GPT-6 Astra、Sol、Luna 有什么区别、怎么选？价格、额度与 Plus 能不能用

AT A GLANCEGPT-6 三款模型对比价格来自 OpenAI 开发者文档，消息数来自 ChatGPT Learn 定价页，9 月 23 日核对、9 月 30 日按 DevDay 后的规则更新。消息数是 Codex 本地任务的估算，不是固定上限；Pro 没有五小时限制，只算每周额度，大约是 Plus 的几倍。

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比较项GPT-6 AstraGPT-6 SolGPT-6 Luna官方定位最困难的端到端工作日常工作与复杂编程明确、可重复的大量任务API 价格 / 百万 token（输入 / 输出）$10 / $50$2 / $10$0.10 / $0.50缓存输入 / 百万 token$1$0.20$0.01上下文 / 最大输出105 万 / 12.8 万 token105 万 / 12.8 万 token105 万 / 12.8 万 tokenPlus 在 Codex 每 5 小时约5–45 条15–150 条350–3,000 条Pro 在 Codex没有五小时限制；10 月 29 日起 Pro 100、Pro 200 约为 Plus 的 10 倍、20 倍，Pro 500 约为 Plus 的 50 倍（三档中最高）同左同左ChatGPT 里在哪用Work、Codex；Chat 里以 GPT-6 Pro 提供给 Pro、Business 等计划付费版 Chat（菜单里叫 GPT-6）、Work、CodexWork、Codex；Free / Go 可在桌面版使用建议起步推理档LightMediumHigh按你的需求继续新模型不用升级 ProGPT-6 Sol 和 Luna 对 Plus 开放。只有 Codex 额度经常不够用，或需要普通 Chat 里的 GPT-6 Pro，再考虑 Pro 100。

充值 ChatGPT Plus · ¥168 / 月→充值 ChatGPT Pro 100 · ¥730 / 月→01先说结论：多数任务默认用 GPT-6 SolGPT-6 Astra 月初上线时，最大的问题是贵：API 价格是 GPT-5.6 Sol 的 2.5 倍，在 Codex 里也特别烧额度。9 月 22 日这次，OpenAI 用训练 Astra 的方法又做了两款便宜的模型：GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。

所以现在的选择顺序简单了：日常写代码、改文档、做分析，先用 GPT-6 Sol；批量提取、分类、改格式这类有标准答案的活，交给 GPT-6 Luna；只有 Sol 反复卡住、任务要连续跑很久、要跨很多工具的，才值得换 Astra。

OpenAI 自己的说法也是这样：Astra 仍然是最强的模型，适合要最好结果、不在乎成本的时候；Sol 和 Luna 负责把这一代的能力用到更日常、更高频的工作上。

02在哪里能用？Plus 能不能用？GPT-6 Sol 和 Luna 从 9 月 22 日起在 ChatGPT 的 Work 和 Codex 里开放，Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 都有。Free 和 Go 用户可以在桌面版里用 GPT-6 Luna。API 里的模型名是 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。

普通 Chat 也用上了这两款，只是菜单里叫 GPT-6：付费版从 10 月 7 日起，Instant 到 Extra High 背后是 GPT-6 Sol；Free 和 Go 从 10 月 8 日起分批开放，公告写背后是 GPT-6 Luna，帮助中心模型页仍写 GPT-5.6 Luna；Pro 用户看到的 GPT-6 Pro，背后是 Astra。想按名字选 Sol、Luna 或 GPT-6.1 Sol，还是要到 Work 和 Codex 里。

在桌面版的 Work 或 Codex 里，输入框下面有个模型和推理强度的控件，默认从“6 Sol Light”起步。往 Smarter 方向调是更强、更慢，往 Faster 方向是更快、更省；想指定具体模型或推理档，点 Advanced。没看到新模型，先更新客户端。

点击查看大图↗IMAGE VIEWERChatGPT Learn 页面中的模型控件示意，显示默认选项 6 Sol Light、推理强度滑块和 Advanced 入口完整预览原图尺寸1520 × 682保持完整画面与原图比例打开原图 ↗ChatGPT Learn 上的模型控件示意：Work 与 Codex 默认从 6 Sol Light 起步，点 Advanced 可以指定模型和推理档。

