更新日期：2026 年 9 月 22 日
OpenAI 的 GPT-5.6 已不再只有一個單一模型，而是分成 Sol、Terra、Luna 三個長期能力層級。對開發者與企業來說，真正需要回答的問題不是「GPT-5.6 強不強」，而是：哪個模型在你的任務、延遲與成本條件下最划算？
本篇依 OpenAI 官方 GPT-5.6 model pages 與 API Pricing 頁面更新。現行標準模型頁顯示：Sol 每 100 萬 tokens 的 input/output 為 US$4／US$20、Terra 為 US$2／US$12、Luna 為 US$0.20／US$1.20；若單次輸入超過 272K tokens，整個請求會套用較高的長上下文費率。
GPT-5.6 是什麼？Sol、Terra、Luna 的定位
OpenAI 將 GPT-5.6 家族分為三層：Sol 是旗艦模型，面向最困難的推理、程式開發、長時間代理任務與專業知識工作；Terra 是兼顧能力與成本的平衡型模型；Luna 則主打速度、高吞吐量與最低成本。
| 模型 | 官方定位 | 較適合的工作 | 選型重點 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 旗艦 | 複雜 coding、代理工作流、研究、專業知識工作 | 品質優先 |
| GPT-5.6 Terra | 平衡型 | 一般自動化、內容處理、商務工作流、工具調用 | 價格／能力平衡 |
| GPT-5.6 Luna | 快速、低成本 | 大量分類、摘要、抽取、路由、簡單代理步驟 | 大量請求與成本控制 |
GPT-5.6 API 最新價格
以下採 OpenAI 各 GPT-5.6 model page 目前列出的標準文字 token 價格，單位皆為每 100 萬 tokens。Batch、Flex、Fast 等 service tier 可能有不同費率；實際帳單仍以你使用的服務層級與當下 Pricing 頁為準。
短上下文標準價格
| 模型 | Input | Cached input | Output |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | US$4.00 | US$0.40 | US$20.00 |
| GPT-5.6 Terra | US$2.00 | US$0.20 | US$12.00 |
| GPT-5.6 Luna | US$0.20 | US$0.02 | US$1.20 |
長上下文價格（輸入超過 272K tokens）
| 模型 | Input | Cached input | Output |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | US$8.00 | US$0.80 | US$30.00 |
| GPT-5.6 Terra | US$4.00 | US$0.40 | US$18.00 |
| GPT-5.6 Luna | US$0.40 | US$0.04 | US$1.80 |
當 prompt 的 input tokens 超過 272K，OpenAI 會對整個請求套用較高費率：input 約為標準價 2 倍、output 約 1.5 倍。大量歷史對話、長文件與工具結果若反覆送入模型，成本因此可能快速放大。
為什麼 OpenAI 價格頁可能看到不同數字？
OpenAI API 同時提供 Standard、Batch、Flex、Fast 等處理模式，不同 service tier 的價格可能不同。本文表格採各 GPT-5.6 model page 的標準文字 token 價格；若你的專案使用 Batch、Flex、Fast、區域處理或其他特殊條件，請用對應 pricing tab 重新估算，不要把單一價目表直接套用到所有請求。
對既有 API 專案，最值得做的事情是重新跑一次真實工作負載：相同 prompt、相同資料與相同品質門檻下，比較 Sol、Terra、Luna 的成功率、輸出 tokens、延遲與總成本，而不是只看每 100 萬 tokens 的價目表。
Sol、Terra、Luna 怎麼選？
選 Sol：錯一次的成本比 Token 成本更高
如果任務需要長時間規劃、複雜程式修改、多工具協調、專業分析或高品質最終交付，Sol 比較合理。OpenAI 將它定位為旗艦模型，並在 coding、知識工作、電腦使用與 agentic workflows 上主打最高能力。
選 Terra：大多數商業自動化的起始點
