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// OpenAI model comparison

GPT-6 LunavsGPT-6 Sol

作者 GPTProto

GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 共用 1,050,000 token 上下文視窗、最大輸出 128,000 token，以及文字與圖片輸入。它們不是可以互換的預設模型。OpenAI 把 Luna 放在集中、大量的工作，把 Sol 放在複雜寫程式和代理式流程。在 GPTProto 上，目前顯示的費率是 Luna 每 100 萬 token 輸入 $0.08／輸出 $0.40，Sol 為輸入 $1.60／輸出 $8.00。編預算前請查看即時價格面板。

簡單來說：有清楚驗收標準的可重複任務先用 Luna。多檔案寫程式、含糊的推理，以及較少失敗嘗試可能值得較高 token 費率的代理執行，再試 Sol。用測試集和每次成功任務的成本來選，而不是用模型名稱排名。

在 GPTProto 上查看 GPT-6 Luna在 GPTProto 上查看 GPT-6 Sol
// 並排比較

GPT-6 Luna 與 GPT-6 Sol一眼看完。

下面的 GPTProto 費率是 2026 年 10 月 13 日核對的目錄價格。做 GPTProto 比較時就用這些價格；為正式流量編預算前請查看目前頁面。發布日期依 OpenRouter 的正式 slug：gpt-6-luna-20260922 和 gpt-6-sol-20260922。

規格
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
供應商
OpenAI
OpenAI
模型 ID
gpt-6-luna
gpt-6-sol
可用性
94.6%
最近 7 天
97.6%
最近 7 天
發布日期
2026 年 9 月 22 日
2026 年 9 月 22 日
輸入
$0.08$0.10 官方牌價提示超過 272K：$0.16（牌價 $0.20）
$1.60$2.00 官方牌價提示超過 272K：$3.20（牌價 $4.00）
輸出
$0.40$0.50 官方牌價提示超過 272K：$0.60（牌價 $0.75）
$8.00$10.00 官方牌價提示超過 272K：$12.00（牌價 $15.00）
你省下
−20%相較 OpenAI 牌價
−20%相較 OpenAI 牌價
快取讀取
$0.008$0.01 官方牌價
$0.16$0.20 官方牌價
快取寫入
$0.10$0.125 官方牌價
$2.00$2.50 官方牌價
快取
支援
支援
列出的價格關係
基準
輸入與輸出皆為 Luna 的 20×
延遲（p50）
3.33 秒
3.53 秒
吞吐量（p50）
63 tok/秒
57 tok/秒
上下文視窗
1,050,000 個 token
1,050,000 個 token
最大輸入 token
922,000 個 token
922,000 個 token
最大輸出 token
128,000 個 token
128,000 個 token
思考
無、低、中、高、極高、最大
無、低、中、高、極高、最大
接受
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
輸出
TEXT
TEXT
內建能力
網頁搜尋檔案分析
網頁搜尋檔案分析
工具呼叫
支援
支援
串流取消
支援
支援
不用提示訓練
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
是GPTProto 隱私權政策 §5.2
它擅長的地方
分類、結構化擷取、有依據的回答，以及可以直接檢查的窄代理步驟
跨檔案變更、程式碼審查、多步驟除錯，以及結合多個工具結果的代理執行
最佳首次測試
集中、大量的任務
複雜寫程式與代理式流程
上架時間
2026 年 9 月
2026 年 9 月
API 用法
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

價格為每 1M token。官方牌價來自 GPTProto 目錄（原始價格 / 740）。GPTProto 費率套用 price_multiplication 0.8。272K 長上下文檔是 extend_config 裡的官方價格，用同一個乘數換算。延遲和基準是 OpenRouter 截至 2026 年 10 月 14 日的數據。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放
官方GPTProto
GPT-6 LunaOpenAI
輸入$0.10
輸入−20%$0.08
輸出$0.50
輸出−20%$0.40
GPT-6 SolOpenAI
輸入$2.00
輸入−20%$1.60
輸出$10.00
輸出−20%$8.00
// 價格比較

列出的 20×token 價差。

GPTProto 顯示的費率是 Luna 每 100 萬 token 輸入 $0.08／輸出 $0.40，Sol 為輸入 $1.60／輸出 $8.00。Sol 列出的輸入和輸出費率是 Luna 的 20 倍。以一次 10,000 個未快取輸入 token、1,000 個輸出 token 的示例請求來說，這些顯示費率對應 Luna $0.0012 或 Sol $0.024。這個計算只涵蓋這些輸入和輸出 token；快取輸入、快取寫入、工具、重試和其他用量都會改變完整帳單。

