周二，OpenAI 推出了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，这两款模型的价格均比其取代的 GPT-5.6 模型低至少 50%。OpenAI 的降价举措旨在吸引那些开始根据完成任务的成本而非仅仅基准测试分数来选择模型的开发者和企业。

有趣的是，这一消息恰逢 Anthropic 宣布其旗舰模型降价。

GPT-5.6 模型价格的一半

GPT-6 Sol 的成本为每百万输入代币 2 美元，每百万输出代币 10 美元。相比之下，GPT-5.6 Sol 的价格分别为 4 美元和 20 美元。GPT-6 Luna 的成本为输入 0.10 美元，输出 0.50 美元，而 GPT-5.6 Luna 的输入为 0.20 美元，输出为 1.20 美元。总体而言，这意味着 Sol 的成本在两种情况下都减半，而 Luna 的输入成本减半，输出成本降低了 58.3%。

OpenAI 将改进的推理和缓存作为允许其进行降价的因素。根据其发布帖子，使用 GPT-5.6 的价格是促销价，而 OpenAI 的一位代表告诉 VentureBeat，新的 GPT-6 费率将长期保持。GPT-6 Astra 层级仍然是最昂贵的版本，输入为 10 美元，输出为 50 美元。

据 Cryptopolitan 报道，OpenAI 将 GPT-5.6 Luna 的价格降低了 80%，将 GPT-5.6 Terra 的价格降低了 20%，这表明定价正成为人工智能模型竞争的核心问题。

销售的是每完成任务的成本，而非基准测试的胜利

OpenAI 的策略变得更加基于经济学而非技术。该初创公司在 AutomationBench（一个衡量 47 种不同工具中业务流程的网站）上的表现显示，GPT-6 Sol 在最大努力下得分 32.0%，每完成任务的成本为 0.34 美元。Claude Opus 5.5 在最大努力下得分 40.0%，每完成任务的成本为 1.28 美元。Opus 5.5 的完成率得分高出 8 个百分点，但每任务成本约为 GPT-6 Sol 的 3.8 倍。

根据 OpenAI 的说法，在最近的一次代理考试中，Sol 在最大努力下以每任务成本低 60% 的优势超过了 Opus 5 的最高性能。

Artificial Analysis 提供的独立数据显示，GPT-6 Sol 在最大设置下的智能指数得分为 48，而小米 MiMo-V2.6-Pro 为 46，但后者的成本远低于前者。

Anthropic 同日以 Opus 5.5 作出回应

Anthropic 于 9 月 22 日推出了 Claude Opus 5.5，输入价格为每百万代币 4 美元，输出价格为 20 美元，与 Opus 5 相比，每代币成本降低了 20%。Anthropic 声称，由于代币使用量减少，用户在使用新模型时的支出将减少约 40%。

这一结果的净效应是，GPT-6 Sol 的费率为 2 美元，仅为 Opus 5.5 4 美元费率的一半，并与 Claude Sonnet 5 持平。另一方面，根据 VentureBeat 的分析，GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1 处于同一水平，输入服务收费 10 美元，输出服务收费 50 美元。

更便宜的竞争对手不断缩小差距

OpenRouter 表示，DeepSeek 在该平台上的代币份额从 1 月的 9% 翻倍至 6 月的 18%，而中国模型在 6 月初的代币份额合计超过了美国模型。小米也发布了采用 MIT 许可证的 MiMo 模型，使公司可以选择自托管而非按代币付费。

根据基于超过 70,000 家公司支出统计数据的 Ramp AI 指数，Anthropic 的采用率为 43.8%，而 OpenAI 为 39.8%。这些统计数据并不代表任何全球市场份额，而是显示了企业支出在不同提供商之间转移的难易程度。

此外，微软发布的《全球人工智能扩散报告》提供了更广泛的视角：尽管基础设施、连接性和技能方面存在障碍，但人工智能在全球范围内正变得越来越普及，而开放权重模型可能会导致接入成本降低，特别是在全球南方地区。

为什么更便宜的代币并不意味着更便宜的人工智能

Gartner 在 8 月 17 日预测，到 2028 年，每个代理工作流的推理成本将增加五倍以上。它称此为“推理悖论”：随着人工智能工作流变得更加复杂，更便宜的单位经济学仍可能导致总体支出增加。

“每一代人工智能能力的提升都需要更多、且通常更昂贵的代币。”——Gartner 高级总监分析师 Will Sommer

牛津大学的一篇预印本《智能的价格》发现，经质量调整的推理价格每年下降约 0.73 个对数点——比传统衡量标准捕捉到的速度快七倍以上。但按完成任务衡量，随着推理模型消耗更多代币，买方的成本停止下降。

换句话说，更便宜的代币可能不会缩减人工智能账单。它们可能使使用更多的人工智能在经济上变得可行。

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