GPT-5.6 定价详解：Sol、Terra、Luna 与提示缓存
GPT-5.6 定价详解
OpenAI公布了GPT-5.6三款不同尺寸模型的定价：GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra和GPT-5.6 Luna。Sol是旗舰款，也是性能最强的模型。Terra是一款极具竞争力的低成本备选方案。Luna是该系列中速度最快、最具成本效益的模型。在有限预览阶段，仅可通过OpenAI API和Codex向选定的可信合作伙伴及组织开放访问权限；预览期间ChatGPT暂不支持GPT-5.6。
官方GPT-5.6的定价按每100万令牌列出：
GPT-5.6 Sol: $5.00 输入，$30.00 输出
GPT-5.6 Terra: $2.50 投入, $15.00 产出
GPT-5.6 Luna: $1.00 输入, $6.00 输出
OpenAI 还表示，GPT-5.6 引入了更可预测的提示词缓存功能，包括显式缓存断点和 30 分钟的最低缓存时长。对于 GPT-5.6 及后续模型，缓存写入的计费标准为该模型非缓存输入费率的 1.25 倍，而缓存读取仍可享受 90% 的缓存输入折扣。
对于开发者、产品团队以及创作工具来说，这些定价细节至关重要，因为GPT-5.6并非单一固定成本模式。其成本取决于你所使用的模型、发送的输入令牌数量、生成的输出令牌数量，以及是否适用提示缓存。
GPT-5.6 Sol 定价
GPT-5.6 Sol 每100万输入代币收费5.00美元，每100万输出代币收费30.00美元。它是GPT-5.6系列中最昂贵的模型，因为OpenAI将Sol定位为旗舰级且性能最强的模型。
当优质答案的价值高于额外成本时，应使用Sol。这包括复杂软件工程、架构规划、高级推理、高价值研究、专业分析、安全敏感审查以及最终决策支持。对于创作者而言，Sol最适合用于策略性工作：活动策划、复杂故事结构、提示词系统设计、角色一致性审查以及最终制作审核。
关键并非将Sol用于所有事务。如果某项任务仅需要快速调整标题或简单改写，Sol可能并无必要。如果某项任务需要深度推理或极高的准确性，那么使用Sol的成本或许是值得的。
GPT-5.6 Terra 定价
GPT-5.6 Terra 每100万输入代币收费2.50美元，每100万输出代币收费15.00美元。该价格在输入和输出代币两方面均仅为Sol标价的一半。OpenAI将Terra称为一款出色的低成本备选方案。
Terra 很可能是适用于众多应用场景的实用中端模型。它可用于重视质量但任务并不总是需要旗舰模型的结构化专业工作流。对于开发者而言，Terra 可适配编码辅助、文档处理、内容总结、工作流自动化以及内部工具生成。对于创作者来说，Terra 可能适合 人工智能视频 提示词撰写、故事板策划、产品视频脚本、内容需求简报和营销活动变体方案。
当你需要获得强劲的性能结果且成本更为可控时，Terra 十分实用。许多团队可能会将 Terra 作为默认模型，而将 Sol 留作处理难度更高的任务。
GPT-5.6 Luna 定价
GPT-5.6 Luna 每100万输入令牌收费1.00美元，每100万输出令牌收费6.00美元。OpenAI将Luna描述为GPT-5.6系列中速度最快且性价比最高的模型。
Luna 最适合高批量、低风险、对延迟敏感的工作。这可能包括分类、路由、短文本改写、简易摘要、元数据生成、提示词变体、配图创意、标题生成以及轻量级内容转换。
对于创作者工具而言，Luna 可用于生成大量快捷选项：50 个钩子创意、20 个视频标题、文案变体、简短的产品广告切入点，或是简单的提示词重写。在实际应用中，在将难度更高的任务交给 Terra 或 Sol 处理之前，可以先将 Luna 作为首轮测试模型使用。
主要优势在于成本效益。当速度和规模比极致性能更重要时，Luna就很适用。
为何输出代币比输入代币成本更高
在全部三款GPT-5.6模型中，输出令牌的成本高于输入令牌。这在API定价中很常见，因为生成输出内容需要在解码过程中进行模型计算。就成本规划而言，长回复比单纯的长提示词成本更高。
例如，发送大型提示词但要求返回简短分类结果的工作流程，其成本可能低于要求生成长篇报告的工作流程。一款可生成50条完整视频脚本的创作工具，其成本要高于一款可生成50条简短引流钩子的工具。
这就是产品团队应当控制输出长度的原因。请采用清晰的格式、明确的长度限制要求以及分阶段工作流程。不要要求一份大而全的完整答案，而是先索要一份简要大纲，之后仅针对选定的版本进行扩充。
GPT-5.6 中的提示缓存