20× 的費率差在重複呼叫上很可觀。但較便宜的呼叫不會自動變成較便宜的完成任務。如果 Luna 在困難工作上需要很多次重試或升級，請把 token 總量和被接受的結果拿來和一次 Sol 執行比較。OpenAI 對超過 272,000 個輸入 token 套用更高的長上下文費率。目錄存了那些官方檔（Luna 每 100 萬 $0.20/$0.75，Sol 為 $4/$15），並用 0.8 乘數換算。從顯示的基礎費率外推之前，請確認長提示的 GPTProto 計費。

做正式估算前，先查看目前的 Luna 費率 和 Sol 費率。

// 節省計算機

用你自己的數字。不是我們的。

用相同的預期輸入和輸出量，計算兩個模型的基礎 token 成本。再加上真實觀察：提示快取行為、重試率、工具呼叫成本和每個模型達到你標準的任務百分比。

計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$108.00
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$20.00$16.00$4.00
輸出$25.00$20.00$5.00
每年$540.00$432.00$108.00

不含儲值贈送金。這裡按基礎檔計價，不是超過 272K 的長上下文檔。外推長提示預算前，請確認 GPTProto 計費。

查看儲值檔位
// 速度、可用性與呼叫方式

有多快。有多穩。呼叫它需要什麼。

OpenAI 把 Luna 描述成集中、大量工作的高效率選項，Sol 則面向更複雜的寫程式和代理。這個定位有用，但不是 GPTProto 量測過的延遲或可用性保證。請求長度、輸出長度、推理努力程度、工具用量和即時狀況都會影響完成時間。

規格
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
延遲（p50）
3.33 秒
3.53 秒
吞吐量（p50）
63 tok/秒
57 tok/秒
提供服務的供應商
3
3
用量（最近 30 天）
—
—
推理
可選預設努力程度為中；設為無則關閉推理
可選預設努力程度為中；設為無則關閉推理
努力等級
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
預設努力程度
中
中
支援的參數
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice

OpenRouter 數據截至 2026 年 10 月 14 日。供應商中位數不是 GPTProto 的服務等級協議。OpenAI 僅在 推理努力程度 為 none 時記載 Chat Completions 的函式呼叫；請向即時的 GPTProto 路由確認。

// 儲值

按 token 計費。
兩個模型，一個 GPTProto 帳戶。

用同一個 GPTProto 帳戶和餘額，按顯示費率測試兩個模型。這樣可以讓日常步驟先走 Luna，再有選擇地測試需要更多推理的 Sol。請查看所選端點的 API 用法面板，確認可用的控制項。

$15
原額入帳 · 無贈送

用來開始。適合測試端點和試用新模型。

最多人選擇
$100
+4% 贈送額度

適合個人開發，以及準備上線的小型專案。

省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度

適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。

GPT-6 Sol 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $480 — 尚未計入贈送金。
// 品質與基準

它們能做什麼。如何判斷結果。

Luna 適合答案有界限的任務：為客服訊息貼標、擷取欄位、摘要一段檢索到的文字，或處理可以直接測試的小程式變更。當代理需要跨檔案規劃、解讀多個工具結果、除錯困難失敗，或審查一大段修改時，Sol 是更相關的候選。公布的基準本身決定不了你的分流規則。

規格
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
智力指數
38.1
47.6
Vals 指數
51.2%
57.5%
程式碼遷移
42.6%
57.2%
資訊奧賽 IOI
55.6%
82.6%
ProgramBench 完整程式
0.5%
2.0%
Design Arena · 網站
—
—
Design Arena · UI 元件
—
—
Design Arena · 遊戲開發
—
—

Artificial Analysis 和 Vals AI 的數據，依 OpenRouter 所列，2026 年 10 月 14 日。這次核對時，兩個模型都沒有 Design Arena 排名。

// 結論

哪個模型適合你的工作負載？

按驗收測試來分流，測試失敗再升級。

GPT-6 Lunagpt-6-luna
可重複、範圍清楚的工作選 Luna
  • 分類、結構化擷取、大量對話，以及輸入和預期輸出都清楚的代理子任務，先用 Luna。
  • 給它明確的類別或結構，在你的應用裡驗證輸出，並把沒通過檢查的案例升級。
  • 任務以規模重複時，它列出的較低費率最有利。
在 GPTProto 上測試 GPT-6 Luna
GPT-6 Solgpt-6-sol
更難的寫程式和代理執行選 Sol
  • 跨檔案變更、程式碼審查、多步驟除錯，以及在做決定前要結合多個工具結果的流程，試 Sol。
  • 預設給它相關檔案，而不是整個程式庫。
  • 用你自己的測試或審查量表，判斷多花的錢是否帶來更好的完成結果。
在 GPTProto 上測試 GPT-6 Sol

