GPT-5.6 如何推进性价比前沿

昨天，我们分享了 GPT‑5.6⁠ 如何帮助自身变得 运行更高效⁠。今天，我们将这些收益传递给客户：GPT‑5.6 Luna⁠ 和 Terra⁠ 价格下调，同时 GPT‑5.6 Sol⁠ 在 API 中性能更快。这些更新共同帮助客户从投入 AI 的每一美元中获得更多价值，并在时间紧迫时更快行动。

从今天起，GPT‑5.6 Luna——我们最快、最实惠的模型——价格将降低 80%，而 GPT‑5.6 Terra——我们面向日常工作打造的均衡模型——价格将降低 20%。Luna 和 Terra 的降价也体现在使用 Codex 和 ChatGPT Work 时，付费订阅的用量计算方式上。Luna 为企业提供了一种成本效益高得多的方式，以极高的质量水平处理大批量工作。它可以使用工具并完成多步骤工作流，使更广泛的 AI 应用能够以规模化方式实际运行。

让先进智能更加充裕、更加可负担，是 OpenAI 使命的核心——确保 AGI 惠及全人类。这些变化将这一承诺付诸实践。它们反映了我们多年来在模型构建、服务与投入使用方式上的持续改进。

我们还在 API 中推出了 Fast mode，它将取代我们的 Priority Processing 服务。对于 GPT‑5.6 Sol，Fast mode 现在可提供比 Standard 处理最高快 2.5× 的速度，价格为两倍，而智能水平不变。Fast mode 向后兼容：标记为 priority 的请求将自动使用 Fast mode。

“GPT‑5.6 Luna 是我们最接近‘智能廉价到无需计量’的一次。我从未见过如此实惠却如此强大的模型——它为 Replit 解锁了我们原本以为还要很久才会构建的用例。”

Michele Catasta，Replit 总裁兼 AI 负责人

“GPT‑5.6 Terra 非常适合 Notion 个人智能体中的日常工作，包括工作区问答以及对延迟敏感的范围限定任务。在我们的评估中，它以每任务一半的成本、少 60% 的时间，交付了与 GPT‑5.5 相当的质量。”

Hoda Noorian，Notion AI 产品

“我们专注于在所做的一切中最大化每一美元的产出，而 GPT‑5.6 系列在这方面迈出了重要一步。Terra 和 Luna 在我们内部编码基准上领跑成本效率，Luna 现在是我们后台智能体自动化的默认模型。”

Shaiyon Hariri，Ramp SWE-Bench 创建者

“GPT‑5.6 Luna 是我们自将 GPT‑4o mini 投入生产以来，在智能体行为上看到的最大跨越。Luna 让我们从单次结构化输出调用转向完整的工具调用智能体循环，将提示词缓存复用率从 24% 提升到 90%。在数千次生产调用中，Luna 处理了 2.2 倍的上下文，输出 token 减少了 8.5 倍——成本比 GPT‑5.4 mini 低 87%。”

Sid Pardeshi，Blitzy 首席技术官兼联合创始人

“GPT‑5.6 Luna 是更大模型的理想结对编程伙伴，能处理大量常规工作，同时在成本与智能之间实现了理想的平衡。我们已将 Luna 集成到 Devin Fusion 中，在不牺牲质量的前提下为用户带来显著的成本节省。”

Walden Yan，Cognition 联合创始人兼首席产品官

“自采用 GPT‑5.6 Luna 以来，我们看到了显著的运营改善。在相同的智能体任务下，GPT‑5.6 Luna 比我们此前的默认模型快 40%、便宜 40%，为用户带来了更灵敏的体验。它在质量、速度和效率之间实现了出色的平衡。”

Stanislas Polu，Dust 联合创始人兼 CTO

让智能与结果相匹配

高效使用 AI 要从结果出发。风险大小、出错成本、紧迫性和规模，决定了智能、速度、可靠性与成本之间的恰当平衡。而这种平衡可能在工作流的每一步之间发生变化。

GPT‑5.6 为企业优化这一等式提供了大得多的空间。Luna 的性能可与一年前的前沿级模型相媲美，而每项任务的成本仅约为其 6 美分对 1 美元，速度则接近其九倍。在专业工作方面，以 Agents’ Last Exam 衡量，Luna 的表现优于 Fable 5，而每项任务的估计成本低近 99%。

