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title: "GPT-6 三個模型怎麼選？Sol、Luna 價格砍半上線，跟 Astra 的分工與設計師用法"
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published_at: 2026-09-22
author: "設計師 Riven"
category: "AI 設計"
tags: ["ChatGPT", "Codex", "AI 模型", "OpenAI", "GPT-6 Astra", "GPT-6 Luna", "GPT-6 Sol"]
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# GPT-6 三個模型怎麼選？Sol、Luna 價格砍半上線，跟 Astra 的分工與設計師用法

> OpenAI 把價目表畫成三張像素角色卡，看懂 GPT-6 宇宙的新成員

By **設計師 Riven** - 資深數位產品設計師｜知名線上課程講師 | 2026-09-22

AI MODELS · 2026 ▲ OpenAI 的官方發表圖，太陽是 Sol，新月是 Luna。圖片來源：OpenAI QUICK ANSWERGPT-6 Sol 與 Luna 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 22 日推出的新模型，用跟旗艦 Astra 相近的方法訓練。Sol 每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元，主攻複雜 coding 與專業工作；Luna 輸入 0.10、輸出 0.50 美元，負責大量日常任務。兩者 API 價格都比 GPT-5.6 促銷價便宜一半。 台灣時間今天凌晨，OpenAI 在 IG 發了一組不太像 AI 公司會發的貼文：三張像素風的角色卡。一隻銀河做成的小人，一隻頭頂冒火的小戰士，一隻月亮頭的太空人。每張卡最底下標著一行價格，右下角寫著 READY。 這是 GPT-6 家族的全員陣容。月初上場的旗艦 Astra 之外，這次多了兩個新成員：GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。 設計師的目光很容易先被角色吸走，但這組貼文真正的新聞，藏在卡片最底下那行數字。這篇拆成四件事：Sol 和 Luna 各是什麼、價格砍半省在哪裡、官方跑分該怎麼讀，還有設計師手上的工作，該派哪一隻上場。 CONTENTS01GPT-6 宇宙多了兩個成員02真正的新聞是那一行價格03三個模型怎麼分工04官方跑分怎麼讀05為什麼把模型畫成角色卡06設計師的派工表07上場前要知道的限制08選角比排名重要 CHAPTER 01 · WHAT IS ITGPT-6 宇宙多了兩個成員 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 是 OpenAI 美國時間 9 月 22 日發表的兩個模型。官方的說法是，它們跟 GPT-6 Astra 用相近的方法訓練，把 Astra 在專業工作、事實準確度、coding、電腦操作與對齊上的進步，帶進更快、更便宜的模型裡。 名字聽起來眼熟很正常。今年夏天的 GPT-5.6 就分成 Sol、Terra、Luna 三個等級（當時的三模型解析在這），那時 Sol 是旗艦。到了 GPT-6，旗艦換成 Astra，Sol 往下一格，負責「用更低的成本做複雜 coding 與專業工作」，Luna 還是最輕、最便宜的那一顆。這次的公告沒有提到 Terra。 ▲ OpenAI 官方 IG 的三張角色卡：Astra 是銀河，Sol 是火焰，Luna 是穿太空衣的月亮，每張都寫著一句定位和 API 價格。原貼文是三段像素動畫，這裡是擷取畫面。圖片來源：OpenAI Instagram API 的模型名稱是 gpt-6-sol 和 gpt-6-luna。兩者的 context window 都是 1,050,000 tokens，單次最多輸出 128,000 tokens，推理強度從 none 到 max 共六檔，預設是 medium。 CHAPTER 02 · THE PRICE真正的新聞是那一行價格 角色卡最底下那行字，是這次發表的重點。OpenAI 把 Sol 和 Luna 的 API 價格，直接砍到 GPT-5.6 促銷價的一半。 API PRICE · 每百萬 token 輸入 / 輸出（美元）GPT-5.6 SOL$4 / $20→GPT-6 SOL$2 / $10GPT-5.6 LUNA$0.20 / $1.20→GPT-6 LUNA$0.10 / $0.50GPT-5.6 為促銷價。資料來源：OpenAI 官方發表文 細算的話，Luna 的輸出價從 1.20 降到 0.50，降幅接近六成。 錢省在哪裡？OpenAI 把原因歸給兩件事：快取和推論效率。