GPT-5.6 Luna Reddit Codex 额度与缓存成本实测

一句话结论

一条 Luna-only Codex Plus 会话用 3.52M 未缓存输入、73.79M 缓存输入和 205K 输出计算出约 $2.43 的 API 等价成本，却消耗约 16–17% 周额度，说明订阅额度权重与公开 API 价格不能直接画等号。

测试环境

• 客户端：Codex，ChatGPT Plus。

• 模型：该评论者称只使用 GPT-5.6 Luna；具体 reasoning effort 未公开。

• 日期：2026-08-01。

• 任务：一个 Codex 会话；原帖正文已删除，任务类型和完整工具轨迹不可见。

• 数据来源：评论者从账户/会话统计中抄录 input、cached input、output 和总处理 token，并按当时 API 价格计算。

输入/配置

公开账本没有 prompt、代码库、任务成功判定、工具版本、缓存 TTL、模型快照或完整日志。它能复核算术，不能复核任务质量或缓存是否由同一前缀命中。

结果数据

评论账本原样给出的数量：

同一讨论还包含相反的个人体验：有人称 Luna high 两小时只消耗约 1%，也有人称 Luna xhigh 一个普通任务消耗 15%；有用户指出明确的 implementation plan、窄任务和 blocking conditions 能减少反复，有用户遇到 Luna 子代理实际被路由成 Sol high。

结论

• 公开 API 的 $0.20/$0.02/$1.20 价格只能解释 API 等价账本，不能解释 ChatGPT Plus/Codex 的周额度扣减逻辑。

• Luna 的总成本取决于缓存命中、上下文重读、推理档位、自动 compact、子代理和来回修复；每 prompt 的价格不是最终结果成本。

• 对 Codex 使用者，先给出详细 goal、implementation plan、明确 stop/blocking 条件，并把大任务拆成一个可验证的 bug/feature，有助于控制 Luna 反复循环。

局限

• 原帖已删除，任务上下文、成功标准和完整截图不可见；关键数字只有单个评论者的自报。

• 周额度的换算规则、缓存计费和模型权重可能已变更；API 等价成本不是账单。

• 多位评论者的体验冲突明显，说明项目大小、推理档位、是否使用子代理和 Codex 账户计划都是混杂因素。

• 这不是控制变量 benchmark，也没有 Sol/Terra 的同任务对照；不能据此断言 Luna 的普遍成本或质量。

复现步骤

1. 固定 ChatGPT/Codex 计划、Luna 模型与 reasoning effort，记录模型快照和客户端版本。

2. 选一个可回滚、可测试的任务，保存 prompt、代码库规模、工具调用、自动 compact 次数和子代理实际模型。

3. 会话结束时抄录未缓存 input、cached input、output、total processed 与账户周额度变化。

4. 按当日官方 API 价格分别计算未缓存、缓存和输出成本，再与实际额度扣减并列，不把两者相加。

5. 至少重复 5 个窄任务和 5 个开放任务，报告每个可接受结果的成本、耗时、返工和升级到 Sol/Terra 的次数。

来源摘录或观察（仅做合规短引）

评论者提醒 “You shouldn’t measure it per prompt or per task, but by the final result.” 这正是本账本的适用边界。