對大量企業工作流來說，Terra 是更值得先測的基準。它介於 Sol 與 Luna 之間，適合資料整理、客服輔助、內容處理、研究子任務與一般工具調用。如果 Terra 已能穩定達到品質要求，未必需要每一步都用 Sol。
選 Luna：高頻、簡單、可驗證的任務
Luna 適合分類、摘要、資料抽取、路由、格式轉換與大量低風險處理。尤其在多代理系統裡，可以把簡單子任務交給 Luna，把需要判斷力的步驟再升級至 Terra 或 Sol。
Prompt caching 如何降低 GPT-5.6 成本？
GPT-5.6 支援更可預測的 prompt caching。OpenAI 說明，GPT-5.6 起 cache writes 以未快取 input rate 的 1.25 倍計費，而 cache reads 可享 90% 的 cached-input 折扣。若系統提示詞、工具定義或長文件會被重複使用，快取可能明顯降低長期成本。
實務上應把「穩定、反覆出現的前綴」與「每次都會變動的使用者資料」分開設計，避免每次都讓整段長 context 失去快取效益。
GPT-5.6 與 ChatGPT 訂閱有什麼不同？
API 是依使用量計費，ChatGPT 則是面向終端使用者的訂閱產品。你在 ChatGPT 裡能使用哪些 GPT-5.6 模型與 reasoning effort，取決於當下方案與產品介面；API 成本則取決於 input、output、cache、context length 與服務層級。
如果你只是要日常使用 AI，不一定需要 API；可以先看本站的 ChatGPT 教學與 ChatGPT Pro 方案整理。如果你是要把 AI 接進網站、n8n、自動化流程或自己的 SaaS，才需要更仔細計算 API 成本。
API 成本試算：為什麼 output tokens 很重要？
以短上下文標準價格來看，三個模型的 output 單價都明顯高於 input。這表示「要求模型產生非常長的文字」常常比送入 prompt 更貴。若是分類、路由或資料抽取任務，限制輸出格式與長度通常比單純縮短 prompt 更有效。
另一個常見做法是模型分層：先用 Luna 做大量初篩，只有不確定或高價值案例才升級 Terra，最困難的少數任務再交給 Sol。這種 routing 對自動化工作流通常比全程使用旗艦模型更省。
GPT-5.6 適合做 AI Agent 嗎？
適合。OpenAI 的 GPT-5.6 開發者指南特別聚焦 reasoning continuity、Programmatic Tool Calling、多代理協作與 Responses API。對 agent 系統而言，模型選型應同時考慮任務拆分、失敗重試、工具呼叫次數與最終成功率，而不只是單次模型價格。
如果你正在比較圖片相關 API，可延伸閱讀 Leonardo AI vs ChatGPT 圖片生成 2026，了解文字模型與圖像生成工作流在成本與用途上的差異。
常見問題 FAQ
GPT-5.6 有哪幾個模型？
目前主要分為 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna。Sol 是旗艦，Terra 強調平衡，Luna 強調速度與成本效率。
GPT-5.6 API 最便宜的是哪個？
以 OpenAI 2026 年 9 月 22 日 model page 的標準短上下文價格來看，Luna 最低，input 為 US$0.20／100 萬 tokens、output 為 US$1.20／100 萬 tokens。
GPT-5.6 Sol 現在多少錢？
OpenAI 的 GPT-5.6 Sol model page 目前列出標準價格為 input US$4.00、cached input US$0.40、output US$20.00／100 萬 tokens；輸入超過 272K tokens 時，長上下文費率會提高至 input US$8.00、cached input US$0.80、output US$30.00。
Terra 和 Luna 哪個比較適合自動化？
簡單、高頻且容易驗證的任務優先測 Luna；需要較高判斷力、工具使用與較穩定品質時，Terra 通常是較平衡的起點。
GPT-5.6 API 和 ChatGPT Plus 是同一個費用嗎？
不是。ChatGPT 是訂閱產品，API 則按使用量與服務層級計費，兩者帳務方式不同。
若你正在比較更新一代 API，可接著看 GPT-6 Sol／Luna API 價格與 272K 長上下文計費；舊模型頁則保留作為 GPT-5.6 的價格與選型紀錄。
