GPT-6 Luna 与 GPT-5.6 Luna 是 OpenAI 连续两代的轻量模型，都适合大量、重复且预算敏感的调用。这组对比最有用的问题是：在现有 GPT-5.6 Luna 工作流中，新一代能否以更低的调用成本维持或提高实际任务完成率。两者都支持文本与图像输入，模型目录均记录了 105 万 token 上下文和 12.8 万 token 最大输出；相同的长度上限并不代表相同的回答质量或延迟。
标准 API 价格
这组标准价格下，GPT-6 Luna 的输入与缓存读取单价都是前代的一半，输出单价约为前代的 42%。批量任务的节省幅度仍取决于输入输出比例、缓存命中、推理 token、重试次数和处理模式。特别长的输入可能触发不同费率，估算生产费用时应使用实际请求长度，而不是仅套用表中的短上下文价格。
能力与评测怎么读
OpenAI 把 GPT-6 Luna 定位为面向高吞吐小任务的新一代高效模型。其发布资料列出了 DeepSWE v1.1、Agents' Last Exam、OSWorld 2.0、FrontierCode 1.1 等成绩；这些数字涉及指定推理档位及测试环境，不能直接与另一代模型在不同设置下的单条成绩相减，得出普遍的升级幅度。站内对比页可查看目前已录入的共同评测及各条测试条件；如果某项只在一侧有成绩，应将它视为覆盖范围差异，而不是另一侧得零分。
迁移建议
先取一批真实的分类、抽取、代码修改或工具调用任务，固定提示词、工具权限和推理档位，分别记录一次成功率、端到端延迟和含重试的总费用。若 GPT-6 Luna 在目标任务上达到相同或更好的完成率，较低的标准 token 单价通常能形成明确的迁移价值；若旧版在某些特定任务上更稳定，可保留按任务路由。不要把官方榜单的单一成绩当作全业务流量切换的充分证据。
来源：OpenAI GPT-6 Luna 模型页、OpenAI GPT-5.6 Luna 模型页。价格按 2026 年 9 月 23 日的公开标准文本费率整理。
