OpenAI与Anthropic同日下调多档模型定价：Sol/Luna腰斩至2/10与0.10/0.50美元，Opus降至4/20美元

北京时间9月23日，OpenAI下调了GPT-6 Sol和Luna的API价格。

• 两档模型每百万输入/输出Token分别为2/10美元和0.10/0.50美元；
• Anthropic同日把Claude Opus 5.5定在4/20美元，较Opus 5低20%。

两张价格表同时更新，让一个常用的模型选型前提失效了：前沿模型价格不再只是各厂跟着版本周期缓慢微调的常量。

• 说得直白些，半年前算过的“哪款模型最划算”现在很可能已经错了；
• CIO和CTO需要按当前单价、实际Token消耗和任务成功率重算，而不是给旧榜单换一个模型名。

OpenAI把上一代价格直接折半，实际任务成本也随之下移

OpenAI这次首先改写了中端和低价档的成本基线。

• GPT-5.6 Sol原价为4/20美元，GPT-6 Sol降至2/10美元；
• GPT-5.6 Luna原价为0.20/1.20美元，GPT-6 Luna降至0.10/0.50美元。

Sol的输入和输出均减半，Luna输入减半、输出下降约58%。OpenAI把降价归因于缓存和推理基础设施改进，并明确表示GPT-6 Astra仍是最高能力档，其10/50美元价格没有同期变化。

实际任务费用也随之下来了。Artificial Analysis用同一套十项评测计算单任务成本，GPT-6 Sol最高推理档从上一代的1.99美元降至约1.05美元，GPT-6 Luna从0.18美元降至0.07美元。两款新模型每项任务使用的输出Token反而更多：Sol约3.1万对2.9万，Luna约5万对4.1万。任务成本下降主要来自单价下调，而非模型少“说”了几步。

这条纵向变化很关键。OpenAI在7月末才下调过GPT-5.6 Luna价格，9月又用GPT-6重置两档价格；到9月29日，GPT-6.1 Sol已在相同2/10美元单价上替代发布仅七天的GPT-6 Sol，并把缓存读取价从0.20美元降至0.10美元。独立评测显示，GPT-6.1 Sol最高推理档的智能指数只比Astra低1分，单任务成本却不到Astra的四分之一。企业即使在9月23日刚更新过比价表，一周后也要再次校准。

同日降价覆盖不同层级，性价比不能只看每百万Token

两家公司并非在同一档位用同一种打法竞争。

• OpenAI压低的是Sol与Luna两档，目标是把中端复杂任务和高频简单任务的单位成本一起拉低；
• Anthropic调整的是旗舰Opus，并把能力提升与降价同时交付。

用Artificial Analysis同一口径看，三款模型形成了明显分层。

Opus 5.5的58分是该评测当时的最高值，十个分项中领先六项；它在Terminal-Bench 4.0上为59.6%，与GPT-6 Astra最高推理档相当。这个结果给出了价格之外的另一半信息：Opus以Sol两倍的输入、输出单价，购买的是更高的复杂任务上限，而非同一能力的昂贵副本。Sol和Luna则以更低分数占住成本效率曲线，适合把已验证可完成的任务做大规模路由。

因此，采购表里只放“输入价/输出价”已经不够。更可用的指标是每个成功任务的成本：非缓存输入、缓存命中、输出与推理Token、工具调用费和重试成本相加，再除以任务成功数。金融机构的材料抽取、投研文档生成、代码代理和长上下文审阅，Token结构与错误代价不同；同一个模型在四类任务上的排序完全可能相反。

Opus证明了标价下降不等于每种工作都便宜20%

Anthropic的结果给出了标价之外的反证。

Opus 5.5输入/输出价从Opus 5的5/25美元降至4/20美元，缓存读取从0.50美元降至0.20美元；公司称默认设置下的典型工作负载成本可低40%。但Artificial Analysis在最高推理档观察到，Opus 5.5每项任务约生成11.9万输出Token，上一代约7.3万，增加约1.6倍，结果是两代模型的单任务成本大致持平。

这并没有推翻“价格基准已变”的判断，反而说明基准必须从标价升级为工作负载实测。

• Opus 5.5在较高智能分数下维持了上一代的任务成本，买方获得的是更高能力，而不一定是更低账单；
• OpenAI两款模型则是在输出Token略增时仍把任务成本压低约一半。

两条路径都改善性价比，却不能用同一个“降价百分比”概括。

长上下文和缓存还会改变横向排序。

• GPT-6 Sol在提示词超过27.2万Token后，整次请求的输入与缓存费按两倍计，输出按1.5倍计；
• Opus 5.5的百万Token上下文没有这档长上下文加价。

反过来，在大量复用上下文的Agent任务里，两者缓存读取都是0.20美元，Sol相对Opus的输入价优势会明显缩小。合同审阅或持续编码代理若只按标准输入价估算，可能得到错误结论。

一周后的更新确认基准失效，但尚不能叫全行业价格战

后续发布已经证明这不是一天的静态截图。

• OpenAI在七天内以同价推出GPT-6.1 Sol，并进一步下调缓存读取成本；
• Anthropic在9月28日发布Sonnet 5.5，10月7日又把其缓存读取价减半，同时推出短上下文输入/输出仅0.10/0.50美元的Haiku 5.5。

两家公司都在把价格、缓存和推理档位作为连续可调的产品参数，而不是等下一代旗舰发布时才改一次。

但现有证据还不足以把这件事定义为全行业同步降价。

• OpenAI的Astra仍为10/50美元；
• xAI在前一天发布Grok 4.7时沿用Grok 4.6的2/6美元，只是在同价下提升能力。

两家公告也没有披露降价后的API调用量、市场份额或推理毛利，因而无法确认价格变化已经带来需求迁移，更无法证明两家公司协调行动。

当前最稳妥的判断停在这里：头部模型的能力—成本曲线已经在多个档位被重画，旧价格表不再适合做选型基准。模型路由应使用当前版本做一次固定任务集复测，并记录成功率、P95时延、缓存命中率、输出Token和重试次数。接下来若Google或xAI也在同能力档直接降价，或者OpenAI、Anthropic披露调用量明显增长，才能把“双厂重定价”进一步判断为行业性价格战；在此之前，企业需要重算成本，但不必据此押注所有厂商都会跟降。