GPT-6 astra 发布：$10 / $50 的旗舰，和 GPT-6 家族里 100 倍的价差

模型	输入	输出	缓存	上下文	输出价对比
GPT-6 astra来源 · 核验于 2026-10-20	$10.00	$50.00	$1.00	1.05M	—
GPT-6 sol来源 · 核验于 2026-10-20	$2.00	$10.00	$0.20	1.05M	×5
GPT-6 luna来源 · 核验于 2026-10-20	$0.10	$0.50	$0.01	1.05M	×100
GPT-5.6 sol Promotional pricing ($4 / $20 / $0.40) is available at least through 2026-11-21; the pre-promo rate was $5 / $30. Re-check after that date. 来源 · 核验于 2026-10-20	$4.00	$20.00	$0.40	1.05M	×2.5
GPT-5.6 cyber来源 · 核验于 2026-10-20	$12.50	$75.00	$1.25	400K	×0.67
GPT-5(历史型号) Replaced by GPT-6 series; kept for long-tail search. 来源 · 核验于 2026-09-26	$1.25	$10.00	$0.125	400K	×5

基准测试	GPT-6 Astra	GPT 5.6-Sol
GPQA Diamond(OpenAI-reported maximum at any effort setting)	96%	94.1%
HLE(Artificial Analysis, max effort)	54.7%	44.5%
Terminal-Bench 2.1(Artificial Analysis, high effort)	89.9%	88.8%
Terminal-Bench 4.0(OpenAI-reported maximum; Anthropic reports the same 57.9 at high effort)	57.9%	39.9%

一句话结论

GPT-6 astra 的定价是每 1M token 输入 $10、输出 $50：GPT-6 sol 的 5 倍、GPT-6 luna 的 100 倍，但比 GPT-5.6 cyber 的 $12.5 / $75 输入便宜 20%、输出便宜 33%。
这一轮真正值得看的不是 astra 这一档，而是家族内部的价差。 同一代三档是 $10 / $50、$2 / $10、$0.10 / $0.50，正好每档 5 倍递减。一个家族里 100 倍的价格跨度，等于把「用哪一档」变成一个必须回答的工程问题。
四项可溯源跑分，每一项都带着档位。 GPQA Diamond 96.0、HLE 54.7、Terminal-Bench 2.1 89.9、Terminal-Bench 4.0 57.9。第一项和最后一项是 OpenAI 报的「任意 effort 下的最高值」；中间两项是 Artificial Analysis 在 max / high 档跑的。把它们当成同一张表之前，先看每条备注。

GPT-6 家族多了一个最高档。 GPT-6 astra：输入 $10 / 1M、输出 $50 / 1M，缓存读 $1.00，5 分钟缓存写入 $12.50，上下文 1,050,000 token，注册表状态 active。OpenAI 的发布材料把日期标在 2026-09-03。
同门还有两档。 GPT-6 sol 是 $2 / $10，GPT-6 luna 是 $0.10 / $0.50，上下文同样 1,050,000 token，两款都是 active。
上一代还在表里，其中一个已经退役。 GPT-5.6 sol（$4 / $20）和 GPT-5.6 cyber（$12.5 / $75）仍然 active；GPT-5（$1.25 / $10）标成了 delisted，备注写着「Replaced by GPT-6 series」——留着它，是为了让老的价格搜索还能落到一个真实的数字上。
窗口和 Claude 同档，不是它的一半。 astra 是 1,050,000 token，和 Claude 5.5 家族、Gemini 3.1 Pro 的 1M 档基本齐平；OpenAI 自己的 GPT-5.6 cyber 才是 400,000 的例外。

把这一代当成阶梯，不要当成三个并列的模型。 astra $10 / $50，sol $2 / $10，luna $0.10 / $0.50，每往下挪一档就是 5 倍。档位选错，账单差 5 倍，不是差几毛钱。
真正可能救你账单的，是缓存那一行。 astra 的缓存读是 $1.00，等于输入价的 10%，省 90%。如果你每个请求都要重发同一份 system prompt、同一批 PDF、同一段代码上下文，这一行的节省比换档更实在。
长提示词要加价，而且规则是公开的。 输入超过 272,000 token 后，标准价变成输入 $20、输出 $75——输入 2 倍、输出 1.5 倍。计算器已经把这一档算进去了。GPT-6 全系和 GPT-5.6 sol 都是同一形状：30 万 token 的请求，不会按首页那个单价结账。
和上一代比，astra 一边是降价，一边是涨价。 对 GPT-5.6 cyber（$12.5 / $75），astra 输入便宜 20%、输出便宜 33%，这是纯粹的成本下降；对 GPT-5.6 sol（$4 / $20），astra 是 2.5 倍预算——往旗舰那一档走，就是要加钱。
已经退役的 GPT-5（$1.25 / $10）只能当历史坐标。 astra 是它输入的 8 倍、输出的 5 倍，但它已经 delisted，不是迁移目标。

四行、三套 harness、一个模型。 GPQA Diamond 96.0 和 Terminal-Bench 4.0 57.9 是 OpenAI 报的任意 effort 最高值；HLE 54.7 和 Terminal-Bench 2.1 89.9 是 Artificial Analysis 的 max / high 档结果。Terminal-Bench 4.0 这一行还有 Anthropic 的竞品表交叉印证——那张表同样给 astra 打了 57.9（high 档）。
「最高值」不等于默认档。 GPQA 的 96.0 是拉满 effort 的成绩，不是 medium 默认档。如果你在给默认部署做预算，同一张表里更低 effort 的行才是参照；我们把档位写进每条 score，就是为了这个区别不被抹掉。
覆盖很薄，而且我们直说。 四项，比 GPT-5.6 sol 或 Claude Opus 5 的十几行少得多，也没有 DeepSWE、ProgramBench、NL2Repo。空着的格子是缺数据，不是成绩差。
这四行能支撑什么： 在 GPQA 上 96.0 对 94.1、在 Terminal-Bench 4.0 上 57.9 对 39.9（同一张 OpenAI 表），对 GPT-5.6 sol 是明确的代际提升。它们支撑不了「长程软件工程更强」这种结论，因为这张卡上没有测这个。

你刚从 GPT-5.6 cyber 迁过来：这一波最值得换。 cyber 是 $12.5 / $75，astra 是 $10 / $50，输入降 20%、输出降 33%，窗口大 2.6 倍，同时还换到了新一代。价格和能力同时变好的发布不多，这次算一个。
你从 GPT-5.6 sol 过来的：先把 sol 当默认。 astra 是 sol 的 2.5 倍价钱（$4 到 $10 输入，$20 到 $50 输出）。日常客服、摘要、分类这类活儿 sol 够用，astra 是留给「答错要赔钱」那部分流量的。
你还在用已经退役的 GPT-5： 别拿 $1.25 / $10 当基准线，它已经 delisted。现价里最接近的一档是 sol 的 $2 / $10：输入是 GPT-5 的 1.6 倍，输出价格一样，比直接跳到 astra 平缓得多。
输入占大头的负载，先看缓存再看档位。 astra 缓存读 $1.00（输入价的 10%），同门最便宜的 luna 输入只有 $0.10。档位决定这一次请求的输入价，缓存决定的是后面每一次。
什么情况下我们会说「换」：你自己的流量评测显示，这个差距值得付 sol 的 5 倍价钱。分数卡已经有了；缺的证据是你的，不是厂商的。