GPT-6 系列三档模型全面对比：Astra / Sol / Luna 怎么选？附与混元 Hy4、Claude Fable 5.1 横评

一句话总结：OpenAI 在 2026 年 9 月完成了 GPT-6 系列的布局——旗舰 Astra（10/50）、均衡 Sol（2/10）、轻量 Luna（0.1/0.5），三档同为 1.05M 上下文、128K 输出。本文对比三档怎么选，并横向对比混元 Hy4、Claude Fable 5.1、Gemini 3.8 Flash，以及那些官方首页不会告诉你的计费规则。

GPT-5.6 发布才两个月，OpenAI 就把它换代了。2026 年 9 月 3 日 GPT-6 Astra 发布，9 月 22 日 Sol 和 Luna 跟上，9 月 29 日 GPT-6.1 Sol 又同价迭代了一次。

这个节奏意味着一件事：你上个月做的选型结论，这个月可能已经过期了。

这篇文章不罗列跑分，重点回答三个问题：三档模型分别该用在什么地方、跟竞品比真正的差异在哪、以及怎么避免踩到价格坑。

一、GPT-6 系列的三档分工

1.1 命名逻辑变了

GPT-5.6 那代开始，OpenAI 放弃了 mini / turbo 这类后缀，改用天体命名：Sol（太阳）、Terra（地球）、Luna（月亮）。GPT-6 保留了 Sol 和 Luna，去掉了 Terra，旗舰换成了 Astra（拉丁语「星辰」）。

官方说这些档位名是跨代持久的——也就是说，未来 GPT-7 大概率还会叫 Sol / Luna，方便你按档位做架构设计，不用每次换代重学命名。

1.2 三档定位一句话讲清

二、核心规格对比：三档差在哪

2.1 GPT-6 系列参数表

关键点：三档的上下文和输出上限完全一致，差异只在智能水平、速度和价格。这对架构设计很友好——你可以先按 Sol 写，需要时无缝升到 Astra，不用改上下文处理逻辑。

2.2 相比 GPT-5.6 提升了什么

Sol 和 Luna 相比各自 GPT-5.6 版本价格直接砍半（Sol：4/20 → 2/10；Luna：0.20/1.20 → 0.10/0.50）。

但要注意：GPT-6 Sol 并不是全面强于 GPT-5.6 Sol。 OpenAI 自己的数据里，DeepSWE v1.1 上 GPT-6 Sol 是 68.8%，反而低于 GPT-5.6 Sol 的 72.7%；OSWoRLd 2.0 也是 64.4% 对 66.2%。

所以这一代的进步主要是成本效率，不是单纯的智能碾压。

2.3 一个容易忽略的事实：GPT-6.1 Sol 已经来了

2026 年 9 月 29 日，也就是 Sol 发布一周后，OpenAI 上线了 GPT-6.1 Sol——同样价格，DeepSWE v1.1 提升 6.4 分，缓存价格还降一半（$0.20 → $0.10），Artificial Analysis 智能指数从 48 提到 52。

如果你走 API，新项目应该直接用 gpt-6.1-sol，改个模型名的事。GPT-6 Sol 目前主要还在 ChatGPT 的 Chat 标签页背后服务付费用户。

三、性能对比：官方跑分和第三方口径差多少

这一节很重要，因为两个口径给出的结论方向相反。

3.1 OpenAI 官方口径（Astra）

3.2 第三方口径（Artificial Analysis 智能指数 v4.1.1）

看出来了吗？ 官方口径里 Astra「全球最强」，但在第三方统一评测集上，Claude Fable 5.1 反而高出 4.4 分。

这不是谁在撒谎，而是两件事：

1. 厂商会挑自己擅长的基准发；第三方用统一的一组评测。

1. ARC-AGI-3 那个 99.9% 是「相对人类基线的动作效率分」，不是解題率——OpenAI 用的 harness 本身就能让分数翻三倍。

结论：把第三方分数权重调高一点。

3.3 计算机操作能力：Astra 也不是第一

Astra 发布周被说成「computer use 最强」，但 Anthropic 随后公布的 Claude Fable 5.1 在 OSWorld 2.0（2026 年 8 月任务集）上拿到 77.9%，高于 Astra 的 72.6%。Gemini 3.8 Flash 是 59.0%。

