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GPT-6 Sol vs Terra vs Luna：Astra 和 6.1 Sol 各在哪一档
2026/10/07

GPT-6 Sol vs Terra vs Luna：Astra 和 6.1 Sol 各在哪一档

GPT-6 Sol vs Terra vs Luna 详解：OpenAI 的 GPT-6 系列包括 Astra、Sol、6.1 Sol 和 Luna，并没有 GPT-6 Terra。价格、推理档位、跑分以及各自该用在哪里。

GPT-6 Sol、Terra 和 Luna 是 OpenAI 的语言模型，不是加密货币 Solana 或 Terra Luna。如果你搜“GPT-6 Sol vs Terra vs Luna”却看到了币价，那是因为有些助手会这样理解这个查询。本文讲的是 API 模型。

先说结论：OpenAI 的 GPT-6 系列在 API 目录里有四个模型，分别是 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna，其中没有一个叫 Terra[1]。Terra 只存在于上一代，名字是 GPT-5.6 Terra[2]。下面用一张表把这五个模型放在一起，再看 OpenAI 和一家独立评测机构如何描述它们的差异，以及不同任务该选哪个。

要点速览

  • 没有 GPT-6 Terra。 OpenAI 的模型目录列出的是 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna，外加七月那一代的 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna[1]。
  • Astra 是最高档。 OpenAI 称 GPT-6 Astra 是“我们能力最强、用于最高要求工作的模型”，价格为每百万 token 输入 $10、输出 $50[1][3]。
  • Sol 是中间档，而且已经有了继任者。 GPT-6 Sol 于 2026 年 9 月 22 日发布；GPT-6.1 Sol 在 9 月 29 日跟进，输入 $2、输出 $10 不变，缓存输入更便宜[4]。
  • Luna 是高效档，输入 $0.10、输出 $0.50，定位是“专注、大批量的任务”[1][3]。
  • 跑分与价格同序。 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上（max effort），GPT-6 Astra 得 53，GPT-6.1 Sol 得 52，GPT-6 Sol 得 48，GPT-6 Luna 得 38[5]。

一张表看懂 GPT-6 系列

模型API 模型 id发布日期OpenAI 的描述推理档位（reasoning effort）输入 / 缓存输入 / 输出（每 1M token）
GPT-6 Astragpt-6-astra2026 年 9 月 3 日能力最强的模型，用于最高要求的工作low 到 max$10 / $1 / $50
GPT-6.1 Solgpt-6.1-sol2026 年 9 月 29 日以更低成本在复杂工作上接近 Astra 的表现low 到 max$2 / $0.10 / $10
GPT-6 Solgpt-6-sol2026 年 9 月 22 日为复杂编程和智能体工作流打造none 到 max$2 / $0.20 / $10
GPT-6 Lunagpt-6-luna2026 年 9 月 22 日最高效的模型，用于专注、大批量的任务none 到 max$0.10 / $0.01 / $0.50
GPT-5.6 Terragpt-5.6-terra2026 年 7 月 9 日兼顾智能与成本；大致相当于以前的“mini”档none 到 max$2 / $0.20 / $12

来源：模型目录与各模型页面[1]、OpenAI API changelog[4]、OpenAI 针对输入不超过 272K token 的提示词的 Standard 定价[3]、GPT-5.6 Terra 模型页面[2]。

纸面上五个模型的限制完全相同：1,050,000 token 的上下文窗口，最多 922,000 输入 token 和 128,000 输出 token，支持文本和图像输入，输出文本[1]。对表中每个模型，输入超过 272K token 的提示词，整个请求都按输入单价的 2x、输出单价的 1.5x 计费[1]。真正把它们区分开的是档位、价格，以及一些边缘情况下的 API 能力差异。

有 GPT-6 Terra 吗？

OpenAI 的 API 里没有。OpenAI 的目录中没有 GPT-6 Terra 这一项，按理应该在 gpt-6-terra 的模型页面也不存在[1]。GPT-6 Sol 与 Luna 的发布公告、GPT-6.1 Sol 的发布公告以及 OpenAI 的 GPT-6 模型指南，同样都没有提到 Terra[6][7][8]。

这个名字来自 GPT-5.6。那一代于 2026 年 7 月 9 日发布，分三档：GPT-5.6 Sol 主打前沿能力，GPT-5.6 Terra 兼顾智能与成本，GPT-5.6 Luna 面向高效的大批量工作[4]。OpenAI 自己的页面把它们对应到旧命名：Sol 对应不带后缀的模型，Terra 对应“mini”档，Luna 对应“nano”档[2]。

