GPT-6 系列怎么选？
从编程、研究和批量处理三个场景理解 GPT-6 Astra、6.1 Sol、6 Sol 与 Luna 的差异，结合 API 价格表和用量算例选择合适模型。
本页内容
写代码可以先试 GPT-6.1 Sol，复杂研究可以优先评估 Astra，大批量提取和分类可以从 Luna 开始。已经用 6 Sol 跑通的流程，可以保留着逐步迁移。选择从手头的任务开始：这件事有多复杂、结果怎样核对、一次失败会增加多少工作。
同一个项目里，任务难度也会不同
假设你在开发一个新功能。开始时要整理用户反馈，接着修改代码，最后排查一个只在特定条件下出现的异常。反馈整理可能有固定字段和分类规则，代码修改要检查调用关系，异常排查还可能需要提出假设、寻找证据。
这些任务可以分别评估模型。判断条件简单、结果容易核对的工作，适合先尝试低成本型号；材料之间关系复杂、失败后调查时间较长的工作，值得多投入一些模型费用。
OpenAI 当前把 Astra 放在最高能力档，6.1 Sol 用于平衡能力、速度和成本，Luna 面向范围明确的大批量任务。6 Sol 则是升级前的主力型号，也是已有流程里的迁移对照。
先读价格表，再理解百万上下文能容纳什么
四款模型的官方规格都列出 1,050,000 Token 上下文和 128,000 Token 最大输出。上下文表示一次处理能够容纳的 Token 范围。把资料放进去以后，能否找到相关证据、记住修改条件，还要通过具体任务判断。
下面按 Standard 文本 Token 价格列出三类费用：输入、缓存读取和输出。最后一列给出试用起点，便于把型号与手头工作对应起来。
| 模型 | 输入 / 1M | 缓存读取 / 1M | 输出 / 1M | 试用起点 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $50 | 最难研究、复杂推理 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.10 | $10 | 日常开发、跨文件修改 |
| GPT-6 Sol | $2 | $0.20 | $10 | 已有稳定流程、迁移对照 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 提取、分类、批量处理 |
2026-09-30 价格快照，按短上下文请求列出。任务分工是基于官方定位的试用建议。
OpenAI API：GPT-6 Astra 模型规格 · OpenAI API：GPT-6.1 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6 Luna 模型规格
把四款模型放进具体工作里比较
6.1 Sol 可以作为新开发任务的起点。例如给一个接口新增字段，先写清楚新增行为、旧调用方的兼容要求，以及成功和失败响应的测试条件。交付后检查补丁和测试，就能判断它是否完成了要求。
Astra 可以用于调查时间较长的难题，例如多个异常相互影响，或者工作同时涉及实验结果、代码与理论假设。OpenAI 在 Terminal-Bench Science 0.1 的评测中，仍推荐 Astra 承担最难科研任务。
Luna 的试用可以从一小批已知答案的数据开始：把反馈分成固定标签，提取文档中的指定字段，或筛选日志里的候选错误。先检查是否有遗漏、分类是否准确，再增加处理量。
6 Sol 适合继续承担已经运行稳定的工作。尤其是使用旧推理档位或接口设置的程序，可以边运行边验证 6.1 Sol 的迁移。
| 工作 | 先评估的模型 | 验收重点 |
|---|---|---|
| 日常开发与跨文件修改 | GPT-6.1 Sol | 兼容条件和测试结果 |
| 复杂研究与疑难调查 | GPT-6 Astra | 证据、推导和复现结果 |
| 字段提取与固定标签分类 | GPT-6 Luna | 字段完整性与内容准确性 |
| 维护已经跑通的旧流程 | GPT-6 Sol | 行为保持稳定、迁移可回退 |
OpenAI：GPT-6.1 Sol 发布说明 · OpenAI API：GPT-6 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6 Luna 模型规格
用同一批用量，算出四款模型的 Token 费用
先设定一个预算例子：每笔请求的输入都不超过 272K Token，整批任务合计 10M 未缓存输入、2M 计费输出。按表中费率计算，Astra 约 $200，6.1 Sol 和 6 Sol 各 $40，Luna 约 $2。
这些金额方便比较相同用量的价格。实际工作还要记录每款模型用了多少 Token、尝试了几次。可以把全部尝试的费用除以通过验收的任务数，得到平均任务费用，再单独统计人工修复时间。
长上下文费率按单次请求判断。超过 272K 输入时，整笔请求的输入及缓存相关费率变为 2 倍，输出费率变为 1.5 倍。累计用量相同的两批任务，可能因为单次请求大小不同而产生不同费用。
下面的计算器可以调整总用量和缓存比例。长请求与短请求混在一起时，分别算出两组费用，再相加。
什么时候把任务交给另一款模型
使用一款默认模型时，也可以记录需要升级的任务。如果测试反复失败、资料之间的说法冲突，或者模型修改了尚未解释清楚的系统边界，先停下来整理任务状态。
例如，一个 Bug 修复经过两次受控尝试仍失败，可以把原始要求、失败测试、已改文件和确认过的事实一起交给 Astra 继续调查。尝试次数由项目自行设定；把前面的工作交代清楚，有助于减少重复调查。
批量任务可以从 Luna 开始，异常结果进入复核，再交给 6.1 Sol 处理。例如提取字段后，缺少必填项的记录单独列出；涉及事实判断的内容，还要对照原文检查。
在 DSH 或其他 Agent 里，模型和工具要一起配置。MCP、电脑操作等工作依赖应用提供工具与权限。先验证一个小任务能从请求走到结果，再扩大使用范围。
小结：先选一个起点，再用结果调整分工
GPT-6 Astra、6.1 Sol、6 Sol 与 Luna 的选择，可以先从日常开发、复杂研究和批量处理三类任务开始。新开发任务先试 6.1 Sol，研究难题评估 Astra，提取和分类评估 Luna；已有稳定流程里的 6 Sol 逐步迁移。
记录结果、时间和费用后，再调整各模型承担的工作。已经使用 6 Sol 的读者，可以接着看升级篇，检查切换到 6.1 Sol 时的推理档位和工具接口。
常见问题
6.1 的版本号更大，Astra 承担什么工作？
6.1 Sol 更新了主力型号，Astra 继续承担最高能力档的任务。选型时同时查看型号定位和具体任务结果。
这些模型与视频生成工具怎样配合？
视频生成要核对专用模型和接口。文本模型、图片输入与独立工具各有自己的功能范围，电脑操作或图像工具的支持情况也要分别查看。
计算器的费用怎样与 Plus、Pro 订阅区分？
计算器估算 API 文本 Token 费用。Plus 和 Pro 按订阅规则提供额度；API 用量、工具费、缓存写入及其他附加项分别核算。
官方规格与选型资料
OpenAI API：GPT-6 使用与迁移指南 · OpenAI API：GPT-6 Astra 模型规格 · OpenAI API：GPT-6.1 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6 Luna 模型规格 · OpenAI：GPT-6.1 Sol 发布说明 · OpenAI API：价格与长上下文费率 · OpenAI Academy：模型入口与可用性