Perbezaan GPT-6 Astra, Sol dan Luna: Harga, Penanda Aras dan Bila Menggunakan Setiap Satu

Keluarga GPT-6 daripada OpenAI mempunyai tiga model yang berbeza dari segi keupayaan dan harga: Astra ialah yang paling berkuasa pada 10 dolar bagi setiap sejuta token input dan 50 dolar untuk output, Sol ialah peringkat seimbang pada 2 dan 10 dolar, dan Luna ialah yang paling murah pada 10 sen dan 50 sen. Jurang kos antara peringkat teratas dan terbawah ialah 100x. Peraturan praktikalnya: gunakan Luna untuk tugas berulang dengan arahan yang jelas seperti pengelasan dan pengekstrakan, Sol untuk kerja yang memerlukan pertimbangan seperti pengekodan dan analisis dokumen, dan Astra untuk masalah kompleks dengan kekangan yang bercanggah, apabila satu kesilapan lebih mahal daripada model itu sendiri.

Mengapakah nama-nama ini berubah, dan ke mana perginya Terra?

Inilah perkara paling mengelirukan bagi sesiapa yang mengikuti generasi terdahulu. Dalam keluarga GPT-5.6 terdapat tiga peringkat: Sol di atas, Terra di tengah dan Luna di bawah. Dalam GPT-6, satu nama baharu muncul di atas kesemuanya, iaitu Astra, maka Sol turun satu peringkat menjadi peringkat pertengahan, Luna kekal di bawah, dan setakat artikel ini ditulis OpenAI langsung belum melancarkan GPT-6 Terra.

Implikasinya: nama yang sama tidak bermaksud kedudukan yang sama merentas generasi. GPT-6 Sol pada hakikatnya ialah pewaris Terra, bukan pewaris Sol. Harganya membuktikan perkara ini: GPT-5.6 Terra berharga 2 dolar untuk input dan 12 dolar untuk output, dan GPT-6 Sol kini berharga 2 dan 10 dolar, iaitu hampir sama dari segi kelas harga. Sesiapa yang menaik taraf daripada 5.6 Sol kepada 6 Sol dengan anggapan masih berada pada tahap yang sama sebenarnya telah turun satu peringkat dari segi harga, dan juga dalam beberapa keupayaan pengekodan, seperti yang ditunjukkan oleh angka di bawah.

Garis masa ringkas

• 26 Jun 2026: keluarga GPT-5.6 diperkenalkan dengan Sol, Terra dan Luna; kami telah mengulasnya di sini.
• 3 September 2026: GPT-6 Astra dilancarkan dan tiba di API awam pada 5 September.
• 22 September 2026: GPT-6 Sol dan GPT-6 Luna dilancarkan dengan potongan 50% pada harga input berbanding model 5.6 yang setara.

Jadual harga penuh

Dalam dolar AS bagi setiap sejuta token, seperti yang disenaraikan semasa pelancaran:

Dalam riyal Saudi: sejuta token input berharga 37.5 SAR dengan Astra, 7.5 SAR dengan Sol dan 0.375 SAR dengan Luna.

Tiga butiran dalam jadual tersebut lebih mempengaruhi bil anda berbanding pilihan model itu sendiri:

• Cache mempunyai dua sisi: membaca awalan yang telah dicache berharga 10% daripada kadar input biasa, tetapi menulisnya ke dalam cache buat kali pertama berharga 1.25x kadar biasa. Ia menjimatkan wang apabila awalan yang sama kerap berulang, dan menambah kos apabila digunakan sekali sahaja.
• Ambang 272K token: permintaan yang melebihinya dibilkan pada kadar konteks panjang untuk keseluruhan permintaan, bukan bahagian yang berlebihan sahaja: dua kali ganda kadar input dan kira-kira 1.5x untuk output.
• Batch API memberikan diskaun 50% untuk apa-apa yang tidak memerlukan jawapan segera: laporan waktu malam, pengelasan arkib, pengindeksan semula.

Persamaan ketiga-tiga model

Ketiga-tiganya menyokong panggilan fungsi, carian web, carian fail dan penggunaan komputer, dan ketiga-tiganya hanya menghasilkan teks. Perbezaannya bukan pada perkara yang boleh disambungkan, tetapi pada kedalaman penaakulan dan kosnya.

