GPT-6 Luna 價格：API 費率、推理檔位與成本計算器

GPT-6 Luna 在 OpenAI 標準 API 費率卡上的價格是輸入每百萬 token $0.10、輸出 $0.50，2026 年 9 月 23 日核對。快取輸入 $0.01，快取寫入 $0.125，輸入超過 272K 的請求整筆轉入長上下文費率。發布當天 r/codex 的一則留言一句話讀完了這張卡："Sol now has terra pricing, Luna's price halved and terra is dead."——對照發布公告裡 GPT-5.6 Luna 的 $0.20/$1.20，輸入降了 50%，輸出降了 58%。(r/codex 討論，OpenAI 價格表)

但標價是這張卡上最不重要的數字。在 $0.10/$0.50 的價位上，費率本身幾乎不會出現在帳單顯著位置——真正決定帳單的是你跑哪個推理檔位（相同 token 單價下實測相差 15 倍）、快取命中率，以及提示詞是否越過 272K。本文把 API 費率與 ChatGPT/Codex 訂閱分開講，給出帶來源和核對日期的完整費率表，並以可複算的預算算例和瀏覽器本機計算器收尾。如果你算完帳的下一步是讓 Luna 真正跑在網頁和檔案上，Tabbit Browser 是一個用戶端選項；它不改變 OpenAI 的計費。

重點速覽

• 標準短上下文 GPT-6 Luna：輸入 $0.10、快取輸入 $0.01、快取寫入 $0.125、輸出 $0.50（每百萬 token）；OpenAI 發言人已向 VentureBeat 確認這是永久價格，不是促銷。

• effort 旋鈕主導帳單：Artificial Analysis 實測同一張卡在每個 Index 任務 $0.0045（low）到 $0.07（max）之間——15 倍——而 API 預設檔是 medium，不是 max。

• 輸入超過 272K token 後，請求內每個 token 都按長上下文費率計（每百萬 $0.20 / $0.02 / $0.25 / $0.75）。

• Batch 和 Flex 標價為標準費率五折；Fast 為 2 倍；符合條件的區域處理加收 10%，Luna 的 EU 資料駐留僅支援 Standard。

• token 單價既不是訂閱配額也不是任務單價：輸出量（AA Index 任務上比上一代多 24%）、重試和品質回退都會重新進入預算。

GPT-6 Luna API 費率總覽

以下價格均為每百萬 token 美元數，來自 OpenAI 價格頁與 gpt-6-luna 模型頁，核對日期 2026 年 9 月 23 日。長上下文行在輸入超過 272,000 token 時生效。

這張費率卡嵌在家族階梯裡。以下是同一張表中的標準短上下文費率：

Luna 的輸入輸出價格是 Sol 的二十分之一、Astra 的百分之一。兄弟檔位的經濟帳見 GPT-6 Sol 定價拆解與 GPT-6 Astra 定價拆解；便宜檔實際買到什麼能力、在哪裡回退，見 GPT-6 Luna 評測。上一代的價格史見 GPT-5.6 Sol 成本指南。

決定帳單的那個數字：effort 旋鈕

gpt-6-luna 接受 none、low、medium（預設）、high、xhigh、max 六檔 reasoning_effort。檔位之間 token 單價不變——變的是推理與輸出 token 的數量。Artificial Analysis 把 Luna 按六檔分別追蹤，2026 年 9 月 23 日快照的實測經濟資料如下：

表裡有兩個比費率更要緊的細節：

1. 檔位間相差 15 倍。看起來是「$0.10/$0.50」的卡，按請求參數不同，每個 AA Index 任務實際計費從不到半美分到 7 美分。預設檔是 medium（$0.02，Index 29）；宣傳裡的智慧水準（Index 37）只在 max（$0.07）存在。把廠商基準分抄進商業方案時，請按跑基準的檔位做預算。

2. low 檔比關掉推理還便宜。在 AA 的工作負載上，$0.0045 的 low 低於 $0.01 的 none，因為 non-reasoning 每任務輸出了更多 token。「關掉思考省錢」在這個模型上不自動成立——它是需要在自己的任務軌跡上驗證的假設。

OpenAI 自己的發布數字指向同一方向：在覆蓋 47 個工具的 AutomationBench 上，GPT-6 Luna high 檔以每任務成本低 58% 的條件比上一代提升 5.4 個百分點；內部事實性評測中「更高檔位下以約百分之一的成本追平 GPT-5.6 Sol」。把這些讀成帶檔位條件的主張：便宜的價格是在你為思考付費時達到的。

