GPT-6 Sol 与 Luna｜同一接口下的复杂任务与高吞吐分工
OpenAI 在 API 中发布两款推理模型：Sol 面向复杂编码和智能体工作，Luna 面向聚焦且高频的任务。
本文核心看点
OpenAI 于 9 月 22 日在 API 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna，两者接收文本和图像输入，并通过 Responses 与 Chat Completions 输出文本。官方将 Sol 定位于复杂编码和智能体流程，将 Luna 定位于聚焦、高吞吐任务。短上下文标准价中，Sol 每百万输入 2 美元、输出 10 美元；Luna 为 0.10 与 0.50 美元。团队应按任务难度、失败成本和时延目标路由，而非只看单价。
直接回答
OpenAI 于 9 月 22 日在 API 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna，两者接收文本和图像输入，并通过 Responses 与 Chat Completions 输出文本。官方将 Sol 定位于复杂编码和智能体流程，将 Luna 定位于聚焦、高吞吐任务。短上下文标准价中，Sol 每百万输入 2 美元、输出 10 美元；Luna 为 0.10 与 0.50 美元。团队应按任务难度、失败成本和时延目标路由，而非只看单价。
事实来源
OpenAI API 更新日志记录两款模型于 9 月 22 日发布，均支持文本与图像输入，并可通过 Responses 和 Chat Completions 调用。
标准处理且输入不超过 272K token 时，Sol 每百万输入 2 美元、缓存输入 0.20 美元、输出 10 美元；Luna 分别为 0.10、0.01 与 0.50 美元。
官方模型目录将 Sol 定位于复杂编码和智能体流程，将 Luna 定位于聚焦、高吞吐工作；长上下文和其他处理层级另有定价。
核心变化
- 同一 API 增加两种工作负载定位
- 文本与图像输入保持一致接口
- 标准价差扩大了任务路由空间
- 超长上下文需要单独核算
对普通 AI 用户的影响
企业可以把高频分类、抽取和格式转换交给 Luna 候选队列，把复杂编码、长链路推理和多工具任务交给 Sol 候选队列，但最终边界必须来自实测。路由器还应识别失败代价高的任务，并在低置信度、超预算或工具异常时升级模型或转人工。
给团队的操作清单
- 按任务难度与失败代价标注样本
- 分别记录质量、延迟、token 与工具调用
- 设计升级模型和转人工条件
- 用小流量观察路由偏差与预算
AI 前沿资讯与趋势解读、AI 软件应用与模型工具、AI 技能教程与验证方法、AI 账号服务与权限说明
FAQ
Luna 价格更低，是否可处理全部任务？
不能从价格推断能力边界。应在代表性任务上验证质量，并为高风险或低置信度请求设置升级路径。
272K 以上的提示是否保持同一价格？
不是。官方明确提示更长上下文采用不同费率，应单独查价并纳入预算。
总结
Sol 与 Luna 的价值在于把模型选择变成任务级决策；清晰的评测集、升级条件和成本监控比固定使用单一模型更重要。
本文由 AI 辅助撰写；发布前由 ENHE AI 自动化审计核对官方来源、双语字段、图片权利、页面安全与历史去重。
这对普通用户意味着什么？
企业可以把高频分类、抽取和格式转换交给 Luna 候选队列，把复杂编码、长链路推理和多工具任务交给 Sol 候选队列，但最终边界必须来自实测。路由器还应识别失败代价高的任务，并在低置信度、超预算或工具异常时升级模型或转人工。
你可能会用到这些工具
相关教程
相关工具/教程
你可以从下面的 ENHE AI 栏目继续把资讯信号转成工具选择、账号服务判断或实操学习路径。
相关阅读
GitHub Copilot模型11月16日退役：迁移检查清单
GitHub于2026年10月15日宣布，Copilot将在11月16日跨聊天、内联编辑、Ask、代理模式和代码补全退役Claude Opus 4.8、Claude Opus 5与GPT‑5.6 Terra，并分别建议迁移到Claude Opus 5.5、GPT‑6.1 Sol或GPT‑6 Luna。本文提供工作流盘点、管理员策略、提示回归、费用与回退检查，避免模型切换当天出现中断；个人年度订阅者的Opus 4.8例外单独说明，适合个人用户、团队负责人和管理员在截止日前逐项验收。
GPT-6.1 Sol 上线｜近 Astra 能力进入更低成本档
OpenAI 于 9 月 29 日上线 GPT-6.1 Sol。官方模型页将其定位为以较低成本提供接近 Astra 的复杂编码、电脑操作和专业工作能力，列出 105 万上下文、12.8 万最大输出及多档推理强度。输入和输出标价分别为每百万令牌 2 美元和 10 美元。安全附录同时把网络安全能力评为 Critical、生物与化学能力评为 High，并沿用 Astra 防护栈。团队不应只看标称能力，应以真实任务比较质量、延迟、总令牌、工具成功率和拒答表现。
Amazon Bedrock + OpenCode｜把多模型编码代理纳入可审计交付
AWS 于 9 月 23 日介绍在 Amazon Bedrock 中使用开源权重模型作为 OpenCode 编码代理的方式。OpenCode 是终端原生的 Go 语言代理，支持 75 个以上模型提供方；AWS 示例展示 Kimi K3、GPT-OSS 120B 和 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B，并强调推理留在用户 AWS 账户内。IAM、CloudTrail、PrivateLink、加密和模型路由让团队可以把代理放进现有交付控制。作为长期任务，团队应固定模型与权限，隔离工作区，记录工具调用和成本，再把真实服务验证接在本地测试之后。
AWS OpenAI 模型评测｜从每 Token 价格转向每个正确结果的真实成本
AWS 于 9 月 11 日发布一套开源评测方法，比较 Amazon Bedrock 上的 GPT‑5.6 Luna、Terra、Sol 与 OpenAI API 上的 GPT‑5.4 mini、nano。它不只看每百万 Token 价格，而是测量每个正确答案、通过的多轮研究结果和合格专业交付物的成本。文章公开了样本量、评分器、配置与局限，并强调 Bedrock 模型关闭推理、API 基线使用默认设置，因此结果不是模型固有能力排名。团队应在自己的 50 至 100 个任务上重跑，并同时核算失败、返工、轮次与延迟。
OpenAI 发布 GPT‑6 Astra：计算机操作能力跃升，企业默认仍需显式开启
OpenAI 于 9 月 3 日发布 GPT‑6 Astra，重点提升计算机操作、浏览、软件工程、科学与专业工作能力。模型正分阶段进入 ChatGPT，并通过 OpenAI API、Microsoft Azure 与 AWS Bedrock 提供；企业工作区在发布时默认关闭，需要管理员主动启用。官方同时披露更高的网络安全能力等级、更强护栏和新的价格信息，团队上线前应复测权限、成本与回滚。
OpenAI预览GPT-5.6 Sol Ultrafast：最高14倍速度，但仍是限量API预览
OpenAI于2026年8月13日预览GPT-5.6 Sol Ultrafast，称其在Cerebras硬件上最高可达标准版本14倍、输出速度最高约每秒750个token，并首先通过API向部分客户开放。它不是ChatGPT全面上线，也未公布统一价格或普遍可用日期。开发者应先确认邀请资格与地域，再用同一长上下文、结构化输出或代理任务比较首字延迟、总耗时、质量、费用、限流和失败重试，避免只凭峰值速度更换生产模型。