GPT-6 Sol 、 Luna 的 API 价格较前代再砍 50%！同步上线 Foundry 和 GitHub Copilot！
GPT-6 Sol、Luna
9 月 22 日，微软宣布 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 在 Microsoft Foundry 和 GitHub Copilot正式可用，连同此前上线的 GPT-6 Astra 组成完整阵容。
重点来了：GPT-6 Sol 与 Luna 的 API 价格较前代再砍 50%，同样的智能体工作流，成本直接省下一半；Luna 的价格更是低至 Astra 的百分之一！企业现在可以按任务难度和调用量，为每个智能体选择合适的模型。
01 三款模型，分别适合什么任务
三款模型定位清晰、互为补充：
✅ GPT-6 Astra：面向高难度任务的深度推理，价格最高，适合复杂方案分析、软件工程等需要判断与执行的智能体任务。
✅ GPT-6 Sol：面向通用生产任务的均衡选择，价格约为 Astra 的五分之一，适合企业知识库问答、多步骤工作流、代码与长文档分析。
✅ GPT-6 Luna：面向高频调用的轻量选择，价格低至 Astra 的百分之一，适合信息提取、内容摘要、请求分类、常规客户互动。
两款模型均沿用了 Astra 的训练方法，覆盖推理、事实可靠性、编码、计算机操作与对齐，并继承了 Astra 的沟通风格：回答更清晰、更少术语措辞与低价值细节，整体略短但不失实质。
02 数据来看：能力与可靠性提升
性能方面，在 AutomationBench 的跨应用业务流程测试中，GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下成本仅为 Opus 5 每任务成本的 9%。在 high 强度下，GPT-6 Luna 比前代提升了 5.4%，且每项任务成本降低了 58%。
在事实可靠性方面，GPT-6 Sol 和 Luna 模型也取得进展。在 OpenAI 基于去标识化的真实世界对话中，GPT-6 Sol 的错误率约为前代的一半，接近 Astra 级可靠性且成本更低。GPT-6 Luna 的事实可靠性也迎来大幅提升，同时成本更低。
03 部署与定价
目前 Astra、Sol 和 Luna 均支持标准部署，提供 Global 及美国、欧盟数据区选项；Astra 和 Sol 支持预配吞吐量（Provisioned Throughput），覆盖 Global 区域及美国、欧盟数据区；Sol 还支持优先处理（Priority Processing），覆盖 Global 区域和美国数据区。
以下为 Microsoft Foundry 中 GPT-6 的 Global Standard 输入与输出价格，单位为美元／百万 token。短上下文和长上下文分别计费。
04 三款模型怎么选？云馥带你选择！
当模型越来越多，选型成了新的能力。哪款模型适合哪项工作，靠评估而不是凭印象——复杂决策与常规分发，需求并不相同。
高难度推理选 Astra：综合材料、制定步骤、调用工具，交给它。
通用生产选 Sol：企业知识助手、多步骤推理、长上下文分析，从它开始测试。
大批量任务用 Luna：工单分类、字段提取、摘要、常规回复；信息不足或高风险时，再升级转交 Sol 或 Astra。
真正该看的是每项任务的成本，而非每个 token 的价格：深度模型干难活，轻量模型接常规，组合起来省钱又能干。
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