假设你在做一套客服系统：多数问题只是查订单，少数问题却要读合同、调用工具，再完成一连串操作。所有请求都交给最强模型，费用会很高；全部交给便宜模型，难题又可能处理不好。GPT-6 Luna 与 Sol 的出现，正是把这种选择摆到台面上：开发者可以按任务难度、响应速度和预算选档，而不必只问“哪个模型最强”。
9 月 22 日，OpenRouter 页面集中列出了 GPT-6 Luna、Luna Pro、Sol、Sol Pro 及相应批处理版本。API——让软件按约定调用模型能力的接口——因此多出了一组细分选项。不过，目前产品信息主要来自 OpenRouter 这一个独立信源；页面虽署名 openai，却不足以单独确认 OpenAI 官方究竟发布了哪些版本。
两个底模，排出三层位置
OpenRouter 对产品线的描述很清楚：Luna 位于 Sol 之下，Sol 又位于旗舰 GPT-6 Astra 之下。我们 9 月 6 日报道 Astra 时，已经介绍过标准版、Pro、批处理和模型路由如何组成不同服务档位；如今 Luna 与 Sol 把分层进一步扩展到了不同基础型号。
Luna 被定位为快速、节省成本的一档，面向聊天、分类和轻量智能体等高吞吐、低延迟任务。这里的“智能体”，指能调用工具并分步骤执行任务的 AI 应用。Sol 则面向专业工作、智能体编程、业务流程自动化和长期软件工程任务。OpenRouter 还称，Sol 的事实可靠性接近 Astra，而成本低得多，但材料没有给出两者的直接对照数据，这更适合作为产品定位，而不是已经独立验证的结论。
价格把两档的差别表现得更直接。Luna 标准调用每百万输入 tokens 收费 0.10 美元、每百万输出 tokens 收费 0.50 美元；Sol 分别为 2 美元和 10 美元。token 是模型处理文字时使用的基本计量单位。按标价计算，Sol 的输入和输出单价都是 Luna 的 20 倍。
Pro 不是另一套底模
名称容易让人误会。这里的 Luna Pro 与 Luna 使用相同底层模型，Sol Pro 与 Sol也是如此。Pro 只是把 reasoning.mode 设为 pro。推理模式可以理解为给模型不同的“思考预算”：复杂任务可能得到更多计算，但通常也要接受更长等待。OpenRouter 宣称 Pro 能提高复杂任务的回答质量，不过没有提供标准版与 Pro 的成套对照结果。
四个版本都标有 1,050,000-token 上下文窗口和最多 128,000-token 输出。上下文窗口就是模型一次请求中能够接收和处理的内容总量。页面顶部将前者简写成 1.1M，但精确规格是 1,050,000。
批处理又增加了一条价格轴。它把不要求马上返回的请求集中提交，用等待时间换低价，适合离线分类或大批量整理资料。Luna 的批处理价降至每百万输入 0.05 美元、输出 0.25 美元；Sol 则降至 1 美元和 5 美元，都是标准价的一半。材料还显示，Pro 的批处理版本支持工具调用、按照 JSON Schema——预先规定字段与格式的结构说明——生成结构化结果，并能接收 PDF、图片和文本文件，最终输出文本。
跑分支持“Sol 更强”，但不是完整答案
OpenRouter 页面引用 Artificial Analysis 的测评：在汇总多项测试的 Intelligence Index 上，GPT-6 Luna（max）为 37.3，GPT-6 Sol（max）为 47.5；在 HLE 测试中，两者分别为 38.5% 和 47.9%。材料列出的八项指标里，Sol 全部高于 Luna，包括事实准确率与非幻觉率。
这组结果与产品分层方向一致：Luna 优先照顾成本和规模，Sol 用更高价格换更强能力。但这些跑分只来自 Artificial Analysis 一家机构，供稿也没有原始测评页、测试设置或第二家机构的复核。因此，它们适合帮助判断相对位置，不能替代开发者在自己任务上的试用。
为什么值得关注
真正值得看的不是又多了几个模型名，而是 API 选型正在从一条“能力排行榜”变成多维菜单。开发者现在要同时决定基础型号、推理档位、是否批处理，以及是否通过路由选择价格、速度或工具调用准确率。一个应用也可以分流：高频简单请求交给 Luna，复杂工作升级到 Sol，再把不着急的任务送进 batch。
命名还留下了一个小悬念。据 OpenAI Developer Community 的讨论，发布前已有用户根据竞技场和 API 中的痕迹猜测 GPT-6 会出现 Sol、Terra、Luna 三档；当前材料中只有 Sol 和 Luna，Terra 并未出现。这不等于 Terra 一定存在或稍后发布，只能说明产品拼图可能尚未完整公开。
局限与未知
- 当前发布日、价格、规格和定位都来自 OpenRouter 同一信源，仍需 OpenAI 官方渠道确认发布范围。
- 没有证据证明 Luna、Sol 比 Astra 更早上架；“先露面”只能描述本次材料中的呈现顺序，不能当作发布时间结论。
- 页面中的吞吐、延迟和可用率会随供应商及统计时段变化，不应视为模型固定性能。