ChatGPT Learn：Models ↗延伸阅读Free、Go、Plus、Pro 各能用哪些模型（对照表）↗03Plus 用 Sol 能跑多少？大约是 Astra 的 3 倍对 Plus 用户来说，这次最实在的变化在额度上。按 ChatGPT Learn 的官方估算，Plus 在 Codex 里每 5 小时大约能发 5–45 条 Astra 本地消息，换成 GPT-6 Sol 是 15–150 条，GPT-6 Luna 是 350–3,000 条。同样一份 Plus 额度，用 Sol 能跑的任务大约是 Astra 的 3 倍。

这些数字范围很宽，因为消耗取决于任务本身：改几行代码和读完整个仓库再跑测试，差别可以有十倍。云端任务可能比本地消息更耗额度，另外还可能有每周上限。把它当成量级参考，别当成固定条数。

Pro 没有五小时限制，只算每周额度。9 月 29 日起 Pro 分三档，10 月 29 日起额度翻倍：Pro 100 约为 Plus 的 10 倍，Pro 200 约为 20 倍，Pro 500 约为 Plus 的 50 倍（三档中最高）。新出的 GPT-6.1 Sol 在 Plus 上每 5 小时约 15–160 条，和 GPT-6 Sol 差不多；10 月 26 日又出了 GPT-6.1 Terra，Plus 每 5 小时约 35–285 条。

点击查看大图↗IMAGE VIEWERChatGPT Learn 定价页中 Codex 每五小时本地消息估算表：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 在 Plus 与 Standard Business 下的数量，并注明 Pro 目前没有五小时限制完整预览原图尺寸1200 × 1029保持完整画面与原图比例打开原图 ↗官方 Codex 额度估算（9 月 30 日截图）：只列 Plus 和 Standard Business 每 5 小时的本地消息数；Pro 没有五小时限制，不再单独列出。

ChatGPT Learn：Pricing ↗延伸阅读Chat、Work 与 Codex 的额度规则↗04API 价格：Sol 是 Astra 的五分之一，Luna 是百分之一每百万 token，GPT-6 Sol 输入 $2、缓存输入 $0.20、输出 $10；GPT-6 Luna 输入 $0.10、缓存输入 $0.01、输出 $0.50；Astra 是 $10、$1、$50。同样的 token，Sol 只要 Astra 的五分之一，Luna 只要百分之一。

和上一代比，Sol 从 $4 / $20 降到 $2 / $10，Luna 从 $0.20 / $1.20 降到 $0.10 / $0.50，官方的说法是便宜 50%。三款模型的上下文都是 105 万 token，最大输出都是 12.8 万，容量没有区别。单次输入超过 27.2 万 token 时，整次请求按 2 倍输入价、1.5 倍输出价计算。

这套价格只对 API 有效。用 ChatGPT 账号登录 Work 和 Codex，消耗的是套餐里的额度，不按 token 扣钱；在 Codex 里填自己的 API key，才走这套账单。

05跑分怎么看：Sol 高档位能追上低档位的 AstraOpenAI 这次的图都是“成本—得分”曲线：横轴是完成一个任务花多少钱（对数刻度），纵轴是得分，同一个模型的几个点对应不同推理档位。看这种图，别只比谁的最高点高，要看花同样的钱谁做得更好。

AutomationBench 用 47 个工具跑销售、运营、财务等业务流程。GPT-6 Sol 开到 xhigh 档得分 33.2%，每个任务约 $0.27；低档的 Astra 得分 30.3%，成本是 Sol 的 3.9 倍。花不到四分之一的钱，Sol 的高档位做得比 Astra 的低档位还好；不过把 Astra 开到高档，它仍然是最高分。

点击查看大图↗IMAGE VIEWEROpenAI 公布的 AutomationBench 成本与得分曲线，比较 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 与 GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Luna完整预览原图尺寸1192 × 1437保持完整画面与原图比例打开原图 ↗AutomationBench：横轴为每个任务的成本（对数刻度），纵轴为得分；同一模型的多个点对应不同推理档位。

OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna ↗06写代码：Luna 的分数已经接近 SolDeepSWE 考的是在真实代码库里完成原创的长任务。GPT-6 Sol 最高档得分 68.8%，GPT-6 Luna 最高档 66.6%，只差两个百分点左右。

差别在成本：从图上看，Luna 每个任务的花费比 Sol 低得多。如果你要批量跑很多规则清楚的代码任务，比如统一改接口、补类型、批量加测试，先拿几个试 Luna，结果能通过验收再大规模用。

点击查看大图↗IMAGE VIEWEROpenAI 公布的 DeepSWE 成本与得分曲线，比较 GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 与 GPT-5.6 模型完整预览原图尺寸1192 × 1259保持完整画面与原图比例打开原图 ↗DeepSWE：在真实代码库中完成长任务的得分与每任务成本。

OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna ↗07最实在的改进：事实错误少了一半，说话也更直接跑分之外，对普通用户最有感的是这一条。OpenAI 用用户标记过“答错了”的真实对话做测试：GPT-6 Sol 犯的事实错误大约只有 GPT-5.6 Sol 的一半，接近 Astra；GPT-6 Luna 开到较高档位时，准确度和 GPT-5.6 Sol 差不多，成本只有约百分之一。

要注意，这批测试题专门挑的是容易答错的对话，日常使用里出错本来就少得多，所以图上的百分比不是日常错误率。

另一个变化是说话方式。官方把 Astra 的沟通风格带到了 Sol 和 Luna 上：术语更少、废话更少，回答整体短一点，写代码时会说清楚自己检查了什么、没检查什么。

点击查看大图↗IMAGE VIEWEROpenAI 公布的高难度提示事实错误率曲线，GPT-6 Sol 的错误率明显低于 GPT-5.6 Sol完整预览原图尺寸1192 × 1442保持完整画面与原图比例打开原图 ↗高难度对话中的事实错误率（越低越好）。测试题来自用户标记过错误的对话，不代表日常错误率。

OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna ↗08按任务怎么选拿不准的时候，用同一个真实任务各跑一次：同样的输入、同样的推理档、同样的验收标准，比较一次做对的概率和花掉的额度，再决定默认用哪个。

GPT-6 Sol：日常写代码、修 bug、代码审查、写报告和方案，以及需要来回改几轮的工作。GPT-6 Luna：批量提取字段、分类、改格式、写结构化摘要，结果有明确标准可以检查。GPT-6 Astra：跨很多文件和工具、要连续跑很久、Sol 已经卡住两三次的任务，或者出错代价很高、你只想要最好结果的时候。GPT-5.6 Terra：仍可在 Work 和 Codex 里选。10 月 26 日起有了新一版 GPT-6.1 Terra（Plus 及以上），看图、操作电脑和写作更快更省，原来交给 Terra 的活可以先换到它。延伸阅读Astra 与 Sol 的同任务对比方法↗GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的区别↗09要不要为了新模型升级 Pro？不用GPT-6 Sol 和 Luna 对 Plus 开放，用不着为了新模型去买 Pro。而且 Sol 比 Astra 省额度，同一份 Plus 额度能跑更多轮，本来就更不容易撞到上限。

Pro 的价值还是那两点：普通 Chat 里的 GPT-6 Pro（背后是 Astra），以及更多的用量（10 月 29 日起 Pro 100、Pro 200 约为 Plus 的 10 倍、20 倍，Pro 500 约为 Plus 的 50 倍，三档中最高）。你在 Codex 里经常用完额度，才值得看 Pro 100。AONIR 的 Plus 为 ¥168 / 月，Pro 100 为 ¥730 / 月，Pro 200 为 ¥1400 / 月，都可以微信自助充值到本人账号。

Plus 就能用新模型GPT-6 Sol 和 Luna 包含在 Plus 里Plus 在 Work 和 Codex 里可以用 GPT-6 Sol、GPT-6 Luna，还有有限的 Astra 额度。AONIR 支持微信支付，充值到你本人的 ChatGPT 账号。

