GPT-6 Luna 的 API 价格是多少？
标准档每百万 token 输入 $0.1、缓存输入读取 $0.01、缓存写入 $0.125、输出 $0.5。输入超过 272K token 时输入与缓存翻倍、输出按 1.5 倍计（输入 $0.2、输出 $0.75）。Batch 与 Flex 模式可享 5 折，Fast 模式按 2 倍计价。
GP
OpenAI GPT-6 Luna
别名：GPT 6 Luna
发布时间: 2026-09-22更新于: 2026-09-23知识截止: 2026-05-18浏览量: 732
模型参数
暂无数据
上下文长度
1.05M
多语言支持
支持
推理能力
3/5
OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日发布 GPT-6 Luna，官方 API 标识 gpt-6-luna，是 GPT-6 家族中成本最低的轻量档位，面向高并发的小任务。支持 105 万 token 上下文、12.8 万 token 最大输出、文本与图像输入，以及 none/low/medium/high/xhigh/max 六档推理强度，标准价格为每百万 token 输入 $0.1、输出 $0.5。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
GPT-6 Luna
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 中 (Medium) (默认)常规模式思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 高 (High)思考水平 · 极高 (Extra-High)思考水平 · 最高 (Max)
上下文长度
1.05M tokens
最大输出长度
128K tokens
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2026-09-22
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
未公布
总参数 / 激活参数
未公布 / 未公布
知识截止
2026-05-18
GPT-6 Luna
开源和体验地址
GPT-6 Luna
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无
GPT-6 Luna
API接口信息
接口速度
5/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 <= 272000 | $0.100/ 1M tokens | $0.500/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 > 272000 | $0.200/ 1M tokens | $0.750/ 1M tokens |
缓存定价Prompt缓存
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.125/ 1M tokens 上下文长度 <= 272000 | $0.010/ 1M tokens 上下文长度 <= 272000 |
| 文本 | - | $0.250/ 1M tokens 上下文长度 > 272000 | $0.020/ 1M tokens 上下文长度 > 272000 |
表中「—」表示该模态在此方向不计费，或供应商未公开对应价格。
GPT-6 Luna
评测结果
GPT-6 Luna 当前已收录的代表性评测结果包括 CritPt（42 / 204，得分 19.43）、Agents' Last Exam（5 / 24，得分 50.90）、Vibe Code Bench v1.1（15 / 61，得分 81.65）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
抽象归纳与泛化
共 24 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
跨能力聚合指数
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
程序生成与编辑
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
金融
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
医学知识与健康咨询
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
GPT-6 Luna
发布机构
OpenAI
查看发布机构详情 OpenAI GPT-6 Luna
模型解读
GPT-6 Luna：GPT-6 家族的低成本档位
GPT-6 Luna 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日与 GPT-6 Sol 一同发布的轻量推理模型，官方 API 标识为 gpt-6-luna，是 GPT-6 家族中价格最低的一档，面向高并发、规模化的小任务。
规格与推理档位
GPT-6 Luna 与同代 Sol 一样支持 1,050,000 token 上下文与 128,000 token 最大输出，输入为文本与图像、输出为文本，知识截止日期为 2026 年 5 月 18 日。推理强度同样提供 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max 六档；把 reasoning_effort 设为 none 时，函数调用可经 Responses API 或 Chat Completions 使用。官方开发文档列出流式输出、结构化输出、函数调用、文件检索、图像输入、联网搜索与提示缓存等能力。
API 价格
标准档价格为每百万 token 输入 $0.1、缓存输入读取 $0.01、缓存写入 $0.125、输出 $0.5，相较 GPT-5.6 Luna 的 $0.2/$1.2 下降超过一半。输入超过 272K token 的请求，输入与缓存费率翻倍、输出按 1.5 倍计，即输入 $0.2、输出 $0.75。官方另说明 Batch 与 Flex 模式可享 50% 折扣，Fast 模式按 2 倍计价。
官方评测成绩
OpenAI 发布表给出的 GPT-6 Luna 成绩包括：DeepSWE v1.1 66.6%（max，约 $0.22/任务）、Agents' Last Exam 50.9%（max）、OSWorld 2.0 offline 52.7%（max）、FrontierCode 1.1 Main 42.4%（max）、AutomationBench 1.0.6 20.7%（max）。其中 DeepSWE v1.1 的 66.6% 已接近同代 GPT-6 Sol 的 68.8%，而单任务成本不到后者的四分之一；官方披露其事实性错误率约 7.6%（max）。
可用范围
GPT-6 Luna 在发布当日即通过 OpenAI API、ChatGPT 桌面端提供，并面向 Free 与 Go 用户开放；GitHub Copilot 也已上线该模型，覆盖 Copilot Pro、Pro+、Max、Business 与 Enterprise 套餐。
GPT-6 Luna
常见问题
GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 差距有多大？
在 DeepSWE v1.1 上 Luna 取得 66.6%，接近 Sol 的 68.8%，单任务成本约 $0.22 对 $2.74；但在 AutomationBench 1.0.6（20.7% 对 33.2%）与 OSWorld 2.0（52.7% 对 64.4%）等长程智能体任务上差距明显。
GPT-6 Luna 的上下文长度是多少？
105 万（1,050,000）token 上下文、12.8 万（128,000）token 最大输出，与 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 相同；知识截止日期为 2026 年 5 月 18 日。
哪些用户可以使用 GPT-6 Luna？
发布当日已通过 OpenAI API 与 ChatGPT 桌面端提供，并向 Free 与 Go 用户开放；GitHub Copilot 覆盖 Pro、Pro+、Max、Business 与 Enterprise 套餐。
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