gpt-5.4-nano
輸入價格$0.2
輸出價格$1.25
上下文視窗1049K
輸入價格$0.2 / 1M
輸出價格$1.2 / 1M
輸出速度150 tok/s
品質分數90
資料更新Updated Jul 2026
價格驗證2026-08-19 · 官方
在價格排序上，gpt-5.6-luna 的輸入價格排第 23／89 便宜，輸出價格排第 33／89 便宜。品質分數 90 分，排名第 27／89；以「品質分數 ÷ 輸出價格」計算的 CP 值排名第 28／89。綜合單價低於全站平均 85%。
換成實際帳單：一個每月 50,000 次對話的客服機器人（每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token）用 gpt-5.6-luna 大約是每月 $50；改成每月 20,000 次查詢的 RAG 文件問答（每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token）則約 $51。因為輸出價格是輸入的 6.0 倍，輸出越長的任務，成本上升得越快——長篇生成請特別留意輸出 token 的控制。
1049K 的上下文視窗約可容納 1,399 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在全站排名第 8／89。足以一次塞入整份技術文件或多個原始碼檔案，適合長文件摘要與大型 codebase 分析。 輸出速度約 150 tok/s（第 23／89 快），適合即時互動與高吞吐批次。
OpenAI 在本站共收錄 15 個模型，gpt-5.6-luna 的綜合單價低於該供應商平均 90%。如果你的任務對品質容忍度較高，Hunyuan HY3（Tencent）綜合單價便宜約 78%，品質分數 87，值得先跑一輪比較。 反過來，如果要更高的品質上限，qwen3.5 的品質分數為 91，綜合單價便宜約 75%。
OpenAI 陣容中與 gpt-5.6-luna 最接近的是 gpt-5.4-nano（輸入 $0.20／輸出 $1.25，品質 75）。相較之下 gpt-5.6-luna 品質分數高 15 分、輸出速度慢 50 tok/s（約 25%）、綜合單價便宜 3%。兩者價位相近時，差異主要落在品質上限，建議直接用你的實際 prompt 各跑一輪再決定。
我們的看法
品質 90 分、輸出 $1.20——「便宜模型能力有天花板」這個假設在這個價位上失效了。
一個把中階市場推平的價位
gpt-5.6-luna 的定價是 $0.20／$1.20，品質分數 90。把兩個數字放在一起才看得出它有多不尋常：目錄裡有 25 個模型品質 90 分以上，其中只有三個的輸出價比 luna 更低——qwen3.5（$0.15）、MAI-DS-R1（$0.28）與 deepseek-reasoner-v4（$0.87），而那三顆全都來自把價格當武器的挑戰者。luna 是唯一一個從一線供應商站進這個價位帶的。
對照 claude-haiku-4-5（$1／$5，品質 82）更清楚：luna 的輸入便宜 80%、輸出便宜 76%，品質還高 8 分。這不是「省一點錢換一點能力」的傳統取捨，而是兩邊都贏。
150 tokens/秒 加上百萬上下文的組合意義
luna 的速度是 150 tokens/秒，延遲評級 Fast，同時保有和旗艦一樣的 1,049K 上下文與 Text／Vision／Audio 三模態。這個組合在平價帶很少見——多數便宜模型是靠縮小上下文（128K 甚至更低）來壓成本的。
實務上這代表：整份 PDF、整段會議錄音、整個資料夾的原始碼可以直接丟進去，不必先建檢索層，而且還是即時串流的速度。對做即時客服、文件問答、瀏覽器外掛的團隊，這比多 5 分品質分數有用得多。
誰該把預設模型換成 luna
最該重新評估的是還在用 gpt-4o-mini 當預設的團隊。4o-mini 是 $0.15／$0.60，比 luna 便宜約一半，但品質 80 對 90，上下文 128K 對 1,049K，也沒有音訊。如果月帳單只有兩三百美元，升級的絕對金額很小，能力差距卻很大。
反過來說，luna 不適合當推理主力。90 分背後仍然是一顆為速度優化的模型；需要多步驟數學、複雜重構或長鏈推理時，deepseek-reasoner-v4（$0.435／$0.87，品質 92）在更低的綜合單價上做得更好，代價是慢很多（30 tokens/秒）。luna 擺前線、推理模型擺後線，是目前最常見也最有效的配置。
