GPT-6 Sol、Luna 来了
Astra、Sol、Luna 到底怎么选？
把任务难度、速度与成本放在一起看，这篇一次讲清。
OpenAI 在 2026 年 9 月 22 日 的 API 更新记录中发布了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。加上此前的 GPT-6 Astra，GPT-6 家族现在有了清楚的三档选择。本文按官方模型选择指南整理常见场景，帮你快速决定该用哪一个。
01｜这次更新了什么？
新发布的 Sol 和 Luna 都是推理模型，支持文字和图片输入、文字输出，并可通过 Responses API 与 Chat Completions API 使用。官方给出的定位是：Sol 兼顾能力与成本，适合需要判断力的写作、编程和工作流；Luna 更重效率，适合范围明确、数量较多的任务。Astra 仍是这个系列面向高难度工作的最强模型。
Luna 🌙
提取、分类、简单改写、按模板批量生成。
Sol ☀️
文章、代码、调研与需要完整交付的日常工作。
Astra ✦
模糊问题、跨工具长流程、深入分析与高要求成果。
02｜不同场景，直接这样选
| 你的任务 | 先试模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 标题改写、摘要、标签、表格提取 | Luna | 范围清楚、容易批量验收 |
| 博客初稿、营销文案、普通资料整理 | Sol | 兼顾文字质量、判断力和成本 |
| 日常代码修改、排查常见故障 | Sol | 适合作为日常编程主力 |
| 多文件重构、复杂调研、跨应用自动操作 | Astra | 需要更强的全局推理与长期执行 |
| 每天大量重复分类、客服工单分流 | Luna | 频率高时，效率和成本更关键 |
这张表是基于官方定位做的场景化建议，不是对每个具体业务的性能保证。实际选型应拿自己的样例任务比较结果。
03｜一个更实用的选择方法
① 先问任务边界：输入、输出格式和验收标准都很清楚，先用 Luna。
② 再看是否需要判断：要查资料、写成完整内容、写代码或处理一些模糊要求，先用 Sol。
③ 最后看复杂度：涉及大量上下文、多个工具、困难分析或高标准成果，再上 Astra。
模型和推理强度也要一起考虑。官方指南建议：Luna 低强度用于细小修改与简单提取；Sol 中等强度适合日常编程、研究和需要完整交付的流程；Astra 更高强度用于要求严格的复杂项目。遇到结果不够好，可以先明确目标和验收标准，再调整模型或推理强度。
04｜API 价格怎么看？
以官方更新记录列出的 Standard 定价、输入不超过 272K tokens 为例，每百万 tokens 的输入／输出价格分别为：Sol 2 美元／10 美元，Luna 0.10 美元／0.50 美元。单看标价，Luna 约为 Sol 的二十分之一；但真正要比较的是完成一个合格任务的总成本，包括重试、人工检查和工具调用。Astra 的当前标准输入／输出标价为 10 美元／50 美元。长输入、缓存、其他处理层级和工具调用可能另计。
05｜给内容创作者的三个实际例子
做一条短视频：先用 Luna 批量想 20 个标题方向，再让 Sol 挑选并写成完整口播稿；如果要把受众分析、脚本、镜头、平台差异和事实核查合成一套策划，就交给 Astra。
写一篇博客：Luna 提取资料要点与关键词，Sol 负责结构和初稿，Astra 用于多来源交叉核对或涉及复杂取舍的长文。公开发布前，仍应核对日期、报价和原始来源。
做自动化：高频、格式固定的分类任务用 Luna；串联文档、表格与日常操作用 Sol；跨多应用并要求复杂判断和严格交付时用 Astra。
简单而频繁 → Luna ｜ 日常且需要判断 → Sol ｜ 复杂而要求高 → Astra
资料来源（截至 2026 年 9 月 23 日）：OpenAI API 更新记录 · 官方模型选择指南 · 官方模型目录
