OpenAI突然甩出王炸！价格砍半，DeepSeek的铁饭碗还稳吗？

你有没有发现，最近AI圈的价格战，越来越像菜市场砍价了？

前脚DeepSeek靠低价杀穿行业底线，后脚OpenAI就掏出了新武器。就在刚刚，GPT-6 Sol和GPT-6 Luna正式发布，API价格直接砍到上一代的一半左右。Luna每百万Token输入0.1美元、输出0.5美元，折合人民币才0.7元和3.5元。

什么概念？DeepSeek V4.1 Flash闲时缓存未命中的输入价是1元、输出价4元，高峰时段还要翻倍。按普通新请求算，Luna已经更便宜，而且没有峰谷定价的焦虑。

那个曾经靠价格封神的DeepSeek，这次真的遇到硬茬了。

OpenAI这波降价，刀刀砍在要害上

这次发布最让人意外的，不是能力提升，而是价格。

OpenAI把产品线分成了三档。Astra继续守住能力天花板，每百万Token输入10美元、输出50美元，面向高难度任务。但这个价格，注定它很难成为打工人的日常选择。

真正扛起抢市场任务的，是Sol和Luna。

💡 Sol从4美元和20美元，直接降到2美元和10美元；Luna从0.2美元和1.2美元，降到0.1美元和0.5美元。这波降价的底气，官方说是推理基础设施和缓存效率改善，目的就是直接让利用户。

Sam Altman在发布后强调了一句话：真正重要的指标，是完成一项任务要花多少钱。他直接放话，在这个维度上，市场上目前没有产品能匹敌Sol和Luna。

产品分工也随之清晰。Astra负责最高能力上限，Sol面向需要较强推理、编程和Agent能力的主流专业任务，Luna则用极低价格承接高频、规模化工作。

OpenAI争夺的重点，已经从榜单最高分，延伸到每一美元能完成多少工作。

💡 实力到底怎么样？数据来说话

官方公布的成绩显示，GPT-6 Sol的竞争力集中在专业工作和Agent任务上。

在覆盖销售、营销、运营、客服、财务等场景的AutomationBench中，Sol以33.2%的成绩超过Claude Opus 5最大推理强度下的26.9%，单项任务成本却只有后者的9%。

Agents" Last Exam覆盖55个细分行业，Sol在最大推理强度下得到56.4%，超过Claude Opus 5最高成绩，单项任务成本低了约60%。

事实准确性也有明显改善。OpenAI用用户曾标记事实错误的匿名真实对话做内部测试，Sol的错误数量约为上一代的一半，并开始接近Astra的可靠性。

Luna也不弱。在较高推理强度下，它以大约百分之一的成本追平了GPT-5.6 Sol。

⚠️ 编程实测：有惊喜，也有吐槽

编程是Sol最重要的应用场景之一。

OpenAI披露，内部研究人员使用编程Agent的规模正在快速增长。按API价格算，中位数研究员每天消耗的Token价值已超过600美元，第90百分位更是超过7000美元。Agent接手的任务越长，推理成本对使用频率的限制就越明显。

在真实代码库测试DeepSWE v1.1中，Sol最大推理强度得分68.8%，距离Claude Fable 5的69.9%只差1.1个百分点，单项任务成本约低80%。对比之下，DeepSeek V4.1 Flash的得分是74.2%。

Luna在同一评测中得到66.6%，与Claude Opus 5和Fable 5中等推理强度表现相近，但任务成本分别低93%和96%。

它未必适合最复杂的软件工程项目，却可能成为代码检查、批量修改、轻量开发和多Agent并发任务中更经济的选择。

首批实测评价两极分化。开发者Flavio Adamo表示，过去在GPT-5.6上通常需要约一小时的任务，如今经常能在20分钟内完成，Token消耗还不到原来的一半。

有人用Sol实测威尼斯运河快艇游戏，模型交付了可直接游玩的Three.js成品，桥洞闯关、倒计时、水面反射和追逐镜头均能正常运行，审美还相当不错。

但视觉质量上的结论没那么乐观。有测评用同一提示词让Sol与Claude Opus 5.5构建纽约场景，认为Opus 5.5更完整地呈现了街道、出租车、屋顶和桥梁，还增加了细节；Sol的结果更接近静态画面，缺少相机移动和持续渲染循环。

不过考虑到Opus 5.5的API价格，只能说，要啥自行车呢？

性能、价格、速度本就难以兼得。GPT-6 Sol和Luna的卖点，在于用可接受的能力，换取数量级上的成本和速度优势。

DeepSeek的价格护城河，迎来真正的挑战

Artificial Analysis给出了更克制的观察。

其Intelligence Index和Coding Agent Index显示，Sol与Luna的总体智能水平和上一代大致持平，部分项目进步，也有部分回退。真正显著的变化，来自成本下降。

按照测算，Sol max完成一次Intelligence Index任务成本约1.06美元，比上一代的1.99美元低近一半；Luna max约0.07美元，比上一代的0.18美元低约60%。

两款模型的输出Token用量反而略有增加，Sol从约2.9万升至3.1万，Luna从4.1万升至5.1万，但价格下降仍然抵消了用量增加。

🌟 缓存升级，才是隐藏的大招

Token单价之外，OpenAI还更新了GPT-6的提示词缓存。

系统会提高默认缓存命中率，让Agent更充分地复用已有上下文，缓存输入读取可获得90%的折扣。开发者现在可以在控制台查看缓存比例和变化，也能检查哪些提示词未能命中缓存。

推理强度和可用工具可以在对话中途调整，同时保留此前上下文的缓存。新的显式断点则允许开发者决定提示词前缀在哪里结束，以便优化复用范围。

对于持续读取代码库、文档和历史对话的Agent而言，缓存节省的费用，可能比公开单价下降更重要。

⚠️ 谁能笑到最后？

DeepSeek依然握有自己的价格王牌。它的闲时缓存命中输入只要每百万Token 0.02元，远低于Luna。V4.1 Flash的综合能力也明显更高，拥有100万Token上下文，并支持图文理解、工具调用和思考模式。

但在缓存未命中的普通请求中，Luna已经把DeepSeek模型拉进了同一价格区间。这意味着DeepSeek最具辨识度的低价标签，从此有了一个实力强劲的海外对手。

更关键的是，OpenAI背后还有ChatGPT Work、Codex和API组成的更完善产品体系。价格接近以后，产品入口、工具支持、运行稳定性和开发者生态，都会重新影响选择。

目前Sol和Luna已面向Plus、Pro、Business、Enterprise和Edu用户登陆ChatGPT Work与Codex，Free和Go用户可在桌面应用中使用Luna。API用户已可通过gpt-6-sol和gpt-6-luna调用。

OpenAI产品负责人还宣布，Plus、Pro和Business账户将获得一次预存使用额度重置，让订阅用户能在现有周期内多使用一轮额度。

DeepSeek用低价让整个行业重新计算Token的价值，OpenAI则把这种压力带进了全球前沿模型的核心战场。

接下来，低价不会再是某一家公司的招牌，而会成为所有头部模型都绕不开的必答题。

金句：价格战的终局，不是谁更便宜，而是谁能在便宜的同时，让用户离不开。

你觉得这波降价后，你会把日常AI工具换成GPT-6 Luna吗？还是继续坚守DeepSeek？评论区聊聊你的选择！

如果觉得有收获，别忘了点个赞、转发给身边同样关注AI的朋友，一起看清这场价格战的真相！