7 月 31 日，OpenAI 宣布下调 GPT-5.6 系列 API 价格。其中 Luna 降价 80%，Terra 降价 20%，旗舰模型 Sol 则新增 Fast 模式，在保持能力不变的前提下实现最高 2.5 倍推理速度。降价前一天，Sol 刚刚完成对自身推理系统的优化，服务成本降低 20%，效率提升直接转化为价格下调。
此次调整覆盖 GPT-5.6 全系列，但三款模型的定位和调整方式各不相同：
降价 80%，输入 0.2 美元/百万 token，输出 1.2 美元。主打高性价比，瞄准开发者的日常高频调用场景。
价格不变，新增 Fast 模式：2 倍价格，2.5 倍推理速度。此前 Priority Processing 请求自动迁移至 Fast 模式。
降价 20%，输入 2 美元/百万 token，输出 12 美元。定位均衡模型，兼顾性能与成本。
Luna 和 Terra 价格下降后，用户在这两项产品中的额度消耗也将减少，Plus/Pro 及以上用户可选择 Terra 和 Luna。
注：以上价格均为 API 调用价格，单位：美元/百万 token。Fast 模式推理速度提升基于标准模式对比，实际效果因任务类型而异。
OpenAI 同步公布了一张基于 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 的价格-性能分布图。Luna 位于图中左上区域——智能指数超过 50 分，单次任务成本仅约 0.05 美元。
与同级模型对比，这个位置的优势相当直观：
注：柱形长度代表单次任务成本（美元），数值越小越优。DeepSeek V4 Pro 成本更低但智能指数约 44 分，低于 Luna 的 50+ 分。同级模型智能指数相近，成本差异显著。
Sam Altman 随后发文称，OpenAI 的目标是「在每一个模型层级，都提供最好的价格与智能比」。Luna 的降价，本质上是在「50+ 分智能」这个层级上，把价格打到了最低。
降价前一天，OpenAI 披露了一项关键进展：GPT-5.6 Sol 已经被用于优化自身的推理系统。
在工程师主导下，Sol 自主完成了一系列工作：
这个闭环意味着什么？
模型不再只是被优化的对象，它同时成为了优化者本身。
OpenAI 认为，这标志着模型已经能够帮助研发团队进一步优化自身，形成「模型越强、优化越快」的正向循环。此次 Luna 和 Terra 的降价，正是将这部分效率提升直接返还给开发者。
消息公布后，开发者社区迅速展开讨论。有人觉得 Luna 降价幅度「超出预期」，有人直接制作了对比图，将 Kimi K3 与 GPT-5.6 Luna 放在一起比较性价比。
一个诚实的注脚：
降价幅度大，不代表每个开发者都会切换——生态绑定、迁移成本、习惯惯性，都是真实存在的阻力。
「Luna 一直是被低估的模型，在 Codex 配合 Computer Use 场景下表现一直不错。降价后终于可以大规模用了。」
「如果 Luna 未来能进一步提升智能水平，真正接近 Sol 的能力，那 'Intelligence Too Cheap to Meter' 就不再是口号了。」
「Luna 降价 80% 确实超预期，但 API 额度今天终于能 '轻松一点了'。」
「该你出招了，@Anthropic。」
注：以上评论综合自公开社区讨论，不代表编辑立场。开发者实际迁移决策受多种因素影响，价格仅为其中之一。
当模型能力逐渐趋近，效率竞争成为新战场——「智能比」正在取代参数规模，成为下一轮大模型竞争的核心指标。谁能在每个智能层级上提供最低成本、最快速度，谁就能锁定下一波开发者的选择。
降价已即时生效，开发者可通过 OpenAI API 平台直接调用 GPT-5.6 系列模型。ChatGPT Work 和 Codex 中的额度消耗同步下调。
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