北京
今天，OpenAI 最新调整了 GPT-5.6 Luna 的 API 定价。
输入价格直接下降约 80%，降至每百万 token 仅 0.2 美元，输出价格降至每百万 token 1.2 美元。
没想到曾经代表“高端闭源模型”的 GPT，也与低价开源模型正面价格战。
以性价比之王 DeepSeek V4 Pro 为例，其输入价格约为每百万 token 0.4 美元左右，Luna 的输入成本低了一半；
输出方面，Luna 约为 1.2 美元，略高于 DeepSeek V4 Pro，但综合使用成本已经非常接近。
在 Artificial Analysis 等第三方评测中，GPT-5.6 Luna high 版本在部分任务测试中的表现超过 DeepSeek V4 Pro max，同时完成任务的成本更低。
比如，ChatGPT 研究员@Tibo 称，GPT-5.6 Sol 在 /fast 模式下进一步提升响应速度，为需要低延迟交互的场景提供更快体验。
OpenAI 同时推出约 10 倍更便宜的自动批准模式（应用内“为我审查”功能），该模式目前采用 Luna 模型运行，用于在主代理执行操作前进行风险审查，降低高风险操作带来的安全隐患。
OpenAI 称，在部署 GPT-5.6 Sol 之后，通过进一步推动效率边界，模型自身运行效率得到提升。
具体成果包括通过优化生产环境中的 GPU 内核（kernel），将服务运行成本降低了 20%；通过改进推测解码（speculative decoding）技术，使 token 生成效率提升了 15%以上。
OpenAI 对此次降价的解释是模型效率提升，带来的成本下降。
但市场更关注的是，这背后可能还有更深层的战略考量。
过去一年，AI 应用开发者越来越依赖大量低成本模型执行任务，包括内容审核、信息分类、数据处理、简单代码生成，以及作为 Agent 系统中的子模型。
对于这些高频但单次价值较低的任务，模型价格成为决定规模化应用的重要因素。
一个明显信号是，OpenAI 已经将 Codex 的 Auto-review 功能从 GPT-5.4 切换到 Luna，并预计能够降低约 10 倍成本。
这说明 OpenAI 正在尝试让更高效的小模型承担大量日常工作，而将更昂贵的旗舰模型留给复杂推理任务。
对此，山姆奥特曼称，openai 将在每个层面上提供最具“智价比”的方案。
过去，以 DeepSeek、Qwen 等开源模型为代表的低价策略，被认为是中国模型厂商挑战 OpenAI 等的重要武器。
如今，OpenAI 也开始主动加入价格竞争。接下来，看 Anthropic、Google Gemini、Meta 等会如何跟进吧。
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