[{"data":1,"prerenderedAt":20},["ShallowReactive",2],{"blog-post-zh-CN-gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task":3},{"id":4,"slug":5,"title":6,"seo_title":7,"seo_description":8,"summary":8,"cover_url":9,"cover_alt":10,"cover_width":11,"cover_height":12,"author":13,"category":14,"tags":15,"is_pinned":16,"is_featured":17,"published_at":18,"modified_at":18,"content":19},"1790208000000-gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","GPT-6 Sol、Luna 与 Claude Opus 5.5：别只算 Token 单价","GPT-6 Sol、Luna 与 Claude Opus 5.5 怎么选？看成品成本 | MuseWork","同日发布的 GPT-6 Sol、Luna 和 Claude Opus 5.5，价格与评测该怎么看？用真实任务比较合格成品、返工和人工核验成本。","/images/gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task.webp","OpenAI, Claude and MuseWork marks in three equally sized square tiles for a model comparison article.",2048,1152,"MuseWork Content Team","AI News",[],false,true,1790208000,"一份竞品周报如果需要反复补来源、重算数字，即使模型单价便宜，交付成本也未必低。9 月 22 日发布的三款模型，让团队有了新的选择；真正要比较的，是同一份工作做到可交付要花多少代价。\n\n## 这次发布了什么\n\nOpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 Luna，前者面向更复杂的编码和多步骤任务，后者偏向明确、重复量大的工作。OpenAI 称 API 价格比 GPT-5.6 **促销价**低 50%；截至本文核验，Sol 每百万输入/输出 Token 分别为 2/10 美元，Luna 为 0.10/0.50 美元。Anthropic 同日发布 Claude Opus 5.5，输入/输出单价为 4/20 美元，比 Opus 5 的标价低 20%；缓存读取为每百万 Token 0.20 美元。Anthropic 所称典型负载成本降低约 40%，是其测算结果，不能当成标价再打一次折。\n\n## 用一笔示例任务，把价格算明白\n\n假设一次任务输入 10 万 Token、输出 1 万 Token，暂不计算缓存与工具调用。按 9 月 24 日核对的标准 API 价格，单次模型费用约为 **Sol 0.30 美元、Luna 0.015 美元、Opus 5.5 0.60 美元**。这是根据假设用量做的算术示例，并非实测结果，更不代表三款模型会交出同等质量的成品。如果 Luna 需要多次重跑，或者 Opus 减少了大量人工复核，最终成本就会改变。\n\n另一个容易忽略的细节：OpenAI 文档显示，Sol 和 Luna 的输入超过 27.2 万 Token 时，整个请求适用更高价格，而不是只有超出部分加价；快速处理和部分地区处理也有独立计费。Anthropic 强调 Opus 5.5 的缓存读取费用下降，但只有反复使用相同背景资料的流程，才能充分受益。采购时要看自己的请求分布，而不只看模型的最大上下文和标价。\n\n## 评测榜单如何放进工作场景\n\nArtificial Analysis 在最高推理档位测得 Opus 5.5 的 Intelligence Index 为 58，发布时居其榜首。这说明它在该评测设置下表现强，但不能推导出您团队的采购简报一定完成得最好。推理档位、工具、输入资料和验收标准不同，结果也会变。能装下很长的资料，也不等于每处引用和金额都准确。\n\n比如把三份产品说明、两份 PDF 和价格表整理成一页建议：表面上写得顺畅，却漏掉脚注里的新报价，就不能算完成。测试时最好准备三到五件真实但已脱敏的任务，给每个候选相同的资料，事先写明需要哪些章节、数字、来源和可修改格式。除了第一次生成，还要记录失败重试、修改次数和人工复核时间，最后算每份**验收通过的成品**需要多少成本。\n\n## 让三类工作分别给出答案\n\n多来源周报重点看事实冲突和出处；批量字段提取看每条记录的错误率、重跑率；演示文稿提纲则看建议是否有数据支撑、编辑能否直接修改。把输入资料、验收条件、首次通过率、重试次数、人工复核时间和费用放在同一张表里。最后的建议可以是“默认模型 + 复杂任务例外 + 下次复测时间”，而不是用一个分数决定所有工作。\n\n## 让结论能用于决策\n\n有些复杂、例外多的工作值得使用更强的模型；字段提取等稳定任务可能更看重规模成本。建议在报告里同时呈现合格率、事实错误、引用遗漏、返工时间和费用，而不是选一个“总冠军”。若样本太少或外部评测条件不一致，就把待验证事项列出来。\n\n可以把官方公告、账单、已获准使用的匿名任务样本和验收要求交给 MuseWork，整理成证据对照、试点方案与可审阅的选型简报。可直接提出：“根据这些公开资料和三份匿名工作样本，制定模型试点方案，比较来源准确性、返工时间与合格成品总成本，并标出未经实测的结论。”\n\n### 从新闻走向手头的工作\n\n把自己的资料、报表和来源交给 MuseWork，形成可以继续审阅的简报。[开始一项研究任务](https://museai.im/zh-CN/chat?scene=deep-research)，或先[了解深度研究](https://museai.im/zh-CN/features/deep-research)。\n\n离开电脑也能在手机上继续查看任务：[下载 MuseWork iPhone 或 Android 版](https://museai.im/zh-CN/download)。需要处理本机文件，可在授权后[下载 MuseWork 桌面端](https://museai.im/desktop)。\n\n## 资料来源\n- OpenAI 模型文档：[GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) 与 [GPT-6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)，2026 年 9 月 24 日核对。\n- OpenAI 发布说明，2026 年 9 月 22 日：[GPT-6 Sol 与 Luna 发布说明](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)\n- OpenAI API 价格页，2026 年 9 月 24 日核验：[API 价格表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)\n- Anthropic 发布说明，2026 年 9 月 22 日：[Claude Opus 5.5 发布说明](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)\n- Artificial Analysis 独立评测，2026 年 9 月 22 日：[Claude Opus 5.5 独立评测](https://artificialanalysis.ai/articles/claude-opus-5-5)",1790249737986]