GPT-5.6 Sol 減價逾兩成：直連 API、OpenRouter 同 Bedrock 點揀？

OpenRouter 價格更低，但唔好當成官方統一價

OpenRouter 目前顯示 GPT-5.6 Sol 的價格為每百萬輸入 tokens 2 美元、輸出 10 美元，即係 OpenAI 新列出的短上下文直連價一半。

對大量使用者嚟講，呢個差距可以直接影響採購決定。不過，OpenRouter 屬於模型路由平台，實際價格可能受供應商路線、促銷安排、快取、流量類型及服務條款影響，因此應該視為特定路由上的現行報價，而唔係 OpenAI 對所有渠道作出的永久統一減價。

比較價格時，亦要確認以下幾點：

• 路由背後係咪同一個模型版本；
• 是否使用同一種 Standard、Fast、Batch 或 Flex 服務層級；
• 輸入、輸出及快取 tokens 點樣計費；
• 有冇速率限制、服務保證或資料使用差異；
• 促銷幾時完，以及完結後會唔會恢復原價。

AWS Bedrock 加入三種跨區域推理方式

Amazon Bedrock 就將 GPT-5.6 Sol、Terra 同 Luna 擴展至 bedrock-runtime endpoint，支援 Responses API、Converse API 同 Chat Completions API，同時加入地理跨區域及全球跨區域推理。

In-Region：留喺指定 AWS 區域

In-Region 模式會將請求留喺使用者指定的 AWS Region，適合有嚴格資料管轄或合規要求的工作負載。初期 Sol 可用於 US East（N. Virginia）及 US East（Ohio）；Terra 同 Luna 另外亦支援 US West（Oregon）。

Geo cross-Region：只喺指定地理範圍內調度

Geo cross-Region inference 會喺預先定義的地理範圍內安排運算，例如美國、歐盟、日本或澳洲，而唔係鎖死單一 Region。企業可以用較大的容量池提升吞吐量，同時維持資料留喺指定地理範圍內，適合有地域資料留存要求但唔一定要鎖定單一機房的情況。

Global cross-Region：按實時容量全球調度

Global inference profile 會以 global. 開頭，例如 global.openai.gpt-5.6-sol。Bedrock 可以根據即時容量，將請求派往任何支援該模型的商用 AWS Region，容量池最大，亦較有利於應付需求高峰。

代價係，Global 模式未必符合要求資料必須留喺指定國家、地區或單一 Region 的合規政策。因此，企業唔可以單睇吞吐量同單價，仲要核對資料處理位置及合約條款。

Sol 的 Bedrock 價格同新配額

AWS 文件顯示，Sol 在 272K 短上下文價格層級下，Global cross-Region 的輸入價為每百萬 tokens 5 美元、輸出 30 美元；In-Region 及 Geo cross-Region 則為 5.50 美元輸入、33 美元輸出。

如果使用 1M 長上下文，Global cross-Region 價格為 10 美元輸入、45 美元輸出；In-Region 及 Geo cross-Region 則為 11 美元輸入、49.50 美元輸出。

容量方面，AWS 為 GPT-5.6 Sol 列出每個支援 Region 每分鐘 1,000 萬 tokens 的跨區域模型推理配額。配額計算每次請求的輸入及輸出 tokens 總和，涵蓋 Converse、ConverseStream、InvokeModel 及 InvokeModelWithResponseStream 等呼叫方式。

整個 GPT-5.6 系列在 Bedrock 支援文字及圖片輸入、文字輸出、prompt caching，並提供最高 100 萬 tokens 的上下文窗口；AWS 同時以 272K 作為短上下文定價層級。

對企業採購有咩實際影響？

呢一連串改動反映 2026 年前沿模型競爭，已經由單純鬥模型能力，轉向鬥 每次推理成本、速度、容量同採購彈性。OpenAI 先大幅壓低 Luna 同 Terra 的價格，再調低旗艦 Sol；而聚合平台亦可能以特定路由或限時優惠提供更低價格。

OpenAI 將較低價格同更高效的 runtime／inference 表現掛鈎，意味住基礎設施效率改善，開始轉化成客戶睇得到的降價及速度選項，而唔只係供應商自己的利潤空間。

對企業而言，Bedrock 的價值亦唔止係 token 價格。AWS 原生計費、IAM 權限控制、單區域或地理範圍路由，以及跨區域調度所帶來的容量與故障應變能力，都可能比表面上的每百萬 tokens 報價更重要。

所以，最穩陣的採購方法唔係盲目揀最平 endpoint，而係先用實際工作負載測試直連 OpenAI、Amazon Bedrock 同聚合平台，再逐項核對合約、資料處理方式、模型版本、速率限制、快取行為、延遲表現，以及 Global routing 是否符合合規要求。對需要嚴格地域限制的資料，Global 模式的容量優勢，未必值得放棄資料留存控制。