GPT-6 的 prompt caching 預設命中率更高，重複使用的內容從快取讀取時只收一折；開發者也可以在對話中途調整推理強度、開關工具，前面存好的快取不會因此失效。GitHub 的數據是，過去幾個月這些改進讓需要重新處理的 prompt token 比例降了一半以上。 翻成設計師的日常：用 Codex 或 API 跟 AI 來回改同一個網站時，前面累積的脈絡會被快取起來，之後每一輪讀取那一段只付一折。改得越多輪，省得越多。 CHAPTER 03 · THE LINEUP三個模型怎麼分工 OpenAI 給三個模型的定位很清楚。Astra 是整個家族最強的一顆，要最好的結果、不想妥協時用它；Sol 為複雜 coding 與 agent 工作流打造；Luna 是最有效率的一顆，適合目標明確、數量又大的工作。 SPECAstraSolLuna定位最強，要最好的結果複雜 coding、專業工作大量、目標明確的任務API 價格$10 / $50$2 / $10$0.10 / $0.50快取讀取$1.00$0.20$0.01Context window105 萬 tokens105 萬 tokens105 萬 tokens推理強度low～maxnone～maxnone～max免費方案——桌面版可用▲ 價格單位為美元，每百萬 token 輸入 / 輸出。資料來源：OpenAI 官方文件與發表文 表格看下來，Sol 跟 Luna 的差距比名字給人的感覺小很多。Luna 的價格是 Sol 的二十分之一，但在官方的軟體工程測驗 DeepSWE 上，Luna 開到最高推理強度拿到 66.6%，Sol 是 68.8%，只差 2.2 個百分點。 另一組數字更直接。在電腦操作測驗 OSWorld 2.0 上，最高推理強度的 Luna 已經超過中等強度的 GPT-5.6 Sol，成本只要十分之一。兩個多月前的旗艦開中等強度，在這項測驗上已經被最便宜的那隻追過。 CHAPTER 04 · BENCHMARKS官方跑分怎麼讀 這次 OpenAI 的跑分有個明顯的習慣：每個分數旁邊，都附上做完一個任務要花多少錢。它要你同時看兩個數字，分數和帳單。 DEEPSWE v1.1 · 真實程式庫裡的長時程工程任務Claude Fable 5（xhigh）69.9%GPT-6 Sol（max）68.8%每個任務的成本比 Fable 5 低約 80%GPT-6 Luna（max）66.6%表現與 Opus 5、Fable 5 的 medium 檔相當，每任務成本低 93%～96%資料來源：OpenAI 官方發表文，對手分數取自公開報告 AUTOMATIONBENCH跨 App 的商務流程33.2%Sol（xhigh）；Claude Opus 5（max）26.9%每任務成本約為 Opus 5 的 9%AGENTS' LAST EXAM長時程專業工作56.4%Sol（max）；高於 Claude Opus 5 的最佳成績每任務成本低 60%OSWORLD 2.0電腦操作60.5%Sol（xhigh）；Claude Opus 5（medium）60.3%每任務成本低約 80%FACTUALITYOpenAI 內部事實評測錯誤少一半Sol 對比 GPT-5.6 SolLuna 開高推理強度可追平 GPT-5.6 Sol，成本約百分之一 讀這些數字時，有三件事要放在心上。第一，全部是 OpenAI 自己的測試，對手的成績取自公開報告。第二，比較的推理強度不一定對等，像 OSWorld 是 Sol 的 xhigh 對上 Opus 5 的 medium。第三，對照組是 Claude Opus 5 與 Fable 5／5.1，而就在同一天稍早，Anthropic 推出了新的 Opus 5.5。 跟 Claude 比，要看哪一代 Opus 5.5 比 OpenAI 早大約一個半小時上線，API 價格是輸入 4 美元、輸出 20 美元，Anthropic 說它在多數工作上跟 Fable 5.1 同級。也就是說，OpenAI 這份對照表發出來的當下，就少了最新的那個對手。 單看標價，Sol 是 Opus 5.5 的一半。不過兩家現在都在強調「每個任務的成本」，同一件事各花多少 token，最後的帳單才算數。真要比，拿你最常做的三個任務各跑一次，帳單跟成品一起看。 CHAPTER 05 · THE DESIGN為什麼把模型畫成角色卡 回到那三張卡。站在設計師的角度，這是這次發表最值得多看兩眼的地方。 AI 模型的命名，這幾年一直在跟「數字加後綴」搏鬥：mini、nano、pro、turbo 一路疊上去，連重度使用者都得查表。GPT-5.6 那一代，OpenAI 改用 Sol、Terra、Luna 這些天體名當等級；到了 GPT-6，官方乾脆把整個家族叫做「GPT-6 宇宙」。 有了宇宙，角色就好做了。Astra 是星，造型是一團繞著星環的銀河；Sol 是太陽，頭頂整團火；Luna 是月亮，乾脆讓它穿上太空衣。三個名字各對到一個一眼就懂的造型，再用像素風統一畫風，連右下角 READY 的字色都跟著角色走：Astra 偏紫、Sol 偏橘、Luna 是白。 