一位發布日使用者這樣描述檔位對輸出形態的實際影響："5.6 Luna yapped a lot about unnecessary stuff, while 6 Luna is much more to the point… 6 Luna just gives you the solution and stops talking."簡潔本身就是成本故事的一部分——但 AA 的檢查者也把知識工作回退（跳過評分細則、交付物變薄）歸因於同一種 token 吝嗇，所以把「話少」當作權衡而非純賺。(r/codex 留言)

翻譯「便宜 50%」的官方口徑

發布公告的價格卡顯示 Luna 從 $0.20 → $0.10（輸入）、$1.20 → $0.50（輸出），兩行都標註「50% cheaper」。輸出的算術值是 −58.3%；OpenAI 的口徑按整美元價格檔位計數。兩種讀法都不算錯，但基準很重要：那些 GPT-5.6 數字本身就是促銷價，而 VentureBeat 報導發言人確認新的 GPT-6 Sol 和 Luna 價格是永久的，非促銷。(發布公告，VentureBeat)

獨立測量同意方向，並補上了小字。Artificial Analysis 實測 Luna（max）每個 Index 任務 $0.07，對比 GPT-5.6 Luna（max）的 $0.18——約低 60%——而新模型每任務用了更多輸出 token（51k 對 41k）。降價靠的是價格，不是 token 效率。看發布圖的讀者也讀出了同樣的形狀："it really looks like luna 6.0 is just as smart as luna 5.6 at less than half the cost."（luna 6.0 看起來和 5.6 一樣聰明，成本不到一半）(r/codex 基準討論帖)

一些從業者用了更大的框架：價格戰。"GPT-6 Luna cut its token price by 90% in two months. July: $1/$6… September: $0.10/$0.50… This is what an inference price war looks like."（兩個月降 90%：7 月 $1/$6，9 月 $0.10/$0.50——這就是推理價格戰的樣子。）其中 7 月數字——GPT-5.6 Luna 更早的標準價、在其自身促銷之前——是發帖者的說法，已無法在 OpenAI 目前頁面上核實，請把它當作社群語境而非官方價格史。(X 帖子)

快取經濟學：$0.01 的讀與 $0.125 的寫

對反覆重發同一上下文的 agent 迴圈，快取行比標價更重要。Luna 的快取輸入是每百萬 $0.01——全新輸入的十分之一，即 OpenAI 為 GPT-6 快取宣傳的最高 90% 折扣——而快取寫入是$0.125，比輸入費率高 25%。由此有兩條記帳規則：寫入量與讀取量是兩行，不能混算；一個 token 只計一次——儲存前綴時算寫入，在 OpenAI 描述的 30 分鐘資格視窗內複用時按快取價計。(快取公告，價格頁)

GPT-6 改變的不只是快取價格，還有行為：預設命中率更高，並且正因為 agent 每輪重讀上下文而新增了一批控制項——快取儀表板、快取未命中診斷、顯式斷點、預熱，以及在回應之間改推理檔位而不破壞快取（難的那輪開 max、例行跟進降 low 時很有用）。OpenAI 的公告提到 GitHub 在數十億請求中把需要新處理的提示詞 token 份額降低了 50% 以上，一位客戶靠幾個百分點的命中率提升省了 20%。

從業者立刻注意到了這套經濟學。發布日 Simon Willison 寫道："Luna is my favorite model for building product features thanks to its cost (and speed)."（憑成本和速度，Luna 是我最喜歡用來做產品功能的模型）——這正是讓 $0.01 快取讀取與 141–175 t/s 生成速度成為產品介面工作組合的路由模式。(X 帖子)

272K 長上下文懸崖

模型卡的句子很短：輸入超過 272K token 的提示詞按輸入與快取費率 2 倍、輸出 1.5 倍對整筆請求計價。這是請求級閾值，不是對超出部分加價。273,000 token 的提示詞不會讓前 272K 享受短上下文檔——包括輸出在內的每個計費類目都用長上下文行。

視窗本身是 1,050,000 token，最大輸出 128,000。「放得進上下文」和「每 token 同價」是兩個命題。如果你的提示詞在閾值附近徘徊，請留出餘量：追加一份文件就可能讓整筆請求重新計價。這與 Sol 的懸崖結構相同——GPT-6 Sol 定價指南有詳細展開，同樣的紀律在這裡以十分之一的量級適用。

標價之外的計費線項

Batch 和 Flex 對半砍卡；Fast 翻倍。OpenAI 把 Batch 和 Flex 標為標準費率的 50%——對延遲不敏感的工作這是最大的單一槓桿。Fast 模式（Priority 於 2026 年 7 月 30 日更名）是 2 倍。先把折扣或加價記入預算之前，確認你的端點真的在用對應檔位。

區域處理加收 10%。2026 年 3 月 5 日及之後發布、符合資料駐留條件的端點加收 10%，且 Luna 的 EU 資料駐留僅支援 Standard 處理。