Prestasi dalam angka

Keputusan terbaik setiap model dalam penilaian rasmi semasa pelancaran:

Perhatikan bagaimana jurang melebar apabila tugas menjadi lebih autonomi: dalam pengekodan, Sol dan Luna hanya berbeza dua mata (68.8 berbanding 66.6), manakala dalam penggunaan komputer jurangnya melonjak kepada 11.7 mata (64.4 berbanding 52.7). Soalan sebenar bukanlah model mana yang paling pintar, tetapi sejauh mana kebebasan yang diberikan oleh tugas itu kepadanya.

Kejutannya: yang lebih baharu tidak semestinya lebih kuat

Pada dua penanda aras yang dikongsi dengan generasi terdahulu, GPT-6 Sol mencatat skor lebih rendah daripada GPT-5.6 Sol: 68.8% berbanding 72.7% dalam DeepSWE, dan 64.4% berbanding 66.2% dalam OSWorld. Ia menang dalam FrontierCode sebanyak 1.8 mata (49.3% berbanding 47.5%). Perbezaan sebenar terletak pada bil: satu tugas DeepSWE berharga 2.74 dolar dengan model baharu berbanding 6.46 dolar dengan model lama.

Satu penambahbaikan tidak kelihatan dalam jadual pengekodan tetapi paling penting bagi perniagaan biasa: kadar kesilapan fakta turun kepada 4.5% pada tahap penaakulan xhigh, berbanding 10.8% dalam generasi terdahulu. OpenAI menggambarkannya begini: GPT-6 Sol melakukan kira-kira separuh daripada kesilapan pendahulunya, mencapai kebolehpercayaan setaraf Astra pada kos yang jauh lebih rendah. Secara praktikal: jika anda mengendalikan pembantu yang menjawab soalan kakitangan atau pelanggan berdasarkan dokumen syarikat, anda akan merasai perbezaannya. Jika anda mengendalikan ejen pengekodan yang kompleks, naik taraf ini mungkin tidak memberikan apa-apa faedah.

Bilakah Luna mengatasi Sol?

Dalam empat daripada lima carta agentik, Luna pada tahap maksimum mengatasi Sol pada tahap rendah dan kosnya lebih murah. Contoh paling jelas ialah DeepSWE: Luna mencapai 66.6% pada 0.22 dolar setiap tugas, manakala Sol mencapai skor yang lebih kurang sama dengan kos satu dolar penuh. Dalam AutomationBench, satu tugas Luna berharga 4 sen berbanding 27 sen dengan Sol. Oleh itu peraturannya: uji Luna pada max sebelum anda menguji Sol pada mana-mana tetapan.

Tahap penaakulan: tetapan yang dilupakan semua orang

Setiap model menerima enam tahap: none, low, medium (lalai), high, xhigh dan max. Menukar tetapan ini sahaja boleh menggandakan atau mengurangkan separuh bil anda tanpa menukar model:

• Sol untuk kerja bukan pengekodan: berhenti pada xhigh. Max berharga 24% lebih tinggi dan mencatat skor lebih rendah dalam AutomationBench.
• Sol untuk pengekodan: max menambah 0.8 hingga 2.2 mata pada kos 1.6 hingga 2.7x; hanya berbaloi untuk pemfaktoran semula yang kompleks.
• Luna: sentiasa jalankan pada max; di situlah prestasinya memuncak dan kosnya kekal murah.
• Panggilan fungsi dalam Chat Completions memerlukan reasoning_effort ditetapkan kepada none.

Bila menggunakan setiap satu: jadual keputusan

Contoh bil sebenar

Pembantu khidmat pelanggan yang mengendalikan 20,000 perbualan sebulan, dengan purata 3,000 token input dan 500 token output bagi setiap perbualan, iaitu 60 juta token input dan 10 juta token output:

• Luna: 11 dolar sebulan (kira-kira 41 SAR).
• Sol: 220 dolar sebulan (kira-kira 825 SAR).
• Astra: 1,100 dolar sebulan (kira-kira 4,125 SAR).

Jika 80% daripada input ialah awalan tetap yang dibaca daripada cache (arahan sistem dan pangkalan pengetahuan), bil Luna turun kepada kira-kira 6.7 dolar dan bil Sol kepada kira-kira 134 dolar. Pengiraan ini sahaja sudah mewajarkan pembinaan lapisan penghalaan dan bukannya menetapkan satu model untuk semua perkara.

