AI程式工作的成本陷阱，最常見的就是只看「一次呼叫多少錢」。
便宜模型如果連續迷路五次，最後用一句「沒有權限」結束生命；貴模型第一次就找到根因，後者完全可能比較便宜。
2026年9月，Codex除了GPT-6 Astra，又加入GPT-6 Sol與GPT-6 Luna。真正重要的問題不是「誰最強」，而是：
什麼工作一開始就交給哪個模型，完成成本最低？
1. 實際新增了什麼
OpenAI於2026年9月22日發布GPT-6 Sol與GPT-6 Luna API，並加入ChatGPT Work與Codex。[1][2]
GPT-6 Sol定位在複雜編碼與agentic workflow；Luna則針對明確、聚焦、大量任務。兩者都有1.05M context window與最多128K輸出。[3][4][5]
GPT-6 Astra則是最困難的端到端工作模型，涵蓋編碼、電腦操作、研究與文件製作。[6]
大概可以想成：
- Luna：便宜的量產工作者
- Sol：日常主力
- Astra：走進機房十秒就問「這條線是不是接反了」的人
2. 「GPT-6進ChatGPT」這句話的陷阱
9月22日的ChatGPT Release Notes明確寫著，Sol與Luna進入的是ChatGPT Work與Codex，而且它們與一般Chat可用的模型是分開的。[1]
所以「進入ChatGPT產品」不等於「普通聊天畫面的模型選單可以直接選」。
Astra的9月發布則另外宣布向付費ChatGPT使用者推出。[6] 同樣叫GPT-6，不代表每個產品介面都一樣。
3. 標價差距很誇張
截至2026年9月23日，Standard API每100萬輸入／輸出token價格如下。[3][4][6][7][8][9]
| 模型 | 輸入 | 輸出 |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 |
相同token下，Sol大約是Luna的20倍，Astra又是Sol的5倍。
只看這張表，「全部用Luna」好像非常聰明。就像為了省搬家費，決定自己扛冰箱走回家。
4. 100K輸入＋20K輸出的簡單模擬
假設一個任務需要100,000輸入token與20,000輸出token，不算快取、工具費、長context加價與重試。
| 模型 | 單次估算API成本 |
|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.020 |
| GPT-6 Sol | $0.400 |
| GPT-6 Astra | $2.000 |
| GPT-5.6 Luna | $0.044 |
| GPT-5.6 Terra | $0.440 |
| GPT-5.6 Sol | $0.800 |
純token成本當然是Luna勝。
但真正的式子應該是：
完成成本 ≈ 單次成本 × 嘗試次數 + 人類介入時間 + 失敗造成的上下文損失
相同token量下，Astra一次約等於Sol五次。Sol若需要五次，Astra一次就完成，原始API費已經打平。
5. 「昂貴Astra反而更便宜」真的可能發生
OpenAI的Terminal-Bench 4.0中，GPT-6 Astra為57.9%，GPT-5.6 Sol為37.3%。在比較設定裡，Astra的每任務推定API成本還低約9%。[6]
AutomationBench為41.4%對18.1%，內部資料庫migration任務為63.9%對42.7%。[6]
所以「token單價高」與「完成工作比較貴」是兩回事。
Astra也替Codex長時間工作加入跨context window保存與搜尋資訊的新機制。[6] 大型重構時，至少比較不會發生「忘了剛才為什麼失敗，然後再失敗一次」這種經典喜劇。
6. 不要照價格一路試，先按任務形狀分流
不建議每個任務都Luna→Sol→Astra依序撞牆。
先分類，出現一次有意義的失敗就升級。
GPT-6 Luna
- grep、擷取、分類、格式轉換
- 規格清楚的小修改
- 大量互相獨立工作
- 執行測試、整理結果
- 可機械判定成功與否
GPT-6 Sol
- 一般多檔案實作
- 問題範圍大致已知的debug
- 標準agent workflow
- 調查→修改→測試
- Codex日常預設
GPT-6 Astra
- 根因本身不明
- 橫跨多服務、權限、狀態
- 長時間debug
- migration、大型重構
- 每次做到80%最後死亡
- Sol認真查過一次仍無法收尾
7. GPT-5.6 Terra現在的定位
Standard價格：
- GPT-5.6 Terra：$2 / $12
- GPT-6 Sol：$2 / $10
因此新工作把Terra當預設的經濟理由變弱了。若既有prompt已驗證、需要再現性或相容性，Terra仍有保留價值。
新系統則可簡化成：
Luna＝大量、Sol＝標準、Astra＝難題。
8. 最終最佳解要用自己的20個任務測
Benchmark是地圖，不是你的repository。
把真實工作分3～5類，每類大約20件，記錄：
- 不追加人工指令能否完成
- 到green所需時間
- 重試次數
- token或產品credit
- 人類讀了多少log
- 回歸bug
- 最後是否仍換模型
最後看的是每個完成任務的總成本。
結論：日常Sol、機械大量Luna、迷宮Astra
現在可以很簡單：
GPT-6 Luna：明確、大量、獨立任務。 GPT-6 Sol：一般Codex工作。 GPT-6 Astra：模糊、長鏈路、跨系統難題。
真正昂貴的往往不是Astra，而是為了省Astra先失敗好幾次，最後還是叫Astra。
人類第四次重讀同一份log，也是一筆成本。
參考資料（9筆）
- OpenAI ChatGPT Release Notes help.openai.com
- OpenAI API Changelog developers.openai.com
- GPT-6 Sol developers.openai.com
- GPT-6 Luna developers.openai.com
- Models catalog developers.openai.com
- GPT-6 Astra openai.com
- GPT-5.6 Sol developers.openai.com
- GPT-5.6 Terra developers.openai.com
- GPT-5.6 Luna developers.openai.com
