| GPT-5.6 Terra(均衡款) | 2.00 美元 | 12.00 美元 | 調降 20%(原價 2.50/15 美元) |
| GPT-5.6 Sol(旗艦款) | 5.00 美元 | 30.00 美元 | 價格不變,但新增付費極速模式 |
Luna 的輸入加輸出合計價格降至每百萬 tokens 1.40 美元,使其成為市場上最便宜的前沿級模型之一 。Terra 的合計價格降至每百萬 tokens 14 美元。Sol 的「極速模式」處理速度最高可達標準模式的 2.5 倍,價格為標準模式的 2 倍,智慧能力不受影響 。
這次降價背後,最令人矚目的是其工程故事。7 月 29 日,OpenAI 揭露 GPT-5.6 Sol 自主改寫並優化了自身在生產環境中運行的 GPU 核心程式碼——也就是真正在硬體上執行模型的底層程式 。
在 Codex 開發環境中,GPT-5.6 Sol 連接至 OpenAI 的內部基礎設施,設計並運行了數百項架構實驗,啟動並監控部署,然後根據結果進行迭代 。該模型學會了用於 OpenAI 核心程式堆疊的程式語言 Triton 與 Gluon 的高效語法 。
根據 OpenAI 公布的數據,主要成果包括 :
這些只是整體系統優化的一部分。其他報導還提到 負載平衡機制全面翻新,可根據地理位置、加速器類型和快取可用性動態分配請求,以及 提示快取 功能(約 30 分鐘 TTL),使快取輸入的成本比全新輸入便宜 90% 。
OpenAI 在產品上市不久後即如此激進地降價,反映的是僅僅幾週內就已天翻地覆的競爭格局。
Moonshot AI 的 Kimi K3(7 月 17 日發布)是一款來自北京新創公司、擁有 2.8 兆參數的開源模型,其前端編碼基準測試成績可與 GPT-5.6 Sol 及 Anthropic 的 Fable 5 匹敵甚至超越 。在 Arena 的前端程式碼排行榜上,Kimi K3 獲得 1,679 分,擊敗了 GPT-5.6 Sol 與 Fable 5 。7 月 30 日由 Startrise AI Labs 發布的獨立評測顯示,Kimi K3 在一個前端工程測試中與 Anthropic 的 Claude Opus 5 打成平手,但成本卻天差地別:執行完整測試套件僅需 7.17 美元,而 Opus 5 需要 21.17 美元 。
Kimi K3 成為全球最大的開源權重 AI 模型。據報導,微軟甚至考慮將其導入 Copilot,此舉每年或可為微軟節省高達 6 億美元(每 token 成本降低 60%)。
Anthropic 於 7 月 24 日發布 Claude Opus 5,每百萬輸入 tokens 定價 5 美元,是 Fable 5 價格的一半,但在多項基準測試中表現更佳 。這對與 GPT-5.6 Sol 處於同一價格帶的 OpenAI 形成直接壓力。
Google 與 微軟 也在 7 月接連發布多款高性價比模型,進一步擠壓了中階與入門市場 。
在這樣的競爭環境下,OpenAI 的策略是將 Luna 定位為高流量、價格敏感型工作負載的「犧牲打」(loss leader),而 Sol 則繼續扮演高階差異化角色的定位 。
這波降價並非獨立事件。企業正越來越要求對 AI 支出進行嚴格預算控管,這與他們管理雲端費用的方式如出一轍。
2026 年 7 月 22 日,OpenAI 在其 API 平台新增了 可強制執行的月度支出上限 功能 。與 6 月針對 ChatGPT Enterprise 推出的軟性配額(僅儀表板觀察功能)不同,7 月 22 日的功能會讓 即時 API 請求在月度預算耗盡時直接回傳 HTTP 429 錯誤,停止服務 。管理員可以為整個組織或單一專案設定上限,該配額將在每個帳單週期開始時重置 。
這是對一個普遍痛點的直接回應。多個消息來源指出,Amazon 等大型企業正對內部和客戶端實施 AI 支出上限,因為企業開始嚴格審視投資回報率 。採購策略已經轉變:路透社報導指出,注重成本的企業如今正以管理雲端費用的方式來對待 AI——編列專用預算、設定配額,並要求大規模部署須經 CIO 層級批准 。
OpenAI 的強制支出上限為企業提供了一個防止 AI 代理程式費用失控的安全閥門,即使公司同時在降低每 token 的單價。這傳遞了一個明確的訊息:AI「不惜成本」的時代已經結束。
對於使用 OpenAI API 的開發者與企業來說,短期的影響是正面的:
更深層的啟示是:AI 價格戰是真實存在的,而且正在加速。其驅動力不僅來自競爭壓力,也同樣來自工程效率的革命——包括模型自主優化自身生產程式碼這種史無前例的情況。隨著這些自我優化技術逐漸成熟,以及開源模型持續縮小與封閉模型之間的能力差距,企業應該預期整個產業的價格將進一步走跌。