工具 token 按模型費率計。內建工具消耗的 token 按所選模型的 token 費率計費；部分工具和託管工作階段另有費用。消耗了 token 的失敗嘗試同樣要進預算。

路由上存在「Pro」變體。OpenRouter 列出「GPT-6 Luna Pro」——同一個底層模型，「以 reasoning.mode 設為 pro 提供，在複雜任務上回應品質更高」——基礎價同樣是 $0.10/$0.50。這是提供方側的 serving 設定，不是 OpenAI 費率卡的額外一行；把它當作待評估的路由選項，而不是另一個模型。(OpenRouter)

限流：免費層關閉。模型頁把 gpt-6-luna 標為免費層「不支援」，付費存取從 Tier 1（500 RPM / 500K TPM / 500 萬 batch 佇列 token）到 Tier 5（30,000 RPM / 1.8 億 TPM）。值得注意的是，OpenAI 為 Luna 公布的同檔付費層 token 限額高於 Sol——Tier 2 的 TPM 是 200 萬對 Sol 的 100 萬——讀起來像是在邀請以量使用便宜模型。(模型頁)

來源：OpenAI gpt-6-luna 模型頁，核對於 2026 年 9 月 23 日。

家族階梯與開放市場

在 OpenAI 的階梯內，路由邏輯很直白：邊界清晰的高頻步驟先試 Luna；失敗代價高時升級 Sol；最難的工作留給 Astra。發布公告自己就把 Luna 定位在「總結、抽取和回答直接問題這類邊界更窄的任務」。

反直覺的發現是：Luna 並不是開放市場上最便宜的可用 API。VentureBeat 的發布日對比表列出 Meta 的 Muse Spark 1.2/1.3 Contributor 為 $0.10/$0.20、小米的 MiMo-V2.6-Flash 為 $0.14/$0.28——輸入輸出合計都低於 Luna 的 $0.60——以及 DeepSeek V4.1 Flash 非高峰 $0.15/$0.60。Luna 的溢價買到的是 OpenAI 生態：1.05M token 視窗、GPT-6 的工具與快取棧、以及從 $0.0045 任務向上的檔位餘量。如果唯一起作用的標準是地板價，開放市場能壓過它。(VentureBeat 表格)

社群對軌跡的讀法很樂觀："I feel 2027 will be the year when intelligence will be economical enough to use at most of the places."（我覺得 2027 年會是智慧便宜到大多數地方都用得起的一年）——r/OpenAI 發布帖最高讚回覆的預測。方向有用，作為預言不可驗證。(r/OpenAI 帖子)

費率卡不會告訴你的事

它不是訂閱計算器。ChatGPT 和 Codex 套餐有各自的使用上限；token 降價 50% 不會數學地把任何套餐的額度翻倍。發布時 GPT-6 Luna 面向 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 使用者的 ChatGPT Work 和 Codex 開放，Free 和 Go 只能在桌面應用程式裡用。訂閱側的抱怨也浮出水面："it's faster on xhigh and my usage is barely going down."（xhigh 更快了，但我的用量幾乎沒降）一位 Codex 使用者報告；定價討論帖裡的簡短總結是"Reduced pricing and reduced limits."（價格降了，限額也降了）API 算術和套餐配額是兩種購買——查你套餐的即時用量頁。(用量留言，定價討論)

它也不是任務單價。AA 實測 Luna 每個 Index 任務的輸出 token 比上一代多 24%，其檢查者把知識工作回退（GDPval-AA 約 −75 Elo、AA-Briefcase 約 −45）歸因於跳過展示格式和評分細則。一個被 Luna 失敗或截斷的任務會被重試——升級到更貴模型時更是如此——而重試要計費。品質證據見 GPT-6 Luna 評測；預算上的推論是：要追蹤的是每個成功任務的成本，不是每 token 成本——含失敗在內的總花費，除以真正交付的任務數。

一個實踐選項：Tabbit Browser

如果預算問題已經解決，下一個問題是讓 Luna 跑在真實工作——開啟的網頁、檔案、調查任務——上，Tabbit Browser 是不需要自己接 API 的一個答案。它的模型選擇器讓你在開啟的分頁旁選用 GPT-6 Luna 這樣的模型，GPT-6 Luna 模型中心 (简体中文)整理了瀏覽器側的參考資料：面向任務化請求的提示詞筆記 (简体中文)，以及使用者報告的評測筆記 (简体中文)。

誠實的邊界：Tabbit 是用戶端。它不改變 OpenAI 的費率，本頁的 API token 估算也預測不了任何訂閱或用戶端的用量。模型可用性取決於你帳戶和版本的即時選擇器。本文沒有 Tabbit 側的 Luna 實測帳單、任務成功率或延遲結果——需要這些數字的話，跑你自己的固定任務集並留下記錄。

