OpenAI 列出 GPT-5.6 三檔定價
OpenAI 更新模型目錄，把 GPT-5.6 分成 Sol、Terra、Luna 三檔，並公開對應價格、1.05M context 與 128K 輸出上限。
團隊在挑 OpenAI 模型時，現在更容易先看價格，再看能力。OpenAI Developers 更新後，把 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 直接放到目錄前台。
OpenAI 更新模型目錄，將 GPT-5.6 分成三檔定價，並同步列出多模態與上下文上限。
| 項目 | 數值 |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol input price | $5 / MTok |
| GPT-5.6 Sol output price | $30 / MTok |
| GPT-5.6 Terra input price | $2.50 / MTok |
| GPT-5.6 Luna input price | $1 / MTok |
| Context window | 1.05M tokens |
| Max output | 128K tokens |
發生了什麼
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這次更新把主推模型拆成三個檔位，分別對應不同工作負載。Sol 主打複雜推理與程式開發，Terra 走成本與能力的中間路線，Luna 則鎖定高頻、重吞吐場景。
這種分法很直接，也很像雲端服務常見的分級邏輯。對開發者來說，選型不再只看「能不能做」，而是先看「每千萬 token 要花多少」以及「哪一檔最接近需求」。
OpenAI 也把能力說得更完整，包含文字與圖片輸入、文字輸出、多語言與視覺支援。這代表模型目錄不只是價格表，也是在告訴團隊哪些能力可以共用同一套接入方式。
- Sol：$5 輸入、$30 輸出 / MTok
- Terra：$2.50 輸入、$15 輸出 / MTok
- Luna：$1 輸入、$6 輸出 / MTok
- 共同上限：1.05M context、128K 最大輸出
官方文件也把這三個模型和 Responses API、OpenAI 客戶端 SDK 綁在一起。對正在做 production app 的團隊，這意味著模型比較、串接、切換可以放在同一個工作流裡處理。
為什麼重要
對開發者來說，這次更新最大的價值是把成本差異攤開。以前常要翻多份文件，現在一眼就能看出哪個模型適合 code-heavy 任務，哪個適合控預算，哪個適合大量請求。
這也反映出模型採購方式正在改變。團隊不再只問「哪個模型最強」，而是把 latency、budget、輸出長度、影像輸入和多語言需求一起放進決策表，這對客服、內容生成、文件分析、內部助理都很實用。
對產業端而言，1.05M token 的 context 和 128K 輸出上限，讓長文檢索、程式碼庫分析、長對話代理更容易規劃。若產品本來就需要圖片輸入，這次目錄整理也降低了切模型時的整合摩擦。
更現實的影響是，定價分層會逼團隊更早做工作負載拆分。高價模型不一定該跑全部流程，低價模型也不一定只拿來做邊緣任務，真正的差別在於怎麼把每一層用在對的位置。
現在的問題已經不是 GPT-5.6 能不能處理文字和圖片，而是你的產品該把哪一段流量交給 Sol、Terra，還是 Luna。這份目錄更新，等於把選型題目直接攤到每個團隊面前。