兩個一起用，並配上可量測的升級規則

日常請求走 Luna，在驗證失敗、反覆重試或出現清楚的複雜度訊號後，把請求改走 Sol。把這個混合流程和全 Luna、全 Sol 的基準比較。計算整個任務的成本和延遲，包括每一次升級嘗試。

// 上下文與多模態

上下文、輸出與多模態支援。

兩個模型都公布 1,050,000 token 上下文視窗、最大輸入 922,000 token，以及最大輸出 128,000 token。它們以文字和圖片為輸入，並回傳文字。上限相同不代表長文件或複雜視覺參考上的表現相同。擷取相關材料，為回答留出空間，並在你實際使用的提示長度上測試品質。這些是 OpenAI 的模型上限，不保證每一條 GPTProto 路由都接受最大尺寸的請求。

GPTProto 也有各模型的 Luna 檔案分析 和 Sol 檔案分析 頁面，以及 Luna 網頁搜尋 和 Sol 網頁搜尋 路由。在正式環境依賴某項能力之前，請查看每條路由的即時請求結構。

// 怎麼做決定

如何公平比較Luna 與 Sol。

做一小組貼近正式環境的評估：日常分類、較長的文件任務、多檔案程式變更，以及你目前系統經常失敗的任務。用相當的提示、工具、推理設定和驗收測試跑兩個模型。把便宜的成功和昂貴的失敗分開。報告每個被接受結果的成本，而不只是每 100 萬 token 的價格；然後決定哪些任務留在 Luna，哪些值得升級到 Sol。

// 開始使用

試用 GPT-6 Luna 與 Sol在 GPTProto 上。

兩個模型頁都有目前價格、API 示例和 Playground。從對應頁面複製模型 ID 和路由，測試同一份真實工作負載，再選擇符合品質、速度和預算的預設或升級規則。GPT-6 Sol 不是 GPT-6.1 Sol。在 GPTProto 上瀏覽 OpenAI 模型。

查看 GPT-6 Luna 的 API 與價格查看 GPT-6 Sol 的 API 與價格
// 常見問題

Luna 與 Sol。直接回答。

01在 GPTProto 上，GPT-6 Luna 比 GPT-6 Sol 便宜嗎？+

是。2026 年 10 月 13 日，GPTProto 顯示 Luna 為每 100 萬 token 輸入 $0.08／輸出 $0.40，Sol 為輸入 $1.60／輸出 $8.00。Sol 列出的輸入和輸出費率是 Luna 的 20 倍。目前價格和其他適用費用，請看各即時模型頁。

02寫程式代理該用哪個模型？+

有直接測試的窄步驟先用 Luna。跨檔案變更、困難除錯和多步驟代理工作試 Sol。使用相同的工具和驗收標準，並比較成功完成、重試、經過時間和總花費。

03Luna 和 Sol 的上下文視窗不同嗎？+

沒有。OpenAI 為兩者列出 1,050,000 token 上下文視窗、最大輸入 922,000 token，以及最大輸出 128,000 token。這些上限不保證長輸入上的準確度相同，也不保證每一條 GPTProto 路由都接受最大尺寸。

04兩個 GPT-6 模型都能讀圖片嗎？+

可以。OpenAI 為兩個模型列出文字和圖片輸入，以及文字輸出。若要生成圖片，請改選專門的圖片生成模型。

05任一模型可以在推理時使用工具呼叫嗎？+

OpenAI 的模型文件支援透過 Responses API 做工具呼叫。對 Chat Completions，OpenAI 只在 推理努力程度 設為 none 時記載函式呼叫。部署會用工具的代理之前，請在 GPTProto 的 API 用法面板確認路由和支援的控制項。

06GPT-6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 是同一個嗎？+

不是。GPT-6 Sol 和較新的 GPT-6.1 Sol 在 GPTProto 上有各自的模型頁和 ID。這次比較專門是 gpt-6-luna 對 gpt-6-sol。

07兩個模型都可以透過 GPTProto 使用嗎？+

可以。目錄包含 GPT-6 Luna 和 GPT-6 Sol 頁面，附價格、API 示例和 Playground。OpenAI 模型目錄 顯示目前的陣容。

// 使用者怎麼說

不要只聽我們說。聽聽他們的。

這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 來自部落格

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  • ✓高可用，自動容錯
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