| 模型 | 定位 | 輸入價格(每百萬 Token) | 輸出價格(每百萬 Token) |
|---|---|---|---|
| Sol | 旗艦前沿模型(極致推理、自主代理任務、程式碼) | $5.00 | $30.00 |
| Terra | 均衡日常模型(性能媲美 GPT-5.5,成本減半) | $2.50 | |
| Luna | 快速低成本模型(適合高吞吐量工作負載) | $1.00 |
Sol 的定價與 GPT-5.5 相同,等於是免費的效能升級 。Terra 以約一半的價格提供 GPT-5.5 等級的性能 。Luna 則是該系列中最便宜的模型 。
GPT-5.6 引入了 更可預測的提示快取,這對於反覆發送大型固定上下文的自主代理循環尤其重要 。
prompt_cache_retention 的預設值現在為 24 小時,取代先前的 in_memory,實現了更長時間的預設快取 。若獲准的組織無法存取 GPT-5.6,OpenAI 幫助中心建議以下步驟 :
對於更廣泛的 API 疑難排解(適用於 gpt-5 系列),OpenAI 建議 :
reasoning.effort 設定為 "minimal" 或 "low" 以處理常規工作。這是 有史以來第一個由白宮把關的前沿 AI 商業發佈 。關鍵事實:
| 模型 | 定位 | 輸入價格(每百萬 Token) | 輸出價格(每百萬 Token) |
|---|---|---|---|
| Sol | 旗艦前沿模型(極致推理、自主代理任務、程式碼) | $5.00 | $30.00 |
| Terra | 均衡日常模型(性能媲美 GPT-5.5,成本減半) | $2.50 | |
| Luna | 快速低成本模型(適合高吞吐量工作負載) | $1.00 |
Sol 的定價與 GPT-5.5 相同,等於是免費的效能升級 。Terra 以約一半的價格提供 GPT-5.5 等級的性能 。Luna 則是該系列中最便宜的模型 。
GPT-5.6 引入了 更可預測的提示快取,這對於反覆發送大型固定上下文的自主代理循環尤其重要 。
prompt_cache_retention 的預設值現在為 24 小時,取代先前的 in_memory,實現了更長時間的預設快取 。若獲准的組織無法存取 GPT-5.6,OpenAI 幫助中心建議以下步驟 :
對於更廣泛的 API 疑難排解(適用於 gpt-5 系列),OpenAI 建議 :
reasoning.effort 設定為 "minimal" 或 "low" 以處理常規工作。這是 有史以來第一個由白宮把關的前沿 AI 商業發佈 。關鍵事實:
| $15.00 |
| $6.00 |
| $15.00 |
| $6.00 |