CARD ANATOMY · 一張角色卡的五個部件01 · 家族標籤左上角的 GPT-6三張卡都一樣，一眼看出是同一代02 · 名字Astra、Sol、Luna全卡最大的字級，取代過去的數字加後綴03 · 角色名字變成的造型星是銀河、太陽是火焰、月亮穿上太空衣04 · 一句定位這隻擅長什麼一行講完，不用讀規格表05 · 價格與狀態價格＋READY每百萬 token 的輸入輸出價，READY 字色跟著角色走 “一張價目表，被畫成了一個選角畫面。 這個轉換很聰明。價目表讓人想問「哪一個最強」，答案永遠是最貴的那個；選角畫面讓人想問「這一關派誰」，答案會跟著關卡改變。後面這個問題，才是 OpenAI 希望你開始問的。 這招設計師可以直接帶走。下次做方案頁、做產品分級，先別急著把功能排成一長串打勾表，先問三件事：每個方案能不能有一個記得住的名字？名字能不能對到一個一眼就懂的形象？能不能一句話講完它適合誰？三件事對齊，使用者就不用查表。 CHAPTER 06 · IN PRACTICE設計師的派工表 角色選好，接下來是派工。先看 OpenAI 自己放出來的兩個例子。 例一：Figma 給 Astra 的登月任務 OpenAI 的 YouTube 頻道昨天發了一支跟 Figma 合作的影片。Figma 團隊給 Astra 一個「登月任務」：替一架新的個人飛行器，設計整套飛行控制介面。 Astra 先把問題拆過一輪：誰會用、要完成哪些工作、駕駛和乘客的需求怎麼取捨、哪些關鍵畫面狀態不能漏；接著透過 Figma MCP Server 接上真實的設計系統，做出一份符合品牌規範的原型。 ▲ OpenAI 官方影片〈Figma Gave GPT-6 Astra a Moonshot〉，英文 影片的主角是 Astra，設計師該記下來的是那條路徑：先想清楚系統，再接進設計系統出圖。Sol 也能走同一條路，而且更適合接後半段，想清楚之後大量地做、反覆地改。Codex 接 Figma MCP 的完整設定，可以看 Codex × Figma 雙向工作流。 例二：一句話改掉網站排版 OpenAI 的發表文裡還放了一段對話：使用者請 AI 把網站改成 Bento Box 風格，右上角再加一個切換頁面的滑桿。GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Sol 都做完了，差別在回報的方式。GPT-6 Sol 交代自己在桌機和窄版手機畫面都檢查過，連瀏覽器的上一頁都測了；舊版則多講了一段內建生圖工具用的 prompt。 這個差別對設計師很實際。你要的是一份交代清楚的交件說明：改了什麼、測了哪些斷點、哪裡還沒測。OpenAI 說 Sol 和 Luna 都繼承了 Astra 的溝通方式：更清楚、更少術語、答案稍短，內容卻沒有縮水。 DISPATCH · 設計師的派工流程STEP 01Astra想清楚需求拆解、資訊架構、設計系統規劃、提案論述↓STEP 02Sol做出來切版、改版、接 Figma、多輪迭代，日常的主力↓STEP 03Luna批次整理alt text、介面字串翻譯、圖層命名、訪談摘要 我的派工建議是：日常先派 Sol；遇到要從零想清楚的題目，才請出 Astra；一旦工作變成重複又明確的批次，就交給 Luna。 CHAPTER 07 · LIMITS上場前要知道的限制 還不在一般聊天裡Sol 和 Luna 今天起開放在 ChatGPT Work 與 Codex，對象是 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用戶，一般的 ChatGPT 聊天介面還沒有。免費和 Go 方案只能在桌面版 App 用 Luna。OpenAI 會在一天內分批開放，看不到新模型就晚點再試。超過 272K 會變貴API 有個價格門檻：單次輸入超過 272K tokens，整筆請求的輸入與快取費用變成 2 倍、輸出變成 1.5 倍。整包設計文件或長逐字稿丟進去之前，先想想要不要拆開。跑分是自家考卷文中的數字都來自 OpenAI 的測試，對手成績引用公開報告，推理強度也不一定對等。拿來判斷方向可以，拿來做採購決定還不夠。Terra 沒有出現GPT-5.6 的三個等級裡，這次只有 Sol 和 Luna 換上 GPT-6，公告沒有提到 Terra。已經在 API 用 GPT-5.6 Terra 的團隊，可以拿 GPT-6 Sol 和 Luna 各跑一輪比較。 CHAPTER 08 · TAKEAWAYS選角比排名重要 TAKEAWAYS · 一分鐘懶人包→GPT-6 家族目前三隻：Astra 最強，Sol 做複雜 coding 與專業工作，Luna 做大量、目標明確的日常任務。→Sol 每百萬 token $2／$10，Luna $0.10／$0.50，都比 GPT-5.6 促銷價便宜一半，快取讀取再打一折。→Luna 的價格是 Sol 的二十分之一，DeepSWE 只差 2.2 個百分點，別只拿它做雜事。