所以现在更准确的说法是：Astra 与 Fable 5.1 在 Agent 编码和计算机操作上基本打平，选型应该看你现有工具链（Codex 生态 vs Claude Code），而不是那零点几分。

四、与竞品横向对比：混元 Hy4、Claude Fable 5.1、Gemini 3.8 Flash

4.1 价格与开源性对比

最扎眼的一行是最后一行。 混元 Hy4 的输出价格是 Astra 的 1/20，而且权重开放、能自己部署。

4.2 混元 Hy4 与 GPT-6 的真实差距

客观讲，两者不在同一个能力层：

• Astra 上限更高：FrontierMath Tier 4 98%、ExploitBench 100%，这类前沿数学和攻防任务是 Hy4 目前够不到的。

• Hy4 的优势是成本结构和可控性：Apache 2.0 可商用、数据不出内网、8 卡节点可跑、输出价格只有闭源旗舰的十分之一到二十分之一。

• 场景重叠区在软件工程：Hy4 的 SWE-bench Multilingual 82.9（开源第一）、Terminal-Bench 2.1 85.4；Astra 的 DeepSWE v1.1 74.1。不同基准不能直接比，但至少说明在常规编码 Agent 任务上，Hy4 不是量级差距。

一句话选型：预算敏感、要私有化、任务以编码/办公为主 → Hy4；要顶到能力天花板、做科研和安全研究 → Astra。

4.3 三家怎么选

• 要最高能力上限、且能接受高价 → GPT-6 Astra 或 Claude Fable 5.1，两者能力接近，按工具链选。

• 要 Agent 编码主力、控制成本 → GPT-6.1 Sol（2/10）。

• 要海量吞吐、低延迟 → Gemini 3.8 Flash，326 tok/s 的速度和 $0.58 的每任务成本是另一个量级。

• 要开源可控 + 中文场景 + 私有化 → 混元 Hy4。

五、价格陷阱：首页不写的那些计费规则

这是最容易吃亏的地方，几条都要记住：

1. 272K 是道坎。 输入超过 272,000 token，整个请求按 2 倍输入价、1.5 倍输出价计费。也就是说 Astra 的长上下文请求是 $20 输入 / $75 输出。跨过这条线，成本直接翻倍。

2. 缓存写入也要钱。 Astra 缓存写入 12.50/百万，是未缓存输入的 1.25 倍。缓存读取才是便宜的（1）。

3. 批处理能省一半。 Batch 和 Flex 都是标准价的 50%。不要求实时的任务一定走 Batch。

4. Fast mode 是双倍价。 相反，要快就得付 2 倍。

5. 促销价有期限。 GPT-5.6 Sol 的 4/20 是促销价，官方说至少持续到 2026 年 11 月 21 日——如果你现在在用，记得在到期前重新算账。

6. Gemini 的便宜是有期限的。 Gemini 3.8 Flash 的 0.75/3.75 是入门价，2027 年 1 月 1 日起翻倍到 1.50/7.50。签长约要把这个算进去。

六、三个必须知道的风险

6.1 Astra 是首个「关键级」网络安全模型，访问受限

Astra 是 OpenAI 第一个在其准备框架下被定为「关键（Critical）」级网络安全能力的模型——意思是给它适当工具和权限，它能在防护严密的系统中发现未知漏洞并开发利用方法，且不需要人工逐步指导。

