用GPT-5.6推进价格-性能前沿
Simon Willison撰文解析GPT-5.6如何用Sol模型优化推理本身,实现价格性能双提升
AI 深度解读
OpenAI 一次性下调 GPT-5.6 系列价格,其中入门款 Luna 降幅高达 80%,并披露这次降价背后是用 GPT-5.6 Sol 自动优化了推理内核与负载均衡,直接把服务成本压低了两成,值得关注。
- Terra 降价 20%,Luna 降价 80%,输入输出价格降到 0.20 美元/1.20 美元每百万 token
- 降价来源不是简单让利,而是用 Sol 模型配合 Codex 自主重写生产环境的核心推理内核(基于 Triton、Gluon 两个开源 GPU 编程语言)
- 优化点包括减少显存搬运、同步开销与低效数据布局,让 GPU 少空转,端到端服务成本降低 20%
- 降价后 Luna 已经比 Google Gemini 3.1 Flash-Lite 更便宜,输入价格仅为 Anthropic 最低端 Claude Haiku 4.5 的五分之一
- 作者已把自己的 agent.datasette.io 演示站从 Gemini Flash-Lite 切到 Luna
- 这轮降价把“用 AI 优化 AI 基础设施”从概念变成了实打实的成本优势,小模型价格战会进一步升级,轻量级应用的调用成本门槛正在被迅速拉低。
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