實際月費估算
以四種常見工作負載估算每月 API 費用，並與本站目前最便宜的模型對照。
| 使用情境 | 用量假設 | 本模型月費 | 全站最便宜模型 |
|---|---|---|---|
| 客服聊天機器人 | 每次 2,000 輸入 / 500 輸出 token，每月 50,000 次對話 | $50 | $3.00 |
| RAG 文件問答 | 每次 8,000 輸入 / 800 輸出 token，每月 20,000 次查詢 | $51 | $3.84 |
| 程式開發助理 | 每次 12,000 輸入 / 2,000 輸出 token，每月 10,000 次請求 | $48 | $3.20 |
| 批次摘要 / 分類 | 每次 4,000 輸入 / 400 輸出 token，每月 200,000 筆 | $256 | $19 |
以本頁列出的單價直接換算，未計入提示快取、批次折扣或免費額度。
與其他模型比較
同一份資料下最值得一起評估的替代方案。
| 模型 | 供應商 | 綜合單價 /1M | 品質 | 價差 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-luna | OpenAI | $0.45 | 90 | — |
| Hunyuan HY3更便宜的選擇 | Tencent | $0.10 | 87 | -78% |
| qwen3.5更高品質 | Alibaba | $0.11 | 91 | -75% |
| gpt-5.4-nano同供應商 | OpenAI | $0.46 | 75 | +3% |
| qwen3.7-flash全站 CP 值王 | Alibaba | $0.055 | 82 | -88% |
適合用途
聊天對話快速回應經濟實惠
支援模態
TextVisionAudio
適合與不適合的情境
適合
- 聊天與客服：多輪對話、語氣自然，適合面向使用者的產品。
- 長文件處理：1049K 視窗可一次讀入整份合約、論文或大型 codebase。
- 高吞吐與即時互動：150 tok/s 的輸出速度讓串流回應幾乎無感延遲。
- 大量、成本敏感的批次任務：單價低，適合分類、標註與摘要等高頻工作。
- 多模態輸入：可直接處理圖片、截圖與文件掃描檔。
較不適合
- 沒有明顯的排除情境；仍建議在正式導入前，用你自己的資料跑一次基準測試。
常見問題
gpt-5.6-luna 的 API 價格是多少？
gpt-5.6-luna 的輸入價格是每 100 萬 token $0.20，輸出價格是每 100 萬 token $1.20。以輸入 3：輸出 1 的混合用量換算，綜合單價約 $0.45／1M token。
用 gpt-5.6-luna 每月大概要花多少錢？
取決於用量。以本頁的四個情境估算：客服機器人約 $50／月、RAG 文件問答約 $51／月、程式開發助理約 $48／月、批次摘要約 $256／月。你可以用成本計算機帶入自己的 token 用量重新估算。
gpt-5.6-luna 的上下文視窗有多大？
1049K token，約等於 1,399 頁 A4 文件（以每頁約 750 token 估算），在本站追蹤的 89 個模型中排名第 8。
gpt-5.6-luna 和 Hunyuan HY3 哪個划算？
Hunyuan HY3 的綜合單價約 $0.10／1M token，比 gpt-5.6-luna 的 $0.45 便宜約 78%；品質分數為 87（gpt-5.6-luna 為 90）。若品質差距在你的任務上不明顯，選便宜的那個；差距明顯就選 gpt-5.6-luna。建議用自己的資料各跑一輪再決定。
gpt-5.6-luna 適合哪些應用場景？
本站標記的適用情境為：聊天對話、快速回應、經濟實惠。聊天與客服：多輪對話、語氣自然，適合面向使用者的產品。 較不適合的情況：沒有明顯的排除情境；仍建議在正式導入前，用你自己的資料跑一次基準測試。
gpt-5.6-luna 的價格資料多久更新一次？
本頁價格最後於 2026-08-19 核對，來源為官方文件。llmprice.app 每日執行價格收集流程，但供應商調價後仍可能有落差，正式導入前請再確認 OpenAI 官方定價頁。
估算這個模型的實際成本
將單次 token 用量與每月請求次數帶入計算器，比較不同模型的總成本。
同類模型
依供應商與使用情境延伸探索。
價格、速度與品質分數會隨供應商更新；正式採用前請再次確認官方文件。