在实践中，企业可以定义自己所需的结果和质量标准，然后利用评估来判断在哪些环节增加智能能切实改善结果，在哪些环节更快、成本更低的处理就能达到同等质量。例如，一个编码工作流可以用 Sol 来消除不确定性并制定计划，然后用 Luna 来实施定义明确的变更、编写并运行测试，以及评估结果。另一个工作流可能需要不同的平衡方式。

GPT‑5.6 系列拓展了这些选择的范围。企业可以在每个阶段应用最大程度的有用智能，同时为其创造的价值支付恰当的价格。

要实现这种灵活性，首先要让模型背后的每一层都更加高效。

我们如何推进效率前沿

我们的效率优势来自对模型、运行模型的推理系统，以及将模型与工具和上下文连接起来的智能体框架的持续改进。GPT‑5.6 模型在处理工作时走的是更直接的路径。更好的路由让硬件保持高效运转，经过优化的生产软件更高效地生成 token，更智能的上下文管理帮助智能体避免重复已完成的工作。这些改进结合在一起，让我们用同样的算力完成更多有用的工作，减少每个结果所需的时间、token 和成本。

GPT‑5.6 Sol 正日益帮助我们找到并实现下一轮收益。在由人类主导的流程中，Sol 自主重写并优化了生产内核，设计并运行了数百次实验以提升 token 生成效率，并监控训练过程，在出现问题时进行干预。内核方面的工作帮助将模型服务的端到端成本降低了 20%，而其实验则将 token 生成效率提升了 15% 以上。这项工作仍在继续，形成了一个更紧密的反馈循环：随着我们的模型不断改进并能够更自主地工作，我们提升效率的能力也在加速。阅读更多关于 GPT‑5.6 背后的工程细节。

为规模化而构建的算力战略

要满足对充裕智能的需求，既需要更多算力，也需要更高产出的算力。我们正在构建一个具有韧性的基础设施组合，并将每种工作负载匹配到最适合运行它的系统上。这一方法同时支持价格-性能曲线的两端。在低成本端，新的 Luna 和 Terra 价格使高吞吐量工作能够以更大的规模经济地运行。在前沿端，Fast 模式让 API 客户在响应时间至关重要时能够更快地访问 Sol。

企业可以将更多 AI 融入日常运营，同时不会在最重要的工作中牺牲速度。大规模文档分析、客户交互分类和常规实施可以变得经济地广泛运行，而复杂的 Sol 工作负载在值得支付溢价时可以更快完成。

这些收益可以叠加累积。在由人类主导的流程中，能力更强的模型能帮助我们的技术团队找到下一代的改进方向，从而缩短通往更优性能和更低成本的路径。我们的战略依然聚焦于同时推进能力与效率，让每一代智能都能以更低的成本完成更多工作。

可用性与定价

GPT‑5.6 Terra 和 Luna 继续在 ChatGPT Work、Codex 和 OpenAI API 中提供。在 ChatGPT Work 和 Codex 中，Free 和 Go 用户可以使用 Terra，而 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户可以选择 Terra 和 Luna。

自 7 月 30 日起，API 定价为：Terra 每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 12 美元；Luna 每百万输入 token 0.20 美元、每百万输出 token 1.20 美元。Sol 的定价保持不变。ChatGPT 和 Codex 的订阅价格与配额预算保持不变，而 Terra 和 Luna 的使用现在消耗更少的额度。定价变更将于今天晚些时候开始在 AWS 上逐步推出。

GPT‑5.6 Sol 的快速模式取代了 API 中的 Priority Processing，并与 Codex 中的 /fast 保持一致。现有标记为 priority 的 API 请求将继续正常工作。查看完整的 API 定价详情。⁠