GPT-6 Luna Pro 规格速查

Luna Pro 是这一代最值得注意的价格结构：1.05M 上下文被保留下来，价格却压到旗舰的十分之一。它说明长上下文不再是大模型的专属能力，而是规格表里的默认项。适合读长材料、做结构化抽取这类「输入重、输出轻」的工作。

一、规格与定价

二、千次调用要花多少钱

按每次 2,000 输入 token、500 输出 token 估算，1,000 次请求共消耗 2M 输入与 0.5M 输出，成本约 0.45 美元。

其中输出部分占 56%。这个比例决定了优化方向：占比高就压缩输出长度，占比低就把精力放在减少调用次数上。

按月 10 万次同规格请求估算，成本约 45 美元。把范围放宽到本文收录的 36 款模型（含本站已发的两篇），这一款的输入单价由低到高排第 6 位、输出单价排第 6 位。两组名次差得越大，说明它的价格结构越偏向「读」或「写」其中一侧。

三、适合与不适合

适合：

• 大批量文档解析与信息抽取
• 长上下文但输出短的任务
• 成本敏感的线上服务

不适合：

• 需要顶尖推理深度的问题
• 开放式创作（表达力弱于旗舰档）

按这组名次看，读写两侧的价格比较均衡：选型时不必为价格结构妥协，直接按能力与延迟挑即可。

数据取自 OpenRouter 公开模型目录快照（2026-11-09），价格与规格可能随厂商调整，做预算前建议再核对一次官方页面。