Plus ¥168 / 月微信支付本人账号充值不自动续费AONIR 为独立第三方充值服务平台，不隶属于 Anthropic 或 OpenAI。

查看 ChatGPT Plus 充值说明→A FEW MORE THINGS你可能还想知道01GPT-6 Sol 和 GPT-6 Astra 有什么区别？Astra 是 OpenAI 最强的模型，适合最难的端到端任务；GPT-6 Sol 用类似方法训练，面向日常工作和复杂编程，API 价格是 Astra 的五分之一（$2 / $10 对 $10 / $50）。在 AutomationBench 上，Sol 最高档得分 33.2%，超过低档 Astra 的 30.3%，成本约为后者的四分之一。

02ChatGPT Plus 能用 GPT-6 Sol 吗？可以。GPT-6 Sol 和 Luna 从 2026 年 9 月 22 日起在 Work 和 Codex 中对 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 开放。10 月 7 日起普通 Chat 也换成了 GPT-6，Plus 可以用 Instant、Medium、High，背后是 GPT-6 Sol。Free 和 Go 可以在桌面版使用 GPT-6 Luna。

03Plus 用 GPT-6 Sol 每 5 小时能发多少条？按 ChatGPT Learn 的官方估算，Plus 在 Codex 里每 5 小时约 15–150 条 GPT-6 Sol 本地消息，Astra 约 5–45 条，GPT-6 Luna 约 350–3,000 条。实际消耗取决于任务大小、上下文和推理档，还可能有每周上限。

04GPT-6 Sol 和 Luna 的 API 价格是多少？每百万 token，GPT-6 Sol 输入 $2、缓存输入 $0.20、输出 $10；GPT-6 Luna 输入 $0.10、缓存输入 $0.01、输出 $0.50。两者都比 GPT-5.6 同款便宜 50%。模型名分别是 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。

05GPT-6 有 Terra 吗？这次只发布了 Sol 和 Luna，没有 GPT-6 Terra；10 月 26 日另外发布了 GPT-6.1 Terra。GPT-6 上线没有下架旧模型，GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 仍可在 Work 和 Codex 中选择。

06为什么我在 ChatGPT 里看不到 GPT-6 Sol？先确认你在 Work 或 Codex 里，而不是普通聊天窗口；再更新桌面应用或 Codex CLI。

BEHIND THIS GUIDE有据可查，方便追溯编辑说明本文依据 OpenAI 2026 年 9 月 22 日的发布说明、开发者文档与 ChatGPT Learn 定价页整理，文中图表截自官方页面并标注来源。9 月 30 日补充：9 月 29 日 DevDay 发布了升级版 GPT-6.1 Sol，OpenAI 称它接近 Astra，输入、输出价与 GPT-6 Sol 相同，缓存输入便宜一半；Pro 改为 100、200、500 三档，没有五小时限制。10 月 20 日补充：OpenAI 官方页面没有写 Pro 各档是 Plus 的几倍，文中改为 Pro 100、Pro 200、Pro 500 约为 Plus 的 5 倍、10 倍、25 倍；普通 Chat 换成 GPT-6 的日期按 OpenAI 公告分开写：付费版 10 月 7 日，Free 和 Go 10 月 8 日。10 月 20 日起，本站原来的 Pro 5×、Pro 10× 改用官方名 Pro 100、Pro 200。10 月 26 日补充：当天发布的 GPT-6.1 Terra（ChatGPT Learn 更新日志、Models、Pricing），原来「这一代没有新版 Terra」的说法改掉。10 月 29 日补充：按 OpenAI 帮助中心 About ChatGPT Pro tiers，Pro 三档 Work / Codex 额度翻倍；倍数按 Codex 负责人 Tibo 当天的说法改为约 10 / 20 / 50 倍。

OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（发布说明与跑分） ↗OpenAI 开发者文档：GPT-6 Sol 规格与 API 价格 ↗OpenAI 开发者文档：GPT-6 Luna 规格与 API 价格 ↗OpenAI 开发者文档：GPT-6 Astra 规格与 API 价格 ↗ChatGPT Learn：Models（模型选择与推理档位） ↗ChatGPT Learn：Pricing（Codex 每 5 小时消息估算） ↗AONIR：GPT-6 Astra 与 GPT-5.6 Sol 怎么选 ↗← 探索更多专业指南内容反馈 ↗