提示缓存是GPT-5.6最重要的定价功能之一。OpenAI表示，GPT-5.6引入了更可预测的提示缓存功能，包括显式缓存断点和30分钟的最低缓存时长。对于GPT-5.6及后续版本的模型，缓存写入费用按模型非缓存输入费率的1.25倍收取，而缓存读取仍可享受90%的缓存输入折扣。
简单来说，当你重复发送相同或几乎相同的输入前缀时，提示词缓存可以降低成本。例如，某款应用可能拥有冗长的系统提示词、品牌指南、角色设定集、产品目录、政策文件或工作流指令，这些内容会在众多请求中被重复使用。如果这类稳定的上下文能够被缓存，后续的请求成本可能会更低。
显式缓存断点至关重要，因为它们让开发者能够对需要缓存的内容进行更具可预测性的控制。30分钟的最低缓存有效期也有助于团队围绕重复会话或批量操作设计工作流程。
提示词缓存如何助力创作者工作流程
AI视频创作者通常会复用长上下文内容。一套制作系统可能会包含品牌风格指南、角色一致性模块、视频提示词规则、负面提示词库、产品精准度规范以及分镜列表模板。若不进行缓存，每次发送这些重复的上下文内容都会增加成本。
借助提示缓存功能，创作者平台可以缓存稳定的制作上下文，随后仅为每个镜头发送变动的细节信息。例如，缓存的部分可能包含：
品牌语气
视觉风格指南
角色设定集
提示词规则
负约束
镜头格式化说明
质量检查表
随后每份请求仅会添加该特定镜头：“镜头4：角色在蓝光下打开发光的包裹。”
这正是提示词缓存能够发挥作用的一类工作流。它并非仅面向开发者的功能，还能优化创意制作系统的成本效益。
成本策略：为合适的任务选用恰当的模型
最重要的GPT-5.6定价策略是模型路由。不要在所有任务中都使用最昂贵的模型。
使用Luna处理快速、大批量、低风险的任务：标题创意、配文、标签、短引流钩子、简单改写、内容分流以及快速总结。
使用 Terra 处理均衡的制作任务：结构化大纲、脚本、提示词、故事板、文档、常规编码支持，以及内部工作流生成。
将Sol用于困难或高价值任务：最终战略、复杂推理、技术架构、高级调试、侧重研究的分析、网络安全敏感审查，以及复杂的创意指导。
这种路由策略可以在不牺牲质量的前提下降低成本。它让团队可以在质量至关重要的地方投入更多，在速度更重要的地方投入更少。
面向人工智能视频团队的定价思维示例
人工智能视频团队可能会这样使用GPT-5.6：
Luna 生成30个粗糙的视频钩子。
Terra 将最佳的5个创意钩子拓展为脚本和分镜头清单。
Terra 生成首个 AI 视频提示词初稿。
索尔审核最终提示系统的一致性与生产风险。
Luna 生成字幕、标题和元数据。
该工作流程会根据适配情况选用每种模型。Sol专用于高价值审核，Terra负责结构化生产，Luna负责处理规模化任务。
如果团队将Sol用于所有引流钩子、宣传标题及元数据草稿的制作，那么其花费很可能超出实际所需。如果团队在所有复杂规划任务中都使用Luna，或许能节省开支，但会牺牲工作质量。最佳的方案是兼顾平衡。
成本控制技巧
首先，保持稳定且对缓存友好的上下文。如果您的应用反复使用相同的指令，请合理组织它们，以便提示缓存能够发挥作用。
其次，控制输出长度。明确提出你的具体需求：10个钩子、5个项目符号点、一篇300字的摘要，或是一份包含6项内容的列表。模糊的请求往往会生成更长、成本更高的输出。
第三，采用分阶段生成的方法。先生成一个简短的大纲，然后仅对选定的选项进行扩展。
第四，根据任务难度进行分流。使用Luna处理小规模简单任务，Terra处理生产级任务，Sol处理难度最高的工作。
第五，避免不必要的重复。如果用户已提供产品概要或角色设定手册，请高效存储并复用该内容，而非在每次请求中都发送无结构化的上下文。
结语
GPT-5.6 的定价围绕三种模型角色构建。Sol 是性能最强、价格最高的选项，每 100 万令牌的输入费用为 $5.00，输出费用为 $30.00。Terra 是均衡的低成本选项，每 100 万令牌的输入费用为 $2.50，输出费用为 $15.00。Luna 是速度最快、成本效益最高的选项，每 100 万令牌的输入费用为 $1.00，输出费用为 $6.00。
提示缓存也是GPT-5.6成本规划的核心所在。OpenAI表示，GPT-5.6支持显式缓存断点、最低30分钟的缓存时长、按未缓存输入费率1.25倍计费的缓存写入操作，以及可享九折优惠的缓存输入读取服务。
对于团队而言，最佳定价策略十分简单：使用Luna获取速度与规模，使用Terra实现均衡的生产，使用Sol处理最繁重的工作，使用提示缓存应对重复的上下文。
这就是高效使用GPT-5.6的方法，而无需将每项任务都当作旗舰模型任务来对待。
