GPT-6 三条产品线，按任务怎么选

选模型的困难，不在于不知道哪个强，而在于不知道自己在为哪一档能力付钱。

一、发生了什么

10 月 2 日，OpenAI 发布 GPT-6 家族的选型指南，把三条线摆在一张表里。

Astra 是能力上限，每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元、缓存输入 1 美元，用在最难的推理上。Sol（文中称 GPT-6.1 Sol）的定位是「五分之一的价格、接近 Astra 的智能」，输入 2 美元、输出 10 美元、缓存 0.1 美元，适合复杂编程、研究和操作电脑。Luna 面向规模化日常任务，输入 0.1 美元、输出 0.5 美元、缓存 0.01 美元，适合字段抽取、请求分类、结构化摘要。

三条线最贵的和最便宜的输出价差一百倍，但能力差远没有一百倍。定价按「任务里有多少难题」来，不按调用次数来。这也意味着，把简单任务丢给 Astra，多付的钱买不到对应的结果。

指南还给了一套参数建议。推理强度分低、中、高、超高、最高五档：低档做提取和小改，中档做规划和方案比较，高档做难调试和深审查；超高和最高是在高档不够时再试，而且要接受更长的等待。API 里可以在对话中途改档位而不破坏缓存，这一点比死守一个档位重要。

速度上有两个开关。快速模式响应更快更稳，但每 token 更贵；极速模式独立于推理档位加速生成，目前只对 Astra 开放。三个模型都支持操作网页和桌面应用。Sol 支持多智能体工作流，但目前是 beta。

指南对「操作电脑」给了一个判断顺序：能用 API 或已连接工具直接完成的，就别用点击屏幕的办法；只有必须读屏、点按钮、填表单时，才走这一步。这个顺序能省下大量不稳定因素。

上线前的清单也被列了出来：裁掉任务不需要的上下文、用缓存复用稳定前缀、长对话用压缩、部署前测成功率、延迟和每个成功任务的成本。案例里 Invideo 给了一个数字：色彩分级与校正任务的成功率约为原来的三倍，少数剪辑师一天做出约 50 个特效。

二、跟你有什么关系

独立开发者：Luna 的缓存输入是 0.01 美元，长期跑同一套提示词的任务，账单能压到很低。前提是前缀稳定，别每次都改系统提示。

做 agent 的：多智能体还是 beta，别放进主链路。中途纠偏和异步工具调用更值得先接。写提示词时也别沿用旧习惯，指南里引用的开发者说，过度具体的分步指令现在反而可能限制模型。

企业采购：Astra 和 Sol 差五倍价钱。先证明任务真的需要 Astra，再谈预算。证明的办法不是跑分，是拿一百条真实任务做盲评。

三、怎么判断

1. 有标准答案的重复活——抽取、分类、摘要、改写、发票字段——用 Luna。
2. 要读代码库、跑终端、操作界面——用 Sol，推理强度中到高。
3. 一次定调、要审美、要长链条推理——重要文档、复杂设计、疑难 debug——用 Astra。
4. 响应速度优先的交互，开快速模式；要在 Astra 上追极限速度，再考虑极速模式，并接受溢价。
5. 长任务开缓存、开压缩、用中途纠偏，不要靠一路加档位硬扛。
6. 上线前测三个数：任务成功率、延迟、每个成功任务的成本。只看前两个，会把账算漏。

四、三个别信的说法

「贵的模型一定更好」。 差距体现在难题上。抽取和分类这类任务，Luna 和 Astra 的结果常常一样，差价却是一百倍。为不存在的能力付费，是选型里最常见的浪费。

「档位越高越保险」。 高档位花的是时间和钱。官方给的建议是高档不够时再往上试，不是默认拉满。拉满还会让简单任务变慢，用户体验反而下降。

「缓存是自动的」。 前缀顺序变了、工具定义改了，缓存就断。稳定内容要放在前面，变的放后面。

五、一句话结论

按任务分，不按模型分：重复活给 Luna，动手活给 Sol，定调活给 Astra。

信息来源

• OpenAI：A model guide for the GPT-6 family，2026 年 10 月 2 日

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 19 日。