GPT-6 Luna 价格：API 费率、推理档位与成本计算器

GPT-6 Luna 在 OpenAI 标准 API 费率卡上的价格是输入每百万 token $0.10、输出 $0.50，2026 年 9 月 23 日核对。缓存输入 $0.01，缓存写入 $0.125，输入超过 272K 的请求整笔转入长上下文费率。发布当天 r/codex 的一条评论一句话读完了这张卡："Sol now has terra pricing, Luna's price halved and terra is dead."——对照发布公告里 GPT-5.6 Luna 的 $0.20/$1.20，输入降了 50%，输出降了 58%。(r/codex 讨论，OpenAI 价格表)

但标价是这张卡上最不重要的数字。在 $0.10/$0.50 的价位上，费率本身几乎不会出现在账单显著位置——真正决定账单的是你跑哪个推理档位（相同 token 单价下实测相差 15 倍）、缓存命中率，以及提示词是否越过 272K。本文把 API 费率与 ChatGPT/Codex 订阅分开讲，给出带来源和核对日期的完整费率表，并以可复算的预算算例和浏览器本地计算器收尾。如果你算完账的下一步是让 Luna 真正跑在网页和文件上，Tabbit Browser 是一个客户端选项；它不改变 OpenAI 的计费。

要点速览

• 标准短上下文 GPT-6 Luna：输入 $0.10、缓存输入 $0.01、缓存写入 $0.125、输出 $0.50（每百万 token）；OpenAI 发言人已向 VentureBeat 确认这是永久价格，不是促销。

• effort 旋钮主导账单：Artificial Analysis 实测同一张卡在每个 Index 任务 $0.0045（low）到 $0.07（max）之间——15 倍——而 API 默认档是 medium，不是 max。

• 输入超过 272K token 后，请求内每个 token 都按长上下文费率计（每百万 $0.20 / $0.02 / $0.25 / $0.75）。

• Batch 和 Flex 标价为标准费率五折；Fast 为 2 倍；符合条件的区域处理加收 10%，Luna 的 EU 数据驻留仅支持 Standard。

• token 单价既不是订阅配额也不是任务单价：输出量（AA Index 任务上比上一代多 24%）、重试和质量回退都会重新进入预算。

GPT-6 Luna API 费率总览

以下价格均为每百万 token 美元数，来自 OpenAI 价格页与 gpt-6-luna 模型页，核对日期 2026 年 9 月 23 日。长上下文行在输入超过 272,000 token 时生效。

这张费率卡嵌在家族阶梯里。以下是同一张表中的标准短上下文费率：

Luna 的输入输出价格是 Sol 的二十分之一、Astra 的百分之一。兄弟档位的经济账见 GPT-6 Sol 定价拆解与 GPT-6 Astra 定价拆解；便宜档实际买到什么能力、在哪里回退，见 GPT-6 Luna 测评。上一代的价格史见 GPT-5.6 Sol 成本指南。

决定账单的那个数字：effort 旋钮

gpt-6-luna 接受 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max 六档 reasoning_effort。档位之间 token 单价不变——变的是推理与输出 token 的数量。Artificial Analysis 把 Luna 按六档分别追踪，2026 年 9 月 23 日快照的实测经济数据如下：

表里有两个比费率更要紧的细节：

1. 档位间相差 15 倍。看起来是"$0.10/$0.50"的卡，按请求参数不同，每个 AA Index 任务实际计费从不到半美分到 7 美分。默认档是 medium（$0.02，Index 29）；宣传里的智能水平（Index 37）只在 max（$0.07）存在。把厂商基准分抄进商业方案时，请按跑基准的档位做预算。

2. low 档比关掉推理还便宜。在 AA 的工作负载上，$0.0045 的 low 低于 $0.01 的 none，因为 non-reasoning 每任务输出了更多 token。"关掉思考省钱"在这个模型上不自动成立——它是需要在自己的任务轨迹上验证的假设。

OpenAI 自己的发布数字指向同一方向：在覆盖 47 个工具的 AutomationBench 上，GPT-6 Luna high 档以每任务成本低 58% 的条件比上一代提升 5.4 个百分点；内部事实性评测中"更高档位下以约百分之一的成本追平 GPT-5.6 Sol"。把这些读成带档位条件的主张：便宜的价格是在你为思考付费时达到的。

