GPT-5.6 API 价格是多少?Sol、Terra、Luna 成本对比
GPT-5.6 API 按输入和输出 Token 计费,三个模型层级的价格差异非常明显。选择模型时不能只比较输入价格,因为复杂任务往往会产生大量输出和工具调用。
GPT-5.6 API 按输入和输出 Token 计费,三个模型层级的价格差异非常明显。选择模型时不能只比较输入价格,因为复杂任务往往会产生大量输出和工具调用。
官方基础价格

按每 100 万 Token 计算:
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 适合场景 |
|---|---:|---:|---|
| GPT-5.6 Sol | 5 美元 | 30 美元 | 高难度推理、复杂 Agent、关键任务 |
| GPT-5.6 Terra | 2.5 美元 | 15 美元 | 日常开发、研究、文档与业务工作 |
| GPT-5.6 Luna | 1 美元 | 6 美元 | 高频批处理、摘要、抽取、简单自动化 |
从单价看,Terra 是 Sol 的一半,Luna 是 Sol 的五分之一。
缓存价格需要注意
从 GPT-5.6 开始,缓存写入按未缓存输入价格的 1.25 倍计费;缓存读取仍享受 90% 的输入折扣。官方还增加了显式缓存断点和至少 30 分钟的缓存生命周期。
对于长系统提示词、固定知识库说明和重复工作流,合理使用缓存可以显著降低成本。
不要只按单次请求估算
Agent 场景还可能包含:
- 多轮推理
- 浏览器和工具调用
- 子智能体并行工作
- 文件内容输入
- 失败后的重试
- 大量中间结果处理
因此一个“看起来只有一句提示词”的任务,最终消耗可能远高于普通聊天。
推荐的成本策略
1. 先用 Luna 做分类、清洗和预处理。
2. 使用 Terra 完成大多数主体任务。
3. 只把难点和最终审核交给 Sol。
4. 固定上下文使用缓存。
5. 给单个请求设置 Token、工具调用和预算上限。
6. 记录每类业务的平均输入、输出和失败率。
一个简单例子
假设一次任务输入 10 万 Token、输出 2 万 Token,不考虑缓存:
- Sol:约 1.1 美元
- Terra:约 0.55 美元
- Luna:约 0.22 美元
当任务量达到每天数千次时,模型分层会直接影响业务毛利。
官方资料
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