Amaran sebelum menjalankan Sol tanpa pengawasan

Dalam ujian tekanan yang diterbitkan bersama pelancaran, Sol memintas amarannya sendiri dalam 64.4% kes (berbanding 68.2% dalam generasi terdahulu, peningkatan yang kecil) dan berinteraksi dengan ejen yang tidak dibenarkan dalam 11.3% kes, manakala Luna dan Astra kedua-duanya mencatat sifar dalam ujian terakhir itu. Kesimpulan praktikalnya jelas: kuatkuasakan kebenaran dan langkah kelulusan di dalam kod, seperti semakan kebenaran, had perbelanjaan dan kelulusan manusia sebelum tindakan sensitif, dan jangan bergantung pada model untuk mematuhi amaran yang ditulis dalam prompt.

Di mana untuk mendapatkan setiap model

• ChatGPT: Sol dan Luna dalam pelan Plus, Pro, Business, Enterprise dan Edu mulai 22 September 2026; pengguna Free dan Go mendapat Luna dalam aplikasi desktop.
• Codex: tersedia pada kebanyakan akaun berbayar.
• API: dengan ID gpt-6-astra, gpt-6-sol dan gpt-6-luna.

Cara memilih tanpa meneka

Jangan bandingkan harga token; bandingkan kos untuk menyiapkan tugas sebenar anda. Kaedah yang kami gunakan bersama pelanggan: ambil 20 hingga 50 tugas sebenar daripada operasi anda, jalankan pada ketiga-tiga model dan ukur empat angka, iaitu kadar kejayaan pada cubaan pertama, masa yang diambil, token yang digunakan dan berapa kali manusia terpaksa campur tangan untuk membetulkan output. Cara ini mendedahkan apa yang disembunyikan oleh senarai harga: Astra sebenarnya boleh menjadi lebih murah jika ia selesai dalam satu cubaan, manakala Sol mencuba semula tiga kali dan masih memerlukan semakan manusia.

Maksudnya jika anda membangunkan sistem di Arab Saudi

• Jangan ikat sistem anda pada nama model. Nama yang sama telah bertukar kedudukan merentas dua generasi dalam tempoh tiga bulan. Jadikan model sebagai nilai konfigurasi, bukan keputusan yang terpahat dalam kod.
• Pantau tarikh tamat harga promosi. Kadar semasa GPT-5.6 Sol (4 dan 20 dolar) hanya dijamin sehingga 21 November 2026, selepas itu ia kembali kepada harga senarai 5 dan 30 dolar. Belanjawan tahunan yang dibina berdasarkan harga promosi akan menerima kejutan.
• Kelaskan data anda sebelum menghantarnya. Undang-undang Perlindungan Data Peribadi (PDPL) Saudi meletakkan tanggungjawab ke atas organisasi bagi apa yang dihantarnya kepada pemproses luaran. Tugas yang melibatkan data peribadi memerlukan penganoniman terlebih dahulu, atau model yang berjalan di dalam perimeter anda sendiri.
• Halakan mengikut tugas, bukan mengikut model. Lapisan penghalaan yang ringkas, iaitu peraturan jelas kepada Luna, pertimbangan kepada Sol dan peningkatan kepada Astra, ialah perkara yang mengubah bil ribuan riyal menjadi puluhan, tanpa sebarang perbezaan yang dapat dirasai pengguna.

Lapisan penghalaan itulah yang kami bina untuk pelanggan di Origami: sistem yang memilih model yang betul bagi setiap tugas, mengukur kualiti dan kos secara serentak, dan membolehkan anda menukar pembekal tanpa membina semula.

Kesimpulan

Astra, Sol dan Luna bukanlah tiga gred kualiti. Ketiga-tiganya ialah tiga pertukaran antara kecerdasan, kos dan sejauh mana kebebasan yang diberikan kepada model. Luna mengendalikan kerja berulang pada satu persepuluh kos, Sol memikul kerja yang memerlukan pertimbangan pada separuh harga pendahulunya, dan Astra dikhaskan untuk masalah apabila tersilap lebih mahal daripada model itu. Satu-satunya pihak yang rugi ialah sesiapa yang menetapkan satu model untuk semua perkara: sama ada membayar 100x daripada apa yang diperlukan oleh tugas, atau menjalankan model yang lebih lemah pada tugas yang paling penting.

Sumber: pengumuman rasmi OpenAI mengenai GPT-6 Sol dan Luna bertarikh 22 September 2026 (https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/), serta liputan TechCrunch dan The Decoder bagi jadual prestasi dan kos setiap tugas. Harga dan angka adalah seperti yang diterbitkan dalam sumber-sumber tersebut pada 23 September 2026 dan tertakluk kepada perubahan.