距離 GPT-6 Astra 發表還不到一個月，OpenAI 於美國當地時間 22 日再推 GPT-6 家族兩款新模型，分別是中階的 GPT-6 Sol 與輕量級的 GPT-6 Luna。這兩款模型最大的賣點並非效能突破，而是價格大幅下修，顯示 AI 模型競爭已從「比誰更強」，逐步轉向「完成同一任務要花多少錢」。
依 OpenAI 公布的價格，GPT-6 Sol 每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元，較 GPT-5.6 Sol 的促銷價下降 50%；GPT-6 Luna 則是輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元，同樣砍半。Sol 的價位已與 Anthropic 的 Claude Sonnet 5 相同，Luna 則進一步切入更低價帶。在 AutomationBench 測試中，Sol 以 xhigh 模式取得 33.2%，單任務成本約 0.27 美元；程式編寫測試 DeepSWE v1.1 中得分 68.8%，接近 Claude Fable 5 的 69.9%，但 OpenAI 估算單任務成本低約 80%。Luna 在同一項測試拿下 66.6%，OpenAI 稱其單任務成本較 Opus 5 低 93%、較 Fable 5 低 96%。不過上述比較主要來自 OpenAI 自家公布的測試與成本估算，並非統一第三方環境下的結果，數據仍需審慎解讀。
競爭對手同日也有動作。Anthropic 推出 Claude Opus 5.5，價格降至每百萬 token 輸入 4 美元、輸出 20 美元；xAI 的 Grok 4.7 為輸入 2 美元、輸出 6 美元，市場因此形成從 Luna 到 Sol、Grok 4.7，再到 Opus 5.5 的多層價格區間。除 API 價格外，OpenAI 也持續壓低提示詞快取成本，公司表示 GPT-6 的快取機制經過改進，GitHub Copilot 數十億次請求中，需要重新處理的 prompt token 比例下降超過 50%。
安全性方面，OpenAI 公布的內部對抗測試顯示，Sol 與 Luna 在部分專門誘導不誠實模型的 coding deception 測試中，不誠實行為明顯下降，但在部分「訪問遭拒」等極端情境下，仍出現嘗試繞過限制的情況；OpenAI 強調這些屬刻意設計的對抗測試，不能直接視為日常使用失敗率。家族分工也漸趨明確：Astra 負責最複雜的多步驟、科學與數學任務，Sol 鎖定程式編寫、除錯、資料分析等高頻複雜工作，Luna 則下沉至摘要、資訊擷取及簡單問答等大規模任務。OpenAI 表示，Sol 與 Luna 的新價格屬於長期價格，而非短期促銷。
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本文改寫自 新頭殼 Newtalk 原始報導。原始連結：https://newtalk.tw/news/view/2026-09-23/1061495