OpenAI 據報推出的 GPT-6 系列，核心其實係一個很實際的生產部署問題：遇上高難度、出錯代價高的工作，就付較高成本換取能力；大量重複請求，就要把每次處理成本壓低。Astra 是高階選擇，Sol 定位為實用的中間級別，Luna 則面向高吞吐量、低成本的工作。

API 收費一覽

以下價格均以每 100 萬個 token 計，美元為單位。

模型	輸入	輸出	較適合的工作
GPT-6 Astra	US$10	US$50	複雜推理、高風險程式開發、要求高的代理式（agentic）工作流程
GPT-6 Sol	US$2	US$10	專業工作流程、編程、電腦操作，以及重視準確度的生產環境任務
GPT-6 Luna	US$0.10	US$0.50	大批量分類、資料擷取、路由、對話及其他例行自動化

據報，GPT-6 Astra 的標準收費為每 100 萬個輸入 token 10 美元、輸出 token 50 美元，明顯屬於系列中的高價位選項。17 Sol 的輸入與輸出價格都是 Astra 的五分之一；Luna 則是 Astra 標價的百分之一。這個價差讓團隊可按每個請求的實際經濟效益配對模型，而不是所有工作都一律使用最貴的型號。

三個級別應該點樣分工？

GPT-6 Astra：留畀最棘手的工作

當答錯、不完整，或者結果質素不足所帶來的損失，高過 token 成本時，Astra 才是合理選擇。例如複雜推理、困難的程式開發任務，以及需連續完成多步操作、容錯空間較低的 AI 代理。

取捨很直接：Astra 每個輸入或輸出 token 的成本，都是 Sol 的 5 倍。只有在額外能力確實能顯著改善成果時，用它才划算；單純因為它是最高階模型，未必足以成為理由。

GPT-6 Sol：生產環境的通用主力

Sol 位於系列中間位置。每 100 萬個輸入 token 2 美元、輸出 token 10 美元，目標是需要比輕量路由或資料擷取模型更強能力的專業工作，同時避免 Astra 的高昂成本。

對不少團隊來說，Sol 很可能是編程助手、內部知識工作流程、電腦操作自動化，以及面向客戶而又重視回覆質素的應用之起點。只把真正困難的個案升級交畀 Astra，有助控制整套系統的平均成本。

GPT-6 Luna：以規模和成本行先

Luna 每 100 萬個輸入／輸出 token 分別只收 0.10／0.50 美元，令請求量極大的工作有完全不同的成本結構。常見用途包括標籤、分類、資料擷取、摘要、意圖路由，以及第一輪客服自動化。

不過，Luna 不代表適合所有工作。它最有價值的情況，是流程可接受使用成本較低的模型，或已有驗證規則及升級機制把關。常見架構是先由 Luna 處理大部分例行請求，再把含糊或高價值的個案轉交 Sol 或 Astra。

降價反映咩趨勢？

OpenAI 表示，Sol 和 Luna 的價格下調來自快取（caching）和推理效率的改進，並稱相較 GPT-5.6 的推廣價，兩者均便宜 50%。Sol 由每 100 萬個輸入／輸出 token 的 4／20 美元，降至 2／10 美元；Luna 則由 0.20／1.20 美元降至 0.10／0.50 美元。

大市方向亦一致。Anthropic 列出的 Claude Opus 5.5 收費為每 100 萬個輸入 token 4 美元、輸出 token 20 美元，低過 Claude Opus 5 的 5／25 美元。12 Anthropic 同時表示，Opus 5.5 是為長時間運行的代理式編程及知識工作而設。2

對採購方而言，token 標價只係成本的一部分。模型可靠度、輸出長度、快取使用率、延遲，以及需要重試多少次，都會影響完成一項真實工作的總成本。一個看似平價、但經常要人手修改或反覆重做的模型，實際未必更便宜。

雲端平台可以點樣受惠？

較低成本的模型級別，可以令原本未能符合成本目標的 AI 功能變得可行。對雲端平台來說，更多可部署的 AI 工作負載，可能同時帶動周邊基建和服務需求，例如資料系統、身分管理、安全、監察及應用程式託管。

短期內最具實際價值的做法，可能是模型路由：企業先以低成本級別處理例行工作，只在例外情況使用高階模型。這尤其適合大型客服、文件處理和軟件開發工作流程。

不過，供應情況和轉售價格仍應直接向各供應商核實。現有資料未能證實 Sol 與 Luna 是否已透過每一個雲端市集提供，亦未能證明各平台的商業條款會與 OpenAI 直接 API 價格完全相同。

實際選型：先睇工作，唔好先睇型號名

• 用 Astra：工作困難、影響重大，或者答錯的代價很高。
• 用 Sol：需要穩健的通用表現，應付日常企業及開發工作流程。
• 用 Luna：請求量、延遲和單次成本最重要，而且有機制可把棘手個案轉交更高階模型。

真正值得留意的，不單是多了一個模型級別，而是高階推理與大眾化自動化之間的價差，已經大到足以支援有策略地分流模型。能夠同時量度三個級別的質素、延遲與完整任務成本的團隊，會比每個請求都預設使用最強模型的團隊更有優勢。

