GPT-6.1 Sol 对比 GPT-6 Astra 对比 GPT-6 Luna：你应该选择哪一个？
将这些模型视为简单的“高、中、低”层级会导致糟糕的决策。更好的总结是：Astra 优先考虑前沿能力，GPT-6.1 Sol 平衡复杂任务智能与成本，而 Luna 优先考虑规模化效率。
大多数团队不需要只选择一种。他们需要的是路由规则，能够根据经济合理性综合运用这三种方式。
简短回答
| 要求 | 起始选择 | 原因 |
| 最艰难的端到端工作，失败代价高昂 | GPT-6 Astra | OpenAI 最强大的模型 | | 复杂编码、研究、文档和工具工作流 | GPT-6.1 Sol | 以更低价格接近Astra的定位 | | 分类、提取、批处理和高容量 | GPT-6 Luna | 专为聚焦、成本敏感的工作负载设计 | | 您尚不清楚需要哪一种 | GPT-6.1 Sol | 在质量和成本之间提供实用的中间基准 |
这三个模型的共同点
这三个都是推理模型，拥有1,050,000个token的上下文窗口，最大输入为922,000个token，最大输出为128,000个token。它们接受文本和图像，并返回文本。它们支持Responses、Chat Completions和Batch端点。
它们还支持结构化输出、函数调用、文件搜索、图像输入、网络搜索、提示缓存、代码解释器、托管Shell、计算机使用和MCP。相似的规格并不意味着相同的结果。复杂任务完成率、延迟和总成本仍然是重要的差异。
GPT-6 Astra：为最艰巨的任务保留余量
OpenAI 将 Astra 定位为其在复杂推理、编程、计算机使用、研究和文档创建方面能力最强的模型。
在以下情况下，它是一个强有力的候选者：
- 一个错误的决策可能导致昂贵的返工或材料风险。
- 一项任务涉及许多步骤、工具和来源。
- 该请求不完整，需要持续的澄清、规划和修正。
- 评估显示，Sol 对于特定的高负载工作来说不够可靠。
这一权衡相当显著。采用标准短上下文处理时，Astra 每百万输入令牌收费 10 美元，每百万输出令牌收费 50 美元——是 GPT-6.1 Sol 费率的五倍。它不应仅仅因为是旗舰模型就成为无条件默认选项。
GPT-6.1 Sol：复杂工作的默认候选方案
OpenAI 称 GPT-6.1 Sol 能以较低成本实现接近 Astra 的性能，适用于复杂编程、计算机使用及专业工作。
其标准短上下文价格为每百万输入代币2美元，每百万输出代币10美元。对于许多生产团队来说，这使得它成为首个评估的最佳模型：测试其质量，然后确定工作负载是应升级到Astra还是降级到Luna。
代表性任务包括跨文件代码修改、长文档审阅、研究综合、多工具内容工作流、复杂电子表格分析，以及需要规划和验证的知识工作。
GPT-6 Luna：将规模与成本置于首位
Luna是OpenAI针对专注、高量任务最高效的模型。在标准短上下文费率下，其成本为每百万输入tokens $0.10，每百万输出tokens $0.50——是GPT-6.1 Sol相应费率的二十分之一。
非常适合边界清晰且易于验证的任务：
- 意图分类与内容标注。
- 提取到固定模式中。
- 大规模摘要生成、内容重写及格式转换。
- 常规客户支持流程。
- 在升级不确定案例之前进行初步筛查。
Luna 还支持 none 推理强度，而 GPT-6.1 Sol 和 Astra 不支持。这对于对延迟敏感且不需要更深推理的工作来说可能很重要。
价格对比
以下费率由OpenAI于2026年10月16日列出。它们是标准短上下文价格，以美元计，每百万个令牌。
| 模型 | 输入 | 缓存输入 | 输出 | | GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | | GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 | | GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
这与每次任务的成本不同。更高的推理努力、长输出、工具使用以及超过272K个token的输入都可能改变账单。更重要的业务指标是每次成功任务的总成本，包括审查和返工。
实用的路由策略
从这些规则开始，然后根据你自己的评估数据进行调整：
- 向Luna发送清晰、低风险、可自动验证的请求。
- 将涉及多个步骤、长文档、跨文件变更或工具协调的请求升级至 GPT-6.1 Sol。
- 当Sol验证失败，或任务的价值和风险足以证明使用Astra时，再次升级。
- 分别评估
low、medium和high，不要将模型选择与推理强度混淆。 - 跟踪任务成功率、P95延迟、令牌数、工具调用和人工返工时间。
创意团队如何运用同一框架
创意工作也可以分层。Luna 可以对资产进行分类、创建标签、标准化格式，并推荐标题候选。GPT-6.1 Sol 能够处理长篇故事圣经、检查连续性、塑造剧本并起草镜头计划。Astra 可用于评估高价值改编或进行困难的结构诊断。
如果团队在Elser AI中开发故事创意，或在ElserStudio中将源材料转化为角色、地点、镜头和剪辑，模型选择仍应遵循制作步骤：日常组织使用吞吐量，结构规划使用可靠性，而重大创意决策则依赖人工判断。
底线
这些模型是互补的，而非简单的替代关系。最常见的合理模式是：Luna 用于大规模简单工作，GPT-6.1 Sol 用于大多数复杂任务，而 Astra 用于最困难的小部分任务。
如果你只能先评估一个模型，GPT-6.1 Sol 是一个信息量丰富的起点。它测试了严肃的能力，而不会让每个实验都按旗舰定价。
