Luna暴降80%：百万输入Token只要1块4

Luna暴降80%：百万输入Token只要1块4

OpenAI 这次不是挤牙膏。

GPT-5.6 Luna 直接降价 80%。

新价格是：每百万输入 Token 0.20 美元，每百万输出 Token 1.20 美元。按 1 美元约合 7.2 元粗算，百万输入 Token 约 1.44 元，百万输出 Token 约 8.64 元。

真正夸张的不是“便宜了一点”，而是同样一笔钱，现在理论上可以让 Luna 多跑 5 倍。

先算一笔所有人都能看懂的账

假设一个长任务累计消耗 100 万输入 Token、20 万输出 Token。

按新价格计算：

输入：0.20 美元；

输出：0.24 美元；

合计：0.44 美元，约 3.2 元人民币。

如果是 10 个这样的长任务，总成本也只是约 32 元。过去 Luna 的同等消耗要 2.20 美元一次，约 15.8 元；十次接近 160 元。

再看批量任务。5000 万输入 Token 加 1000 万输出 Token，新价合计 22 美元，约 158 元；旧价是 110 美元，约 792 元。

这已经不是“调用接口时少花几块钱”，而是把原本只有团队敢常开的 Agent，推到了个人也能长期运行的成本区间。

Luna现在到底便宜到什么程度

降价后，Luna 的输入和输出价格都是 Terra 的 十分之一，也是普通 Sol 的 二十五分之一。

这意味着大量并不需要最强推理的工作，没有必要每一步都让 Sol 出场：

扫描仓库、整理文件和生成摘要；

批量分类、抽取字段、清洗数据；

给主 Agent 做风险检查和结果复核；

跑大量候选方案，再把少数难题交给 Sol；

在后台持续处理低风险、可验证的重复任务。

最合理的架构，不再是“所有任务都用最强模型”，而是让 Luna 吃掉高频、批量、可验证的工作，让 Sol 只处理真正困难的决策。

省钱的关键不是把能力全部降级，而是把昂贵能力放到正确的位置。

Codex订阅用户也会直接感受到

这次价格变化不只影响 API。OpenAI 明确表示，Luna 和 Terra 的新价格会反映到 Codex 与 ChatGPT Work 的用量计算中。

换句话说，同样的 Luna 工作量，额度计数会更轻，用量能跑得更远。

但这里有一个边界：实际消耗仍然取决于上下文长度、推理强度、工具调用、失败重试和输出规模。一个无限膨胀的上下文，依然可以迅速吃掉额度；降价不是无限免费。

更有意思的是，ChatGPT 应用和 Codex CLI 的 auto review 正从 GPT-5.4 切到 GPT-5.6 Luna。结合新价格，OpenAI 预计自动审核成本会下降约 10 倍。

这一步很重要。过去很多 Agent 工作流为了省成本，会减少独立复核；现在可以让一个便宜模型持续盯住高风险动作，再把真正可疑的步骤交给人。

Luna 降价的最大价值，不是让聊天更便宜，而是让“每一步都有人复核”的 Agent 系统开始算得过账。

我的判断：模型价格战已经进入第二阶段

第一阶段比的是谁更聪明，第二阶段比的是谁能让智能持续运行。

单次回答再惊艳，如果一跑长任务就心疼额度，它仍然只是偶尔使用的工具。真正会改变工作方式的，是模型便宜到可以常驻、可以批量、可以失败重试、可以互相检查。

Tibo 的总结很直接：Luna 降价 80%，Terra 降价 20%，Sol 有了更快的 /fast 模式，自动审核又便宜约 10 倍。OpenAI 正把模型组合从“选一个聊天”改成“搭一支工作队”。

接下来真正值得观察的，不是 Luna 能不能替代 Sol。

而是有多少原本因为成本做不起来的 Agent 产品，会在这轮降价后突然变得可行。

长任务开跑前，先看额度状态

价格降了，长上下文、Ultra、Max、Fast 和反复重试仍会影响实际用量。下面是「重置雷达」真实页面，可直接查看未来 24 小时研判与个人额度趋势。

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资料依据：OpenAI、OpenAI Developers、Sam Altman 与 Tibo 7 月 31 日公开说明。人民币金额按 1 美元约合 7.2 元估算，仅用于直观比较；实际账单以当期计费规则为准。