→官方跑分全是自家測試，對照組還沒有同一天上線的 Claude Opus 5.5，自己的任務跑一輪最準。→三張像素角色卡把價目表變成選角畫面，做方案頁的設計師可以直接借用這個思路。 這兩年，大家都在追「哪個模型最強」。排行榜幾乎每週換一次冠軍，追到最後，記得住的只剩一個分數。 OpenAI 用三張像素卡換了一個問法。最強的那隻一直都在，只是大部分的關卡，需要的是剛好的那一隻。接下來設計師的基本功，是知道每一關該派誰上場。 RELATED READS · 延伸閱讀Codex 為什麼突然紅了？500 萬週活、併入 ChatGPT 桌面版與 7 月最新更新全解析Sol 和 Luna 今天就能在 Codex 用，先搞懂 Codex 是什麼→不會 Blender 也能建 3D？GPT-6 Astra 建模實戰：從一句 prompt 到可編輯的完整模型旗艦 Astra 的實戰：一句 prompt 在 Blender 建出完整模型→AI 怎麼直接畫進 Figma？Claude Code 寫入 Figma 的設定、規則檔與元件庫整理影片裡那條 Figma MCP 路徑，元件庫要整理到什麼程度→Figma Weave 工具接上 MCP 是什麼？在 Claude、ChatGPT 一句話跑完 AI 創作管線ChatGPT 接上 Figma MCP 之後，還能直接呼叫 Weave 工具→Adobe for ChatGPT 是什麼？70+ 個 Adobe 工具進駐 ChatGPT 完整解析ChatGPT Work 與 Codex 裡，70 多個 Adobe 工具怎麼叫→Claude Opus 5 是什麼？跑分、Effort 旋鈕與設計師的實際用法OpenAI 跑分圖裡的主要對照組，effort 檔位怎麼選→只會答選擇題的 AI 有什麼用？Jev 模型白話解析：速度、價格、弱點與設計師該懂的事另一種省錢思路：只做判斷題、回應不到半秒的模型→ EXTRA · LINKS 官方資源OpenAI 官方發表文：Introducing GPT-6 Sol and LunaOpenAI API 模型頁：GPT-6 SolOpenAI API 模型頁：GPT-6 LunaOpenAI 官方 IG：GPT-6 角色卡貼文Figma Gave GPT-6 Astra a Moonshot（YouTube） SUBSCRIPTIONAI 覺醒設計應用攻略AI 工具每週都在更新，我幫你過濾雜訊，只留對設計師真正有用的應用。了解訂閱 → FAQ常見問題Q：GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 是什麼？GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 22 日推出的兩個 GPT-6 模型，用跟旗艦 GPT-6 Astra 相近的方法訓練。Sol 主攻複雜 coding 與專業工作，Luna 是最有效率的輕量款，適合目標明確、數量大的日常任務。Q：GPT-6 Sol 和 Luna 多少錢？API 以每百萬 token 計價：Sol 輸入 2 美元、輸出 10 美元；Luna 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元，都比 GPT-5.6 促銷價便宜 50%，快取讀取打一折。單次輸入超過 272K tokens 時，輸入與快取費用變 2 倍、輸出變 1.5 倍。Q：Sol、Luna 跟 Astra 差在哪？該用哪一個？Astra 是 GPT-6 家族最強的模型，API 價格為輸入 10 美元、輸出 50 美元。Sol 的價格是它的五分之一，適合日常的 coding、切版與專業工作；Luna 再便宜二十倍，適合批次、重複又明確的任務。多數工作可以先用 Sol，要從零想清楚的題目再交給 Astra。Q：免費版 ChatGPT 能用 GPT-6 Sol 或 Luna 嗎？免費和 Go 方案可以在 ChatGPT 桌面版 App 使用 GPT-6 Luna。Sol 與 Luna 開放給 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用戶，在 ChatGPT Work 與 Codex 使用，一般聊天介面目前還沒有。Q：GPT-6 Sol 比 Claude 好嗎？OpenAI 的官方數據裡，Sol 在多項測驗接近或超過 Claude Opus 5、Fable 5，每個任務的成本也低很多。不過這些是 OpenAI 自己的測試，對照組不含同一天推出的 Claude Opus 5.5（API 價格輸入 4 美元、輸出 20 美元）。最準的比較方式，是拿自己常做的任務各跑一次。Q：OpenAI 為什麼把模型畫成像素角色？OpenAI 把 GPT-6 家族稱為「GPT-6 宇宙」，三個模型名稱各對應一個天體：Astra 是星、Sol 是太陽、Luna 是月亮。官方 IG 把它們畫成像素風角色卡，搭配一句定位和價格，效果就像遊戲的選角畫面，讓人從「哪個最強」改問「這件事派誰」。
