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行业动态2026-07-31 11:01
OpenAI大幅降价官宣：Luna降幅80%
量子位#OpenAI#定价
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OpenAI正式宣布GPT-5.6降价，Luna版本最高下跌80%，将显著降低开发成本。
OpenAI正式宣布GPT-5.6降价，Luna版本最高下跌80%，将显著降低开发成本。
听雨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
入门款 Luna 直接打骨折，每百万 Token 输入价格从 1 美元降到 0.2 美元，输出价格从 6 美元降到 1.2 美元。
换算成人民币，相当于输入价格从约 6.8 元降到 1.35 元，输出价格从约 40.6 元降到 8.1 元。
定位「日常干活主力」的 Terra 也降价 20%，输入、输出价格分别降到 2 美元和 12 美元。
换算成人民币，分别约为 13.5 元和 81.2 元。
只有旗舰模型 Sol 稳坐原价，但推出了 Fast mode，速度最高达到标准模式的 2.5 倍，加速不加价。
自 Codex 猛猛重置用量之后，降价也给立马安排上了，OpenAI 你是要卷死谁……
OpenAI 表示，降价是因为 GPT-5.6 Sol 自己帮自己省了钱。
GPT-5.6 Sol 参与自身改进，效率取得了飞跃式提升，故特此回馈新老用户～
左脚踩右脚原地飞升这套，OpenAI 你也是玩上了。
现在，GPT-5.6 三款模型的 API 价格分别是：
其输入价格已经和上一代 GPT-5.4 nano 持平，输出价格甚至还便宜 0.05 美元。
但两款模型干的活不完全一样，GPT-5.4 nano 主要面向分类、信息抽取和排序等简单高频任务。
GPT-5.6 Luna 则被 OpenAI 定位为一款面向成本敏感型工作负载的模型，可以调用工具、处理长上下文，执行多步工作流。
简单来说，OpenAI 正在把支撑 Agent 干活的模型，卖到过去简单小模型的价位。
Sol 则保持原价，新增了 Fast mode，速度最高达到标准模式的 2.5 倍，价格则是标准模式的 2 倍，模型智能水平不变。
它还会取代此前的 Priority Processing。原本使用 priority 标签的 API 请求，可以自动切换到 Fast mode。
官方表示，这轮调整也会进入 Codex 和 ChatGPT Work。
订阅价格不会下调，用户的额度总量也不会增加，但调用 Terra 和 Luna 时，消耗的额度将相应减少。
OpenAI 还顺手把 ChatGPT 和 Codex CLI 里的 Auto-review 模型从 GPT-5.4 换成了 GPT-5.6 Luna。
Auto-review 负责在后台检查代码和修改结果，属于典型的高频 Agent 任务。
结合模型升级和 Luna 降价，OpenAI 预计其成本将降至原来的约十分之一。
便宜模型不再只负责分类、抽取这些传统「杂活」，而是开始进入代码审查、后台监控等需要判断和工具调用的环节。
OpenAI 表示，原因是 GPT-5.6 Sol 参与了自家生产系统的优化。
它所提高的效率，进而转变成了价格表上打折的数字。
具体而言，GPT-5.6 Sol 重写和优化了部分生产环境 GPU Kernel，设计并运行数百次 Token 生成实验，还参与监控训练，在出现问题时介入。
最后成绩也很突出：生产 GPU Kernel 优化，让 GPT-5.6 端到端服务成本下降 20%；改进推测解码，让 Token 生成效率提升 15% 以上。
GPU Kernel 可以理解为模型在 GPU 上执行具体计算任务的底层程序。
模型本身不用变，只要这些程序写得更高效，同一块 GPU 就能更快完成计算，处理更多请求，单次调用成本也会跟着下降。
推测解码则是在生成答案时，先批量「猜」出接下来可能出现的 Token，再交给主模型验证。猜得越准，需要逐个生成和等待的步骤就越少。
两项优化都没有降低模型能力，却能让同一个模型跑得更快、更便宜。
不过，这还不是 GPT-5.6 完全自主升级自己。
OpenAI 特意强调，整个过程仍然由人类主导。
模型可以写代码、跑实验、监控异常，但目标怎么定、结果能不能用、代码是否进入生产环境，依然需要「Human in the Loop」。
这次降价有一个很具体的落点：Agent 工作流。
打折最狠的 Luna，并不只是用来做分类、抽取的传统小模型。
按照 OpenAI 的定位，它可以调用工具、执行多步任务，主要面向高频、成本敏感型工作负载。
因此，Luna 降价 80%，也是在降低 Agent 长期运行的门槛。
让原本因为成本太高而不能频繁执行的审查、验证和监控任务，有机会变成工作流里的常规步骤。
再结合 GPT-5.6 参与优化自身生产系统，一套新的循环出现了：
模型参与提高运行效率，成本下降；价格降低后，模型进入更多高频工作流；调用规模扩大，再推动下一轮效率优化。
参考链接：
[1] https://x.com/OpenAI/status/2082878156483219672
[2] https://x.com/sama/status/2082880720989532597
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