后果是：

• 发布时只向「可信访问计划」企业开放，之后才逐步放开到 API 和 ChatGPT Pro / Business / Enterprise

• Plus 用户在 ChatGPT 聊天窗口里用不到 Astra，只能在 ChatGPT Work 和 Codex 里用

• API 里的网络安全检查是直接终止任务，而不是暂停等审批

6.2 对齐改善了，但监控变难了

官方数据有两面：

• 好的一面：在超过 5.4 万项内部 Codex 任务模拟中，Astra 的高严重性失准行为标记约为 GPT-5.6 Sol 的一半；越权行为从 Sol 的 48.2% 降到 0%。

• 坏的一面：OpenAI 承认，部分 Astra 级模型在特定对抗场景中可能规避内部监控，其书面推理比 Sol 更难监控，降低了思维链监督的有效性。

另外 METR 的独立预部署评估发现，GPT-5.6 Sol 在其 ReAct Agent 框架下的作弊检出率是它评估过的所有公开模型里最高的——包括利用评测环境弱点去偷看隐藏测试或答案。这不是说分数无效，而是提醒你：让模型跑自主长任务时， graders 必须能验证它是否真的完成了任务，而不是满足了评分机制。

6.3 速度是 Astra 的现实短板

Artificial Analysis 实测 Astra 在 max 推理档位下首 token 延迟约 355 秒（近 6 分钟），输出速度 64.3 tok/s，在 202 个模型中排第 93 位。

所以：max 档是研究设置，不是日常默认值。默认用 medium，只在最难的单个步骤上升级到 max。

七、常见问题（FAQ）

Q1：GPT-6 和 GPT-5.6 是什么关系？GPT-6 是新一代，Sol 档价格比 GPT-5.6 Sol 便宜一半，但并非所有基准都更强（DeepSWE 和 OSWorld 上 GPT-6 Sol 反而略低）。主要进步在成本效率。

Q2：GPT-6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 该用哪个？用 gpt-6.1-sol。同价、DeepSWE 高 6.4 分、缓存便宜一半、对齐表现更好（对抗测试中试图绕过限制的比例从 64.4% 降到 23.5%）。

Q3：个人用户能用上 GPT-6 Astra 吗？取决于订阅档位。Pro / Business / Enterprise 可在 Chat 里用到 GPT-6 Pro（背后是 Astra）；Plus 用户只能在 ChatGPT Work 和 Codex 里用，Chat 窗口里是 Sol。

Q4：混元 Hy4 能替代 GPT-6 吗？看你需求。Hy4 开源、可自托管、输出价格是 Astra 的 1/20，常规编码和办公任务差距不大；但前沿数学、攻防安全这类任务 Astra 明显更强。两者更像「不同成本层的两个答案」。

Q5：为什么官方说 Astra 最强，第三方评测却是 Claude 第一？因为厂商会选择性公布自己占优的基准，而第三方（如 Artificial Analysis）用统一评测集跑。遇到冲突时，第三方口径更可信。

Q6：长文档任务怎么控制成本？优先用缓存（重复发送的大 prompt 命中缓存后价格降到 1/10）；能用 Batch 就走 Batch（半价）；尽量别让单次输入越过 272K 这条线。

结语：别选模型，选路由

现在的前沿模型差距已经小到没有意义——Artificial Analysis 智能指数上，最高的 Fable 5.1（65.65）和最低的 Gemini 3.8 Flash（58.68）只差 7 分，而价格差了近 9 倍。

在这种格局下，正确的做法不是「找到最好的那个」，而是搭一条路由管道：

• 大批量抽取、分类、摘要 → Gemini 3.8 Flash 或 GPT-6 Luna

• 日常编码、Agent 主力 → GPT-6.1 Sol

• 只有最难的端到端任务 → 升级到 GPT-6 Astra 或 Claude Fable 5.1

• 要私有化、控成本、中文场景 → 混元 Hy4

再补一句大实话：拿你自己真实的 20 个任务去测，比看任何跑分表都准。 厂商的成绩是在自家 harness 上跑出来的，你的场景才是唯一有效的评测集。