GPT-6 保留了 Sol 和 Luna，把最高档换成了新名字 Astra。Reddit 上一个热门帖子认为 GPT-6 Sol 实际上就是改了名的 Terra，但 OpenAI 没有发布过任何这样的说法。价目表能说明的是：GPT-6 Sol 现在每输入 token 的价格与 GPT-5.6 Terra 相同（$2），每输出 token 更便宜（$10 对 $12）[3]。如果你当初是出于成本考虑选了 Terra，那么最自然的对照测试对象就是 GPT-6 Sol。

GPT-6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 是同一档

GPT-6.1 Sol 是 GPT-6 Sol 的升级版，在它发布一周后推出[7]。OpenAI 的 GPT-6 Sol 模型页面现在会引导读者去看“更新的 Sol 模型 GPT-6.1 Sol”，GPT-6 指南则把 Astra、6.1 Sol 和 Luna 列为当前的三个选择[1][8]。

两个 Sol 模型的输入和输出价格相同。实际使用中真正有影响的差别是：

  • 缓存输入： GPT-6.1 Sol 每百万 $0.10，GPT-6 Sol 为 $0.20[3]。
  • 推理档位： GPT-6 Sol 接受 none；GPT-6.1 Sol 不接受，从 low 起步[8]。
  • Chat Completions 中的工具调用： GPT-6 Sol 在那里只有在 effort 为 none 时才支持 function calling；GPT-6.1 Sol 做任何工具调用都需要 Responses API[8]。
  • 跑分： OpenAI 称 GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE 上比 GPT-6 Sol 的最好成绩高 6.4 分，并在该基准上追平 GPT-6 Astra，成本约为其五分之一[7]。

如果有人说“Sol 接近 Astra”，引用的通常是 6.1 的发布公告。在采信某个对比之前，先确认它实际用的是哪个 Sol。

GPT-6 Sol vs Luna：跑分怎么说

OpenAI 表示，Sol 和 Luna“采用与 GPT-6 Astra 类似的方法”训练，API 价格比 GPT-5.6 的促销价下调了 50%[6]。两者的价格差距很大：Luna 的每 token 单价在输入和输出上都只有 Sol 的二十分之一[3]。

Artificial Analysis 在 max effort 下用自家的基准套件测了这两个模型：

指标（max effort）GPT-6 SolGPT-6 Luna
Intelligence Index4838
Terminal-Bench 4.0（智能体编程与终端操作）44%13%
AA-LCR（长上下文推理）84%83%
单任务成本$1.04$0.07
输出速度95 tokens/s128 tokens/s

来源：Artificial Analysis，2026 年 10 月 7 日获取[5]。

规律很清楚。在长上下文阅读上，Luna 与 Sol 相差无几；在终端里的多步智能体编程上，它落后很多。OpenAI 自己的数字在编程上对 Luna 更友好：在 DeepSWE v1.1 上，max effort 的 Luna 得分 66.6%，Sol 为 68.8%[6]。两个基准测的东西不同，应当把它们看作一个区间，而不是互相矛盾。

按任务挑选 GPT-6 模型

OpenAI 公布了一张“模型 + effort”组合的阶梯表，按从最便宜到能力最强排列。对“我该用哪个”这个问题，这是最清楚的官方答案：

档次模型与 effortOpenAI 给出的示例工作
1Luna, Low精细修改、边界清晰的问题求解、简单的数据抽取
2Luna, Extra high跨应用查找上下文、安排工作优先级、约束明确的问题
3GPT-6.1 Sol, Medium复杂的技术工作，以及预计还要修改的协同交付物
4GPT-6.1 Sol, Extra high打磨完善的交付物、基于相互矛盾证据做出的决策
5Astra, Low保留事实与细节的精炼写作和内容改编
6Astra, Medium需要广泛上下文和完整结果的大型项目
7Astra, Extra high高要求的分析，以及要求严苛的复杂交付物

来源：OpenAI 模型选择指南[9]。

OpenAI 的建议是从低档开始，保持“能达到你质量标准的最轻设置”。它还说，如果不在乎成本和延迟，可以默认用 Astra[9]。落到实际：

  • 分类、抽取、打标签、路由： Luna。OpenAI 自己举的例子是发票字段、请求分类和结构化摘要[8]。
  • 编程智能体、调试、文档密集型分析： Sol。OpenAI 的指南现在为这一档点名的是 GPT-6.1 Sol；需要 effort none 时，GPT-6 Sol 仍是可选项。
  • 最难的推理、研究和 computer use 工作： Astra[8]。
  • 混合流量： 按难度路由，大部分交给 Luna，Luna 答错的部分交给 Sol 或 Astra。

在 reAPI 上调用 GPT-6 Sol、Luna 和 Astra

reAPI 通过同一个 Chat Completions 端点和同一个 API key 提供 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 和 GPT-6 Astra。模型 id 分别是 gpt-6-sol、gpt-6-luna 和 gpt-6-astra。截至 2026 年 10 月 7 日，GPT-6.1 Sol 不在 reAPI 的模型列表中。