Tabbit Browser

下載 Tabbit Browser

至於工作流程境——為什麼 AI 瀏覽器或智慧代理瀏覽器會改變便宜工作模型的用武之地——那兩篇指南講用戶端這一側；token 計費的權威來源仍是上面的費率卡。

兩個預算算例

算例使用標準短上下文費率，不含區域加價、工具費、重試和稅費。它們是算術演示，不是實測工作負載。

短請求。10,000 個未快取輸入 token、2,000 個輸出 token：

(10,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) / 1,000,000 = $0.002

預熱的 agent 迴圈。一個 40 輪的運行，每輪重發 250,000 token 的提示詞，其中 90% 由快取提供（寫入一次，在 30 分鐘視窗內複用），每輪 3,000 個輸出 token。每輪：

(225,000 × $0.01 + 25,000 × $0.10 + 3,000 × $0.50) / 1,000,000 = 每輪 $0.00625

……再加上一次性寫入 225K token 前綴的費用（每百萬 $0.125，約 $0.03）。40 輪下來，快取迴圈大約計費 $0.28；而每輪都全新重讀同一提示詞大約花 $1.06——相同 token 單價下接近 4 倍的差距，完全由快取命中比例決定。在 Luna 的量級上兩邊都是幾美分；換成每月一百萬輪，快取模式約 $7,000（含寫入），冷讀約 $26,500。這才是 Luna 那行 $0.01 快取輸入——而非標價——真正成為新聞的工作負載形態。

規劃公式：月估算 = 單任務平均成本 ×月任務數；每成功任務成本 = 含失敗嘗試的總花費 ÷ 成功任務數。訂閱配額和任何用戶端費用都無法從這些公式推導。

計算器在你的瀏覽器裡執行，不會向任何地方傳送資料。它根據你輸入的輸入量、快取命中比例、快取寫入、輸出、執行次數和服務檔估算 token 費用；輸入超過 272K 時自動切換長上下文費率。它不包含區域處理、工具費、稅費、提供方加價、重試或訂閱限額。

GPT-6 Luna 定價：你該選哪種方式？

結論

GPT-6 Luna 的費率卡是 OpenAI 賣過的最便宜的 GPT-6 級模型：每百萬 $0.10/$0.50，公司發言人稱其為永久價格，快取輸入再降至十分之一。誠實的預算應把標價當地板而不是帳單。僅 effort 旋鈕就能讓實測每任務成本在 low 與 max 之間相差 15 倍；輸出量相對上一代增長；272K 懸崖會讓整筆請求重新計價；品質回退會在你最想慶祝價格的工作負載上轉化為重試成本。有意識地設定檔位、積極地使用快取、盯住每個成功任務的成本——訂閱則按其公布的額度比較，永遠不要用 token 算術。

發布日的反應是方向性的、未定型的：有「智慧便宜到不計成本」的興奮，也有「它的成果要過幾天才能被看見和衡量」的謹慎。OpenAI 的價格頁是即時來源；承諾預算前請再核對一次。

來源

• OpenAI API 價格頁——Luna、Sol、Astra 與 GPT-5.6 Sol 行；區域與 Fast 說明；核對於 2026 年 9 月 23 日。

• OpenAI gpt-6-luna 模型頁——上下文、輸出、檔位值、272K 條款、限流；核對於 2026 年 9 月 23 日。

• OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna——價格變化卡、AutomationBench 與事實性主張、可用性。

• OpenAI：Better prompt caching for GPT-6——90% 折扣、30 分鐘視窗、快取控制項、GitHub 與客戶結果。

• Artificial Analysis：GPT-6 Luna 發布儀表板——六檔 Index、每任務成本與速度快照，2026 年 9 月 23 日。

• Artificial Analysis：GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier——$0.18 → $0.07 任務成本、輸出 token 增長、回退歸因。

• VentureBeat：OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna——永久性確認；跨廠商價格表，2026 年 9 月 22 日。

• OpenRouter：GPT-6 Luna與GPT-6 Luna Pro (batch)——提供方列表與 Luna Pro serving 變體，2026 年 9 月 23 日。

• 社群記錄（截圖與條件隨文內聯）：r/codex 1wngvak、r/codex 1wnhyh0、r/codex 1wnmhnq、r/codex 1wnhuru、r/OpenAI 1wnh4gr、X：Simon Willison、X：Mikel Echeve。

Secholar.L

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Secholar.L 專注 AI 瀏覽器與 Agent 工作流的實測寫作,基於真實調研比較工具,引用可查證的一手來源。