GPT-6 Sol 降价 50% 的秘密：消失的 Terra，一场模型梯队平移
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TL;DR - 雷峰网分析称，GPT-6 Sol 的“降价 50%”主要来自产品梯队重命名、提示缓存优化和差异化定价，而非同档旗舰模型成本真正腰斩。文章将 OpenAI 的工程与商业策略同 Anthropic 的直接降价、DeepSeek 的架构级降本进行对比。
- GPT-6 Sol 的价格更接近上一代 GPT-5.6 Terra；原有 Sol、Terra、Luna 梯队被调整为 Astra、Sol、Luna。
- OpenAI 通过低至标准价一折的缓存输入、跨推理模式复用和缓存预热，降低重复处理长前缀与 Agent 工作负载的成本。
- 超过 272K Token 的请求输入费翻倍、输出费提高 1.5 倍，文章认为这反映了 OpenAI 通过价格杠杆控制超长上下文资源消耗。
- DeepSeek 的成本优势被归因于按需激活的 MoE、CED、压缩稀疏注意力及 KV 缓存压缩；Anthropic 则被描述为更直接地下调同等级模型及缓存价格。
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GPT-6 Sol 降价 50% 的秘密：消失的 Terra，一场模型梯队平移
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TL;DR - 雷峰网分析称，GPT-6 Sol 的“降价 50%”主要来自产品梯队重命名、提示缓存优化和差异化定价，而非同档旗舰模型成本真正腰斩。文章将 OpenAI 的工程与商业策略同 Anthropic 的直接降价、DeepSeek 的架构级降本进行对比。
- GPT-6 Sol 的价格更接近上一代 GPT-5.6 Terra；原有 Sol、Terra、Luna 梯队被调整为 Astra、Sol、Luna。
- OpenAI 通过低至标准价一折的缓存输入、跨推理模式复用和缓存预热，降低重复处理长前缀与 Agent 工作负载的成本。
- 超过 272K Token 的请求输入费翻倍、输出费提高 1.5 倍，文章认为这反映了 OpenAI 通过价格杠杆控制超长上下文资源消耗。
- DeepSeek 的成本优势被归因于按需激活的 MoE、CED、压缩稀疏注意力及 KV 缓存压缩；Anthropic 则被描述为更直接地下调同等级模型及缓存价格。