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简短的回答
使用 GPT-6 Sol 作为日常应用程序工作的候选，使用 Astra 来测试困难的任务是否值得更高的成本，使用 Luna 来处理有限的工作负载。这些只是评估的起点，而不是普遍的获胜者。在更改生产之前，根据您自己的示例比较可接受的结果和完成任务成本。
拿走什么
- ChatGPT 计划和 API 模型定价不同。
- 将推理努力附加到每个基准分数上。
- 更便宜的代币率并不能保证更便宜的接受结果。
已检查来源 .研究综合和 Rubrex 建议。示例和本地实验均已标记；它们不是客户结果。
已注明日期的模型快照。 已发布的指标描述了指定的模型、设置和测试。它们不是 Rubrex 实验或通用排名。研究日期后，价格和供货情况可能会发生变化。
比较型号并检查数据日期 →涵盖了哪些OpenAI模型
截至 2026 年 9 月 25 日检查，OpenAI 的模型目录将 GPT-6 Astra、Sol 和 Luna 列为其旗舰选择。它将 Astra 定位为要求严格的推理，Sol 定位为能力和成本的平衡，而 Luna 定位为专注、大批量的工作。本简报涉及 API 模型。 ChatGPT 订阅、其工具及其限制是一种单独的产品体验； API 令牌价格不应显示为 ChatGPT 对话的成本。
证据： OpenAI模型目录 [1]
一起看价格和容量
该表记录基本目录费率，而不是已完成任务的报价。长上下文层和生成的推理可能会影响账单，并且较大的上下文窗口并不能建立对每个提供的文档的可靠使用。我们的建议是测试 Sol 作为实际基准，然后比较 Astra 在困难故障上的表现和 Luna 在有限的、可验证的任务上的表现。保持提示、可用工具和验收标准稳定，以便比较衡量的是候选模型而不是不断变化的应用程序。
证据： OpenAI模型目录 [1]OpenRouter公共模型目录 [2]
| 型号或属性 | 公布值 | 如何解读 |
|---|---|---|
| GPT-6 阿斯特拉 | 10 美元输入 / 50 美元输出 | 1,050,000 个令牌目录上下文；分级定价 |
| GPT-6 溶胶 | $2 输入/$10 输出 | 1,050,000 个令牌目录上下文；分级定价 |
| GPT-6 露娜 | 0.10 美元输入 / 0.50 美元输出 | 1,050,000 个令牌目录上下文；分级定价 |
独立结果实际显示了什么
保存的 Epoch AI EBR 基准结果测量 Earthborne Rangers 游戏环境中的性能。它们提供了有关该工具下的规划的证据，而不是每个模型可以完成的业务任务的一般百分比。显示的配置使用最大推理工作量，并且它们的运行日期不同。不要仅从点估计中推断出可靠的生产排名：标准错误很重要，并且您的工具权限、任务预算和成功的定义可能会产生不同的排序。
| 基准 | 精确配置 | 分数 | 标准错误 | 运行日期 |
|---|---|---|---|---|
| EBR 工作台 | GPT-6 阿斯特拉（最大） | 76.19% | 8.38个百分点 | 2026-08-30 |
| EBR 工作台 | GPT-6 溶胶（最大） | 53.33% | 4.62个百分点 | 2026-09-22 |
一个有用的选择实验
根据您自己的产品构建三个任务组：带有客观检查的日常工作、需要多项决策的困难案例以及必须人工干预的故障。通过候选配置运行相同的示例，并在可行时查看不带模型名称的输出。记录接受的完成情况、严重故障、总代币和工具成本以及 p95 持续时间。仅当它改善了您的团队真正重视的结果时，才升级到更昂贵的配置。强大的基准分数是测试模型的理由，而不是跳过此步骤的许可。
证据的局限性
本简报综合了提供商文档和 Epoch AI 记录； Rubrex 尚未重现这些基准测试运行。快照是有日期的，不是实时的。所选 EBR 表中缺少 Luna 结果意味着此处覆盖范围不足，而不是零能力。在采用之前验证价格和可用性。
常见问题
哪种 GPT-6 模型最适合我们的 SaaS？
从特定于任务的基线开始，比较可接受的质量、成本和延迟。提取、编码和代理工作流程之间的正确选择可能有所不同。
这些价格适用于 ChatGPT 吗？
不。它们是 API 令牌费率。 ChatGPT 订阅和产品使用限制是分开的。
来源和进一步阅读
本简报背后的主要来源。来源的研究结果适用于其自身的研究条件； arXiv 上的出版物不建立同行评审。
- OpenAI模型目录 OpenAI · 生活参考 · 维护文档已审核： 当前模型名称、上下文限制和基本 API 价格.已访问 2026年9月25日.
- OpenRouter公共模型目录 开放路由器 · 生活参考 · 维护文档已审核： 目录字段；数字价格取自已保存的 9 月 25 日 API 快照.已访问 2026年9月25日.
- Epoch AI：EBR-bench 纪元人工智能 · 2026 · 独立基准已审核： 基准定义并保存内部评估记录；抄送4.0.已访问 2026年9月25日.