在 reAPI 上，三者的请求细节有几处不同[10]：

  • Sol 和 Luna 接受 reasoning_effort 的全部六个取值，从 none 到 max，默认 medium。Astra 接受 low 到 max；传 none 会返回 400。
  • 在 Sol 和 Luna 上，temperature、top_p、frequency_penalty 和 presence_penalty 会返回 400。不要传这些参数。
  • 2026 年 9 月 24 日实测时，Sol 和 Luna 的 function calling 在 effort 为 medium 和 none 时都返回了 tool_calls。

当前每 token 价格见各模型页面。成本方面的详细分析见 GPT-6 Sol pricing 和 GPT-6 Luna API pricing；在 Sol 和 Astra 之间怎么选，见 GPT-6 Sol vs Astra。

常见问题

GPT-6 Sol 和 Luna 是什么？

它们是 OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日发布的两个模型。GPT-6 Sol 为复杂编程和智能体工作流打造；GPT-6 Luna 是 OpenAI 最高效的模型，面向专注、大批量的任务[1][4]。两者都接受文本和图像输入，输出文本。在 GPT-6 系列中，它们都位于 GPT-6 Astra 之下。

Terra 在新一代里对应哪个位置？

目前没有对应的位置。OpenAI 的目录里没有 GPT-6 Terra[1]。Terra 是 GPT-5.6 的中间档，而输入 $2 的 GPT-6 Sol 现在与 GPT-5.6 Terra 输入价格相同，输出价格更低[3]。

GPT-6 Luna 比 Terra 高一档吗？

按价格档位不是：Luna 是低价档，GPT-5.6 Terra 是中间档。GPT-6 Luna 每百万 token 输入 $0.10、输出 $0.50，Terra 则是 $2 和 $12[3]。OpenAI 没有发布 Luna 与 Terra 的直接对比基准，所以如果你要从 Terra 迁移，请用自己的任务把两者都测一遍。

Astra 就是 GPT-6 吗？

GPT-6 Astra 是 GPT-6 系列中的一个模型，也是能力最强的那个。这个系列还包括 GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna[1]。Astra 最先发布，时间是 2026 年 9 月 3 日[4]。

GPT-6 Luna 和 6.1 Sol 有什么区别？

GPT-6.1 Sol 每输入和输出 token 的价格是 GPT-6 Luna 的 20 倍（$2 和 $10 对 $0.10 和 $0.50）[3]。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上（max effort），6.1 Sol 得 52，Luna 得 38[5]。OpenAI 的阶梯表把 Luna 放在前两档，6.1 Sol 放在接下来的两档[9]。

写代码用 GPT-6 Sol 还是 Luna？

智能体编程选 Sol。Artificial Analysis 在 max effort 下测得 Terminal-Bench 4.0 上 Sol 为 44%、Luna 为 13%[5]。在 OpenAI 的 DeepSWE 测试里 Luna 差距更小（66.6% 对 68.8%），所以对于边界清晰、价格因素又比较重要的修复任务，值得测试一下 Luna[6]。

现在如何在 GPT-6 Sol、Terra 和 Luna 之间选择

把这个系列看成三个档位，而不是三个名字：Astra 在顶部，Sol 居中，Luna 在底部；GPT-5.6 Terra 是上一代的中间档，GPT-6 没有沿用。对于大批量、结果可校验的任务，从 Luna 开始。对于编程智能体和复杂分析，用 Sol，并在你的平台提供 6.1 版本时拿它做对比。Astra 留给答错的代价比 token 费用更高的工作。这就是 GPT-6 Sol vs Terra vs Luna 的实用答案。

参考资料

  1. OpenAI. Models (API model catalogue) and the GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol and GPT-6 Luna model pages. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models
  2. OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
  3. OpenAI. API pricing. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/pricing
  4. OpenAI. API changelog. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/changelog
  5. Artificial Analysis. GPT-6 Sol (Max) vs GPT-6 Luna (Max) and GPT-6.1 Sol (Max) vs GPT-6 Astra (Max): model comparisons. 2026 年 10 月获取自 artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-sol-vs-gpt-6-luna
  6. OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. 2026 年 10 月获取自 openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
  7. OpenAI. Introducing GPT-6.1 Sol. 2026 年 10 月获取自 openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol
  8. OpenAI. Using GPT-6 (API guide) and A model guide for the GPT-6 family. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model 和 openai.com/index/practical-guide-building-gpt-6
  9. OpenAI. Model selection. 2026 年 10 月获取自 developers.openai.com/api/docs/guides/model-selection
  10. reAPI. GPT-6 Sol, GPT-6 Luna and GPT-6 Astra API docs. 2026 年 10 月获取自 reapi.ai/docs/gpt-6-sol、reapi.ai/docs/gpt-6-luna 和 reapi.ai/docs/gpt-6-astra
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