OpenAI 於 7 月 30 日調降了 GPT-5.6 系列中 Luna 與 Terra 的 API 價格[1]。其中最便宜的 Luna 降價 80%，主打日常工作的 Terra 降價 20%，在 Codex 與 ChatGPT Work 中所消耗的用量額度也依相同比例減少。頂規的 Sol 價格不變，但新增了取代原有 Priority Processing 的 Fast mode。這次調整等於把前一天技術文章所說明的效率成果，直接反映到客戶端的價格上[1]。
Luna 降 80%，Terra 降 20%
自 7 月 30 日起，Terra 的 API 價格為每百萬輸入 token 2 美元（約 320 日圓）、每百萬輸出 token 12 美元（約 1,900 日圓）。Luna 則是每百萬輸入 token 0.20 美元（約 32 日圓）、每百萬輸出 token 1.20 美元（約 190 日圓）[1]。
調整前的水準是，Terra 輸入 2.50 美元（約 400 日圓）、輸出 15 美元（約 2,400 日圓）；Luna 輸入 1 美元（約 160 日圓）、輸出 6 美元（約 960 日圓）[2]。
| 模型 | 調整前（輸入／輸出） | 調整後（輸入／輸出） |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Terra | 2.50 美元／15 美元 | 2 美元／12 美元 |
| GPT-5.6 Luna | 1 美元／6 美元 | 0.20 美元／1.20 美元 |
※每百萬 token 單價。1 美元 = 160 日圓（截至 2026 年 7 月 31 日）
同樣的降幅也反映在 Codex 與 ChatGPT Work 中付費方案的用量計算上。訂閱價格與配額本身沒有變動，只是使用 Terra 與 Luna 時扣掉的額度變少[1]。提供方式也維持原樣：在 ChatGPT Work 與 Codex 中，Free 與 Go 使用者可以用 Terra，Plus、Pro、Business 與 Enterprise 使用者可以選擇 Terra 與 Luna。透過 AWS 的價格調整則於同日陸續套用[1]。
關於 Luna 的定位，OpenAI 表示，它能以每項任務約 6%的成本、接近 9 倍的速度，達到一年前前沿級模型的同等水準。在衡量專業工作的 Agents' Last Exam 上，Luna 的表現超越 Fable 5，而每項任務的估算成本低了將近 99%[1]。
Sol 新增 Fast mode，速度 2.5 倍、價格 2 倍
頂規的 Sol 價格維持不變，但 API 新增了 Fast mode。它取代原有的 Priority Processing，速度最高可達標準處理的 2.5 倍，價格為 2 倍，智能表現則沒有改變[1]。
向後相容性同樣有保留。帶有 priority 標記的既有 API 請求會自動改用 Fast mode，與 Codex 的 /fast 一致[1]。這讓開發者更容易把對回應時間敏感的工作交給 Sol，把大量處理交給 Luna。
降價的底氣來自各層的效率最佳化
這次的價格調整並非只靠模型本身的改良。OpenAI 說明，公司在模型、執行模型的推論系統，以及串接工具與脈絡的代理框架這三層同時動手。改善路由讓硬體不閒置，最佳化正式環境的軟體以更有效率地產生 token，改進脈絡管理以避免代理重複做完的工作[1]。
其中不少最佳化工作由 GPT-5.6 Sol 自己承擔，這一點也再次得到說明。在人類主導的流程內部，Sol 自主改寫了正式環境的核心程式，自行設計並執行數百項改善 token 產生的實驗，還負責監控訓練並在出問題時介入。核心程式的改良讓模型服務的端到端成本下降 20%，實驗則讓 token 產生效率提升超過 15%[1]。
推論成本從硬體、軟體與模型設計三個方向同時下降的態勢，也與第三方看法相符。Pareekh Consulting 首席分析師 Pareekh Jain 指出，新晶片、更好的軟體與更有效率的模型設計會持續壓低每 token 的成本，因此這波降價在長期是可持續的[2]。
企業的反應更可能是「用得更多」而不是「花得更少」
降價並不代表企業的 AI 預算會等比縮減。Jain 認為，對 CIO 而言最大的影響是擴大 AI 應用而非削減成本：把試行專案推上正式環境、擴及更多員工與業務流程、讓需要多次呼叫模型的複雜代理流程變得划算。省下來的部分會再投入更高的使用量，於是企業以大致相同的支出換到更多推論與自動化[2]。
他把這種情形歸結為傑文斯悖論，也就是效率提升往往會增加資源的整體消耗而非減少。Avasant 研究總監 Chandrika Dutt 也持相同看法，認為企業團隊會利用這次多出來的餘裕，去打造過去在成本上難以說服自己的複雜代理流程[2]。
OpenAI 本身也把工作負載的分工當成前提。該公司舉的例子是，在程式開發流程中先讓 Sol 釐清不確定之處並訂出計畫，再由 Luna 實作已明確的變更、撰寫並執行測試、評估結果[1]。大規模文件分析、客戶互動分類與例行實作因此能夠大範圍展開，只有真正關鍵的環節才為速度付出溢價。
總結
GPT-5.6 Luna 與 Terra 的 API 價格自 7 月 30 日起分別下調 80%與 20%，在 Codex 與 ChatGPT Work 中的額度消耗也依同樣幅度減少。Sol 價格不變，改為提供 Fast mode，以 2 倍價格換取最高 2.5 倍的速度。降價的原動力來自各層的效率最佳化，其中一部分由 Sol 自己完成。依分析師的判斷，企業更可能以相同預算跑更多 AI 工作，而不是減少支出。
來源[1]：https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/