一位发布日用户这样描述档位对输出形态的实际影响："5.6 Luna yapped a lot about unnecessary stuff, while 6 Luna is much more to the point… 6 Luna just gives you the solution and stops talking."简洁本身就是成本故事的一部分——但 AA 的检查者也把知识工作回退（跳过评分细则、交付物变薄）归因于同一种 token 吝啬，所以把"话少"当作权衡而非纯赚。(r/codex 评论)

翻译"便宜 50%"的官方口径

发布公告的价格卡显示 Luna 从 $0.20 → $0.10（输入）、$1.20 → $0.50（输出），两行都标注"50% cheaper"。输出的算术值是 −58.3%；OpenAI 的口径按整美元价格档位计数。两种读法都不算错，但基准很重要：那些 GPT-5.6 数字本身就是促销价，而 VentureBeat 报道发言人确认新的 GPT-6 Sol 和 Luna 价格是永久的，非促销。(发布公告，VentureBeat)

独立测量同意方向，并补上了小字。Artificial Analysis 实测 Luna（max）每个 Index 任务 $0.07，对比 GPT-5.6 Luna（max）的 $0.18——约低 60%——而新模型每任务用了更多输出 token（51k 对 41k）。降价靠的是价格，不是 token 效率。看发布图的读者也读出了同样的形状："it really looks like luna 6.0 is just as smart as luna 5.6 at less than half the cost."（luna 6.0 看起来和 5.6 一样聪明，成本不到一半）(r/codex 基准讨论帖)

一些从业者用了更大的框架：价格战。"GPT-6 Luna cut its token price by 90% in two months. July: $1/$6… September: $0.10/$0.50… This is what an inference price war looks like."（两个月降 90%：7 月 $1/$6，9 月 $0.10/$0.50——这就是推理价格战的样子。）其中 7 月数字——GPT-5.6 Luna 更早的标准价、在其自身促销之前——是发帖者的说法，已无法在 OpenAI 当前页面上核实，请把它当作社区语境而非官方价格史。(X 帖子)

缓存经济学：$0.01 的读与 $0.125 的写

对反复重发同一上下文的 agent 循环，缓存行比标价更重要。Luna 的缓存输入是每百万 $0.01——全新输入的十分之一，即 OpenAI 为 GPT-6 缓存宣传的最高 90% 折扣——而缓存写入是$0.125，比输入费率高 25%。由此有两条记账规则：写入量与读取量是两行，不能混算；一个 token 只计一次——存前缀时算写入，在 OpenAI 描述的 30 分钟资格窗口内复用时按缓存价计。(缓存公告，价格页)

GPT-6 改变的不只是缓存价格，还有行为：默认命中率更高，并且正因为 agent 每轮重读上下文而新增了一批控制项——缓存仪表盘、缓存未命中诊断、显式断点、预热，以及在响应之间改推理档位而不破坏缓存（难的那轮开 max、例行跟进降 low 时很有用）。OpenAI 的公告提到 GitHub 在数十亿请求中把需要新处理的提示词 token 份额降低了 50% 以上，一位客户靠几个百分点的命中率提升省了 20%。

从业者立刻注意到了这套经济学。发布日 Simon Willison 写道："Luna is my favorite model for building product features thanks to its cost (and speed)."（凭成本和速度，Luna 是我最喜欢用来做产品功能的模型）——这正是让 $0.01 缓存读取与 141–175 t/s 生成速度成为产品界面工作组合的路由模式。(X 帖子)

272K 长上下文悬崖

模型卡的句子很短：输入超过 272K token 的提示词按输入与缓存费率 2 倍、输出 1.5 倍对整笔请求计价。这是请求级阈值，不是对超出部分加价。273,000 token 的提示词不会让前 272K 享受短上下文档——包括输出在内的每个计费类目都用长上下文行。

窗口本身是 1,050,000 token，最大输出 128,000。"放得进上下文"和"每 token 同价"是两个命题。如果你的提示词在阈值附近徘徊，请留出余量：追加一份文档就可能让整笔请求重新计价。这与 Sol 的悬崖结构相同——GPT-6 Sol 定价指南有详细展开，同样的纪律在这里以十分之一的量级适用。

标价之外的计费线项

Batch 和 Flex 对半砍卡；Fast 翻倍。OpenAI 把 Batch 和 Flex 标为标准费率的 50%——对时延不敏感的工作这是最大的单一杠杆。Fast 模式（Priority 于 2026 年 7 月 30 日更名）是 2 倍。先把折扣或加价记入预算之前，确认你的端点真的在用对应档位。

