GPT-6 Sol和Astra區別 三個模型怎麼選

GPT-6 這一代目前有三個模型：Astra、Sol、Luna。Astra 是 9 月初先發的旗艦，Sol 和 Luna 是 9 月 22 日跟著補上的中階和輕量檔。三個模型架構同源，但定位和價格差得很開，選錯了要麼花冤枉錢，要麼幹到一半卡住。下面把區別和選擇邏輯拆開說。

先看三個模型的價格和定位

Astra 每百萬輸入 token 收 10 美元，輸出 50 美元，是“不妥協”檔。Sol 輸入 2 美元、輸出 10 美元，定位是“日常主力模型”，兼顧能力和成本。Luna 輸入只要 0.1 美元、輸出 0.5 美元，是專門跑“高頻、明確、重複性任務”的輕量檔。

Astra 適合什麼任務

Astra 是 OpenAI 當前最強的模型，在電腦操作、複雜程式設計、深度研究這些場景裡都是天花板。OSWorld 2.0 測試裡它拿了 72.6%，遠高於 GPT-5.6 Sol 的 65.7%。但它的價格是 Sol 的 5 倍，是 Luna 的 100 倍。只有那種“任務複雜到 Sol 會中途斷掉、而且失敗成本遠高於 token 成本”的活，才值得上 Astra。

Sol 適合什麼任務

Sol 是這一代真正的“主力干將”。在 DeepSWE v1.1 程式設計測試裡拿到 68.8%，距離 Claude Fable 5 的最高分只差 1.1 個百分點，但單任務成本低約 80%。在 Agents‘ Last Exam 長週期任務測試裡拿到 56.4%，超過 Claude Opus 5 的最高分，成本低 60%。日常寫程式碼、做深度研究、處理需要判斷力的文件，選 Sol 最合理。

Luna 適合什麼任務

Luna 的定位非常明確：提取、分類、轉換、結構化摘要，以及 Agent 在執行任務途中發出的成千上萬次小呼叫。在 DeepSWE 程式設計測試裡 Luna 也能拿到 66.6%，跟 Opus 5 中等檔位持平，但單任務成本比 Opus 5 低 93%。如果你在跑一個 Agent 工作流，大部分內部步驟都應該走 Luna，只有關鍵決策節點才切 Sol 或 Astra。

三個模型怎麼選

核心判斷標準是任務的容錯成本。如果任務失敗你重跑一遍的成本很低，用 Luna。如果任務需要判斷力、需要“一次做對”、失敗返工代價高，用 Sol。如果任務本身極其複雜，Sol 也做不完整，而且這個結果對你很重要，才上 Astra。絕大多數使用者日常遇到的任務，Sol 就夠。

在 ChatGPT 裡怎麼切換

開啟 ChatGPT 桌面應用，在輸入框下方的模型選擇器裡就能切。Plus 及以上使用者能看到 Astra、Sol、Luna 三個選項。Luna 和 Sol 也支援 none 推理檔位（直接關閉思考），Astra 最低只能到 low。免費使用者只能在桌面應用裡用 Luna，網頁版和手機端暫時沒有 GPT-6 這代的入口。

API 使用者怎麼分配

如果你在調 API 做產品，建議按任務分層路由。批次預處理、資訊提取、分類走 Luna，成本幾乎可以忽略。核心生成、程式碼實現、需要判斷的環節走 Sol，這是價效比最高的選擇。只有極少數需要端到端自主操作、且 Sol 反覆失敗的任務才呼叫 Astra，把它當作“最後手段”而不是預設選擇。