OpenAI 據報推出的 GPT-6 系列，核心其實係一個很實際的生產部署問題：遇上高難度、出錯代價高的工作，就付較高成本換取能力；大量重複請求，就要把每次處理成本壓低。Astra 是高階選擇，Sol 定位為實用的中間級別，Luna 則面向高吞吐量、低成本的工作。

API 收費一覽

以下價格均以每 100 萬個 token 計，美元為單位。

模型	輸入	輸出	較適合的工作
GPT-6 Astra	US$10	US$50	複雜推理、高風險程式開發、要求高的代理式（agentic）工作流程
GPT-6 Sol	US$2	US$10	專業工作流程、編程、電腦操作，以及重視準確度的生產環境任務
GPT-6 Luna	US$0.10	US$0.50	大批量分類、資料擷取、路由、對話及其他例行自動化

據報，GPT-6 Astra 的標準收費為每 100 萬個輸入 token 10 美元、輸出 token 50 美元，明顯屬於系列中的高價位選項。17 Sol 的輸入與輸出價格都是 Astra 的五分之一；Luna 則是 Astra 標價的百分之一。這個價差讓團隊可按每個請求的實際經濟效益配對模型，而不是所有工作都一律使用最貴的型號。

三個級別應該點樣分工？

GPT-6 Astra：留畀最棘手的工作

當答錯、不完整，或者結果質素不足所帶來的損失，高過 token 成本時，Astra 才是合理選擇。例如複雜推理、困難的程式開發任務，以及需連續完成多步操作、容錯空間較低的 AI 代理。

取捨很直接：Astra 每個輸入或輸出 token 的成本，都是 Sol 的 5 倍。只有在額外能力確實能顯著改善成果時，用它才划算；單純因為它是最高階模型，未必足以成為理由。

GPT-6 Sol：生產環境的通用主力

Sol 位於系列中間位置。每 100 萬個輸入 token 2 美元、輸出 token 10 美元，目標是需要比輕量路由或資料擷取模型更強能力的專業工作，同時避免 Astra 的高昂成本。

對不少團隊來說，Sol 很可能是編程助手、內部知識工作流程、電腦操作自動化，以及面向客戶而又重視回覆質素的應用之起點。只把真正困難的個案升級交畀 Astra，有助控制整套系統的平均成本。

GPT-6 Luna：以規模和成本行先

Luna 每 100 萬個輸入／輸出 token 分別只收 0.10／0.50 美元，令請求量極大的工作有完全不同的成本結構。常見用途包括標籤、分類、資料擷取、摘要、意圖路由，以及第一輪客服自動化。

不過，Luna 不代表適合所有工作。它最有價值的情況，是流程可接受使用成本較低的模型，或已有驗證規則及升級機制把關。常見架構是先由 Luna 處理大部分例行請求，再把含糊或高價值的個案轉交 Sol 或 Astra。

降價反映咩趨勢？

OpenAI 表示，Sol 和 Luna 的價格下調來自快取（caching）和推理效率的改進，並稱相較 GPT-5.6 的推廣價，兩者均便宜 50%。Sol 由每 100 萬個輸入／輸出 token 的 4／20 美元，降至 2／10 美元；Luna 則由 0.20／1.20 美元降至 0.10／0.50 美元。

大市方向亦一致。Anthropic 列出的 Claude Opus 5.5 收費為每 100 萬個輸入 token 4 美元、輸出 token 20 美元，低過 Claude Opus 5 的 5／25 美元。12 Anthropic 同時表示，Opus 5.5 是為長時間運行的代理式編程及知識工作而設。2

對採購方而言，token 標價只係成本的一部分。模型可靠度、輸出長度、快取使用率、延遲，以及需要重試多少次，都會影響完成一項真實工作的總成本。一個看似平價、但經常要人手修改或反覆重做的模型，實際未必更便宜。

雲端平台可以點樣受惠？

較低成本的模型級別，可以令原本未能符合成本目標的 AI 功能變得可行。對雲端平台來說，更多可部署的 AI 工作負載，可能同時帶動周邊基建和服務需求，例如資料系統、身分管理、安全、監察及應用程式託管。

短期內最具實際價值的做法，可能是模型路由：企業先以低成本級別處理例行工作，只在例外情況使用高階模型。這尤其適合大型客服、文件處理和軟件開發工作流程。

不過，供應情況和轉售價格仍應直接向各供應商核實。現有資料未能證實 Sol 與 Luna 是否已透過每一個雲端市集提供，亦未能證明各平台的商業條款會與 OpenAI 直接 API 價格完全相同。

實際選型：先睇工作，唔好先睇型號名

• 用 Astra：工作困難、影響重大，或者答錯的代價很高。
• 用 Sol：需要穩健的通用表現，應付日常企業及開發工作流程。
• 用 Luna：請求量、延遲和單次成本最重要，而且有機制可把棘手個案轉交更高階模型。

真正值得留意的，不單是多了一個模型級別，而是高階推理與大眾化自動化之間的價差，已經大到足以支援有策略地分流模型。能夠同時量度三個級別的質素、延遲與完整任務成本的團隊，會比每個請求都預設使用最強模型的團隊更有優勢。