GPT-6 Astra 发布还不到一个月，OpenAI 就把家族成员补齐了，而且一上来就打价格。

美国当地时间 9 月 22 日，OpenAI 正式发布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，分别承担中阶和轻量任务。这次最大的变化不是跑分，而是价格。
按官方口径，GPT-6 Sol 的 API 定价是每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，比上一代 GPT-5.6 Sol 的促销价降了 50%；GPT-6 Luna 是每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，同样降了 50%。OpenAI 特别说明，这是长期价格，不是限时促销。

这个价格意味着什么？Sol 直接压到了 Claude Sonnet 5 的价位（也是 2 美元输入、10 美元输出）。Luna 则往更低价的市场下探，输入价甚至比小米刚发布的 MiMo-V2.6-Flash（0.14 美元）还低约 29%，不过它的输出价 0.50 美元比小米的 0.28 美元要高。
OpenAI 这次反复强调一个词：每个任务的成本（cost per task）。它公布的数据里，Sol 在自动化工作流测试 AutomationBench 上得分 33.2%，单任务成本约 0.27 美元；作为对比，GPT-6 Astra 在低推理档得分 30.3%，单任务成本是 Sol 的 3.9 倍；Claude Opus 5 在最高档得分 26.9%，成本约是 Sol 的 11.1 倍。编程测试 DeepSWE v1.1 里，Sol 得分 68.8%，距最高的 Claude Fable 5（69.9%）只差 1.1 个百分点，而 OpenAI 估算其单任务成本低约 80%。
需要说清楚的是，这些都是 OpenAI 自己公布的测试和成本估算，不是统一第三方环境下的横向对比。其中 Fable 5.1 的成本计算还涉及 Opus 5 的兜底调用，OpenAI 明确表示公布的估算没有计入这部分成本。

同一天，Anthropic 也发布了 Claude Opus 5.5，定价 4 美元输入、20 美元输出，比 Opus 5 降了 20%，但官方称典型工作负载的运行成本能降约 40%。再加上 xAI 刚发的 Grok 4.7（200K 提示以内 2 美元输入、6 美元输出，超出后翻倍），市场已经出现很密的价格梯度。
除了价格，Sol 和 Luna 还继承了 Astra 改进后的表达风格，回答更简洁，少了些术语堆砌。对齐方面，OpenAI 公布在诱导模型不诚实的测试中，Sol 的欺骗率从 10.4% 降到 1.3%，Luna 从 9.5% 降到 2.8%。但这些是刻意设计的对抗场景，不等于日常使用中的出错概率。
真人点评：这次发布会最值得琢磨的，是 OpenAI 不再只讲"我更强"，而是开始讲"干同样的活我花多少钱"。对做应用的人来说，这才是能直接写进账本的东西。但别急着照搬宣传数字——厂商自报的成本估算普遍不含重试、兜底和失败开销，真实账本往往要翻倍。我的建议是，拿到新模型先用自己业务里最典型的 20 个任务跑一遍，算清"跑通一个任务花多少"，再决定要不要把路由改过去。价格战打起来，对开发者是好事，但盲目迁移的坑也是真的。本文不构成投资建议。