区域处理加收 10%。2026 年 3 月 5 日及之后发布、符合数据驻留条件的端点加收 10%，且 Luna 的 EU 数据驻留仅支持 Standard 处理。

工具 token 按模型费率计。内置工具消耗的 token 按所选模型的 token 费率计费；部分工具和托管会话另有费用。消耗了 token 的失败尝试同样要进预算。

路由上存在"Pro"变体。OpenRouter 列出"GPT-6 Luna Pro"——同一个底层模型，"以 reasoning.mode 设为 pro 提供，在复杂任务上响应质量更高"——基础价同样是 $0.10/$0.50。这是提供方侧的serving配置，不是 OpenAI 费率卡的额外一行；把它当作待评估的路由选项，而不是另一个模型。(OpenRouter)

限流：免费层关闭。模型页把 gpt-6-luna 标为免费层"不支持"，付费访问从 Tier 1（500 RPM / 500K TPM / 500 万 batch 队列 token）到 Tier 5（30,000 RPM / 1.8 亿 TPM）。值得注意的是，OpenAI 为 Luna 公布的同档付费层 token 限额高于 Sol——Tier 2 的 TPM 是 200 万对 Sol 的 100 万——读起来像是在邀请以量使用便宜模型。(模型页)

来源：OpenAI gpt-6-luna 模型页，核对于 2026 年 9 月 23 日。

家族阶梯与开放市场

在 OpenAI 的阶梯内，路由逻辑很直白：边界清晰的高频步骤先试 Luna；失败代价高时升级 Sol；最难的工作留给 Astra。发布公告自己就把 Luna 定位在"总结、抽取和回答直接问题这类边界更窄的任务"。

反直觉的发现是：Luna 并不是开放市场上最便宜的可用 API。VentureBeat 的发布日对比表列出 Meta 的 Muse Spark 1.2/1.3 Contributor 为 $0.10/$0.20、小米的 MiMo-V2.6-Flash 为 $0.14/$0.28——输入输出合计都低于 Luna 的 $0.60——以及 DeepSeek V4.1 Flash 非高峰 $0.15/$0.60。Luna 的溢价买到的是 OpenAI 生态：1.05M token 窗口、GPT-6 的工具与缓存栈、以及从 $0.0045 任务向上的档位余量。如果唯一起作用的标准是地板价，开放市场能压过它。(VentureBeat 表格)

社区对轨迹的读法很乐观："I feel 2027 will be the year when intelligence will be economical enough to use at most of the places."（我觉得 2027 年会是智能便宜到大多数地方都用得起的一年）——r/OpenAI 发布帖最高赞回复的预测。方向有用，作为预言不可验证。(r/OpenAI 帖子)

费率卡不会告诉你的事

它不是订阅计算器。ChatGPT 和 Codex 套餐有各自的使用上限；token 降价 50% 不会数学地把任何套餐的额度翻倍。发布时 GPT-6 Luna 面向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 用户的 ChatGPT Work 和 Codex 开放，Free 和 Go 只能在桌面应用里用。订阅侧的抱怨也浮出水面："it's faster on xhigh and my usage is barely going down."（xhigh 更快了，但我的用量几乎没降）一位 Codex 用户报告；定价讨论帖里的简短总结是"Reduced pricing and reduced limits."（价格降了，限额也降了）API 算术和套餐配额是两种购买——查你套餐的实时用量页。(用量评论，定价讨论)

它也不是任务单价。AA 实测 Luna 每个 Index 任务的输出 token 比上一代多 24%，其检查者把知识工作回退（GDPval-AA 约 −75 Elo、AA-Briefcase 约 −45）归因于跳过展示格式和评分细则。一个被 Luna 失败或截断的任务会被重试——升级到更贵模型时更是如此——而重试要计费。质量证据见 GPT-6 Luna 测评；预算上的推论是：要追踪的是每个成功任务的成本，不是每 token 成本——含失败在内的总花费，除以真正交付的任务数。

一个实践选项：Tabbit Browser

如果预算问题已经解决，下一个问题是让 Luna 跑在真实工作——打开的网页、文件、调研任务——上，Tabbit Browser 是不需要自己接 API 的一个答案。它的模型选择器让你在打开的标签页旁边选用 GPT-6 Luna 这样的模型，GPT-6 Luna 模型中心整理了浏览器侧的参考资料：面向任务化请求的提示词笔记，以及用户报告的测评笔记。

