GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 已上线 Smart AIPI——75% 折扣，成本仅为 5.6 系列的一半

本月早些时候，OpenAI 推出了 GPT-6 Astra，这是其智能程度和对齐能力最高的模型。要求最高的项目仍然需要 Astra 的完整能力——但工作发生在不同的规模、节奏和预算下。这正是 OpenAI 扩展 GPT-6 系列、推出 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 的原因；两者目前都已在 Smart AIPI 上线，价格仅为 OpenAI 官方价格的四分之一。

这些模型采用了与 Astra 类似的方法进行训练，将其在专业工作、事实性、编码、计算机使用和对齐方面的进步带入更快、更实惠的产品层级。GPT-6 系列在成本与智能的曲线上全面领先，而 OpenAI 通过将 Sol 和 Luna 的 API 价格相较 GPT-5.6 的促销价格降低 50%，将效率提升带来的收益传递给用户。Smart AIPI 在此基础上进一步提供 75% 的折扣。

对开发者真正重要的结果

Sol 和 Luna 针对成本与智能的前沿进行了调优，因此下面的每项分数都值得结合其成本来解读。

分数只说明了一半——另一半在于达到这些分数需要付出多少成本。

专业工作

在 AutomationBench（涵盖销售、营销、运营、支持、财务和人力资源等 47 个工具的端到端业务工作流）上，GPT-6 Sol 在 xhigh 工作量下以 每项任务 $0.27 的成本达到 33.2%——以约为 Claude Opus 5 每项任务成本9%的价格，超过了其最大工作量下的成绩（26.9%），甚至超过低工作量的 GPT-6 Astra（30.3%）。在高工作量下，GPT-6 Luna 相比上一代提升了 5.4 个百分点，同时每项任务成本降低 58%。在 Agents' Last Exam 上，最大工作量下的 Sol 得分为 56.4%，高于 Claude Opus 5 在该评测中的最高分，同时每项任务成本降低 60%。

编码

在 DeepSWE v1.1（真实代码库中的原创、长周期软件工程任务）上，最大工作量下的 GPT-6 Sol 得分为 68.8%——与 Claude Fable 5 在该评测中的最佳成绩相差 1.1 分以内（xhigh 下为 69.9%），同时每项任务成本约降低 80%。最大工作量下的 GPT-6 Luna 得分为 66.6%，与中等工作量下的 Claude Opus 5 和 Fable 5 相当，但每项任务成本比 Opus 5 低 93%，比 Fable 5 低 96%。在 FrontierCode 上，该测试不仅评估正确性，还评估可合并性（测试质量、范围控制和代码风格）；Sol 相比 GPT-5.6 Sol 有显著提升，并以更低成本达到 Claude Fable 5.1 xhigh 的水平。

计算机使用

Astra 仍然是全球最优秀的计算机使用模型，但 Sol 和 Luna 的成本效率远高于前代。在 OSWorld 2.0 offline 上，xhigh 下的 GPT-6 Sol 达到 60.5%——以约低 80% 的每项任务成本，达到中等工作量下 Claude Opus 5 的水平（60.3%）。最大工作量下的 GPT-6 Luna 超过了中等工作量下的 GPT-5.6 Sol，而成本仅为其十分之一。

事实性与对齐

在 OpenAI 的内部事实性评测中——该评测基于用户标记错误的去标识化真实对话——GPT-6 Sol 的错误数量约为 GPT-5.6 Sol 的一半，以低得多的成本接近 Astra 级别的可靠性。Luna 同样取得了显著提升。两者都继承了 Astra 引入的对齐成果，相比 GPT-5.6 同系模型均有改进，包括减少对自身编码工作做出误导性声明的情况。

定价：75% 折扣，相同模型，相同 API

Smart AIPI 收取 OpenAI 官方价格的 25%。以下是两款模型的具体计算。

两款模型还继承了 GPT-6 改进后的提示词缓存功能——更高的默认缓存命中率，以及缓存输入读取 90% 的折扣——因此，重复使用上下文的代理和长对话成本会进一步降低。相同的权重，相同的 OpenAI 兼容 API 形式，相同的工具。唯一的区别是账单。

更高效的协作方式

Sol 和 Luna 继承了 Astra 改进后的沟通风格，这在技术和编码对话中尤其明显：表达更清晰、术语更少、奇怪的措辞更少、低价值细节更少，并且在不损失实质内容的情况下答案略短。实际使用中，这意味着代理不会贸然下结论，更愿意说明自己做了什么、没有检查什么，也更少浪费 tokens 重复显而易见的内容。

如何使用 GPT-6 Sol 和 Luna

Chat Completions API

curl https://api.smartaipi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests"}]
  }'

支持高推理能力的 Responses API

curl https://api.smartaipi.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "input": "Triage these open issues and open PRs to fix the top three",
    "reasoning": {"effort": "high", "summary": "auto"}
  }'

Codex CLI、Cursor、Cline、Roo Code、OpenCode、Aider

OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-your-smart-aipi-key
OPENAI_MODEL=gpt-6-luna

推理工作量支持 low、medium、high 和 xhigh。Sol 和 Luna 会随着工作量设置产生明显的性能变化——上面的 AutomationBench、Agents' Last Exam 和 OSWorld 结果均来自更高的工作量设置。对于长周期代理工作，请使用 high 或 xhigh；对于批量吞吐任务，在 Luna 上使用 low 或 medium 是成本最优的默认选择。

你实际应该运行哪个模型？

• gpt-6-astra——全面最佳。当你想要最优结果和毫不妥协的体验时选择它：计算机使用、浏览器自动化，以及以无人值守完成为目标的长周期重构任务。
• gpt-6-sol——以前沿模型一小部分的成本处理困难工作。在 AutomationBench 上以约为 Claude Opus 5 成本 ~9% 的价格胜过它，并在 DeepSWE 上以约低 80% 的成本达到与 Fable 5 相差不到 1 分的成绩。它是高量代理编码和业务自动化的理想默认选择。
• gpt-6-luna——快速、低成本的层级。在 DeepSWE 上达到接近前沿模型的成绩，同时相比 Opus/Fable 成本降低 90%+。非常适合批量工作、分类、摘要和高吞吐流水线。

三款模型都运行在相同的端点上，并使用相同的密钥。切换只需修改一行，因此请在你自己的工作负载上进行基准测试，而不要盲目相信任何人的图表——包括这张图表。

开始使用

1. 在 smartaipi.com/signup 注册（免费额度，无需信用卡）
2. 在控制台中创建 API 密钥
3. 将基础 URL设置为 https://api.smartaipi.com/v1
4. 使用模型 gpt-6-sol 或 gpt-6-luna

Astra 级智能，针对成本进行了优化，现已投入生产，价格仅为官方价格的四分之一。