GPT-6 Luna 运营中

GPT‑6 Luna 是 OpenAI 推出的轻量级模型，与 GPT‑6 Sol 同属 GPT‑6 Astra 的衍生版本，定位高频、规模化任务。模型 API 价格降至输入 0.1 美元、输出 0.5 美元每百万 token，比上一代便宜 50%，已进入 DeepSeek 腹地。性能上，编程测试 DeepSWE 达 66.6%，接近 Claude Opus 5 中等强度水平，成本仅为其约 7%，适合轻量开发、批量处理和多 Agent 并发场景。

轻量级编程：DeepSWE v1.1 得分 66.6%，接近 Claude Opus 5 中等强度水平，但任务成本低 93%。
计算机操作：OSWorld 2.0 测试中超过 GPT-5.6 Sol（medium），成本仅为其十分之一。
专业工作流：高推理强度下 AutomationBench 得分较 GPT-5.6 Luna 提升 5.4 个百分点，任务成本降低 58%。
事实准确性：高推理强度下以约百分之一的成本达到 GPT-5.6 Sol 的事实可靠性水平。
协作风格优化：回答更简洁清晰，少术语、少冗余细节，明确说明检查了哪些内容。

Astra 蒸馏下放：采用与 GPT-6 Astra 相近的训练方法，将旗舰模型在推理、多模态、对齐等方面的能力压缩到更轻量、吞吐量更高的运行版本，实现”能力规模化”而非单纯追求峰值性能。
推理基础设施优化：通过改进缓存机制和推理效率降低服务成本，并将节省的成本以降价 50% 的形式直接让给用户，这是低价的根本来源而非单纯压缩模型能力。
Prompt Caching 升级：系统默认缓存命中率更高，缓存输入读取享 90% 折扣；支持对话中动态调整推理强度和工具开关而不破坏缓存复用，并引入显式断点让开发者精确控制缓存前缀边界，对长上下文 Agent 场景尤为关键。
分级推理强度：提供低/中/高/最高等多档 effort 设置，用户可按任务难度灵活调节算力投入，高推理强度可逼近上一代 Sol 的水平，低强度则进一步压低成本，实现成本与能力的动态权衡。

确认是 Plus、Pro、Business、Enterprise 或 Edu 用户（Free/Go 用户仅限桌面应用使用 Luna）。
打开 ChatGPT Work 或 Codex，在模型选择器中找到 GPT-6 Luna。
直接输入任务开始使用，Luna 适合高频、轻量化的日常任务。
登录 OpenAI 开发者平台，获取 API Key。
在请求中将模型参数设为 gpt-6-luna，按每百万 token 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元计费。
可通过控制台 Prompt Caching Dashboard 监控缓存命中率，配合显式断点优化长上下文复用以进一步降低成本。

能力越级对标：DeepSWE 编程测试达 66.6%，接近 Claude Opus 5 中等强度水平，但任务成本低 93%。
闯入 DeepSeek 价格腹地：普通请求定价已进入 DeepSeek V4.1 Flash 区间且更便宜，没有峰谷定价波动。
事实可靠性提升：高推理强度下以约百分之一的成本达到 GPT-5.6 Sol 的事实准确性水平。
缓存大幅省钱：改进的 Prompt Caching 命中率高，缓存输入读取享 90% 折扣，长上下文 Agent 场景成本进一步压缩。
适合规模化并发：轻量架构吞吐量高，适合批量处理、轻量开发、多 Agent 并发等高频任务。

项目官网：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/

轻量级编程：承担代码检查、批量修改和简单功能开发，以 Claude Opus 5 约 7% 的成本提供接近其中级水平的编程能力。
多 Agent 并发任务：支撑大规模 Agent 并行执行的长流程工作流，低单价让成本优势随并发规模成倍放大。
高频日常办公：处理邮件起草、文档摘要、数据整理等重复性工作，固定低价且无峰谷波动使预算完全可控。
计算机自动化操作：执行网页浏览、表单填写等 RPA 类任务，以 GPT-5.6 Sol 十分之一的成本实现更高的操作得分。
AI 应用规模化部署：作为聊天机器人和内容生成产品的后端模型，其极低 API 定价让高频调用的边际成本趋近于零。