诚实的边界：Tabbit 是客户端。它不改变 OpenAI 的费率，本页的 API token 估算也预测不了任何订阅或客户端的用量。模型可用性取决于你账户和版本的实时选择器。本文没有 Tabbit 侧的 Luna 实测账单、任务成功率或延迟结果——需要这些数字的话，跑你自己的固定任务集并留下记录。

Tabbit Browser

下载 Tabbit Browser

至于工作流语境——为什么 AI 浏览器或智能体浏览器会改变便宜工作模型的用武之地——那两篇指南讲客户端这一侧；token 计费的权威来源仍是上面的费率卡。

两个预算算例

算例使用标准短上下文费率，不含区域加价、工具费、重试和税费。它们是算术演示，不是实测工作负载。

短请求。10,000 个未缓存输入 token、2,000 个输出 token：

(10,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) / 1,000,000 = $0.002

预热的 agent 循环。一个 40 轮的运行，每轮重发 250,000 token 的提示词，其中 90% 由缓存提供（写入一次，在 30 分钟窗口内复用），每轮 3,000 个输出 token。每轮：

(225,000 × $0.01 + 25,000 × $0.10 + 3,000 × $0.50) / 1,000,000 = 每轮 $0.00625

……再加上一次性写入 225K token 前缀的费用（每百万 $0.125，约 $0.03）。40 轮下来，缓存循环大约计费 $0.28；而每轮都全新重读同一提示词大约花 $1.06——相同 token 单价下接近 4 倍的差距，完全由缓存命中比例决定。在 Luna 的量级上两边都是几美分；换成每月一百万轮，缓存模式约 $7,000（含写入），冷读约 $26,500。这才是 Luna 那行 $0.01 缓存输入——而非标价——真正成为新闻的工作负载形态。

规划公式：月估算 = 单任务平均成本 × 月任务数；每成功任务成本 = 含失败尝试的总花费 ÷ 成功任务数。订阅配额和任何客户端费用都无法从这些公式推导。

计算器在你的浏览器里运行，不会向任何地方发送数据。它根据你输入的输入量、缓存命中比例、缓存写入、输出、运行次数和服务档估算 token 费用；输入超过 272K 时自动切换长上下文费率。它不包含区域处理、工具费、税费、提供方加价、重试或订阅限额。

GPT-6 Luna 定价：你该选哪种方式？

结论

GPT-6 Luna 的费率卡是 OpenAI 卖过的最便宜的 GPT-6 级模型：每百万 $0.10/$0.50，公司发言人称其为永久价格，缓存输入再降至十分之一。诚实的预算应把标价当地板而不是账单。仅 effort 旋钮就能让实测每任务成本在 low 与 max 之间相差 15 倍；输出量相对上一代增长；272K 悬崖会让整笔请求重新计价；质量回退会在你最想庆祝价格的工作负载上转化为重试成本。有意识地设置档位、积极地使用缓存、盯住每个成功任务的成本——订阅则按其公布的额度比较，永远不要用 token 算术。

发布日的反应是方向性的、未定型的：有"智能便宜到不计成本"的兴奋，也有"它的成果要过几天才能被看见和衡量"的谨慎。OpenAI 的价格页是实时来源；承诺预算前请再核对一次。

来源

• OpenAI API 价格页——Luna、Sol、Astra 与 GPT-5.6 Sol 行；区域与 Fast 说明；核对于 2026 年 9 月 23 日。

• OpenAI gpt-6-luna 模型页——上下文、输出、档位值、272K 条款、限流；核对于 2026 年 9 月 23 日。

• OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna——价格变化卡、AutomationBench 与事实性主张、可用性。

• OpenAI：Better prompt caching for GPT-6——90% 折扣、30 分钟窗口、缓存控制项、GitHub 与客户结果。

• Artificial Analysis：GPT-6 Luna 发布仪表盘——六档 Index、每任务成本与速度快照，2026 年 9 月 23 日。

• Artificial Analysis：GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier——$0.18 → $0.07 任务成本、输出 token 增长、回退归因。

• VentureBeat：OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna——永久性确认；跨厂商价格表，2026 年 9 月 22 日。

• OpenRouter：GPT-6 Luna与GPT-6 Luna Pro (batch)——提供方列表与 Luna Pro serving 变体，2026 年 9 月 23 日。

• 社区记录（截图与条件随文内联）：r/codex 1wngvak、r/codex 1wnhyh0、r/codex 1wnmhnq、r/codex 1wnhuru、r/OpenAI 1wnh4gr、X：Simon Willison、X：Mikel Echeve。

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