI 自己与 GPT-5.6 Luna 的对比中胜出。如果某个已验证的生产提示词依赖长篇或穷尽式的回答，在并排测试给出不同结论之前，先保留 GPT-5.6 Luna，因为用户报告的退步正出现在这类场景。只有在你的评估显示多付 20–24× 的价格能换来你需要的准确率时，才使用 GPT-5.6 Terra。

对大多数团队来说，GPT-6 Luna vs 5.6 Luna 的问题到这里就有答案了：先测试 GPT-6 Luna，在评估显示旧模型表现更好的场景中保留旧模型。

参考资料

  1. OpenAI. API pricing. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/pricing
  2. OpenAI. GPT-6 Luna model page. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
  3. OpenAI. GPT-5.6 Luna model page. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
  4. OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. 2026 年 10 月获取自 openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
  5. Reddit r/codex. I A/B tested GPT-5.6 Luna and GPT-6 Luna on the same engineering tasks. 2026 年 10 月获取自 reddit.com/r/codex/comments/1wp7ckc
  6. OpenAI. Models. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models
  7. OpenAI. Using GPT-6. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
  8. OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
  9. OpenAI. API changelog. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/changelog
  10. OpenAI. Reasoning models. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
  11. Reddit r/OpenAI. Luna 6 is a massive downgrade over Luna 5.6. 2026 年 10 月获取自 reddit.com/r/OpenAI/comments/1wnxg0n
  12. reAPI. GPT-6 Luna API docs. 2026 年 10 月获取自 reapi.ai/docs/gpt-6-luna
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