OpenRouter 上架了 OpenAI 的 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna，价格表一摊开，前代 GPT-5.6 就显得有点尴尬。Sol 输入每百万 token 2 美元、输出 10 美元；Luna 输入 0.1 美元、输出 0.5 美元。后者的输出价不到前者二十分之一，也不到 GPT-5.6 的一半。这不是常规迭代，是把刀往下压了半个身位。
更值得琢磨的是 AutomationBench 的成绩。两款模型交出的不是"分数略高、成本持平"的老剧本，而是各自都超过了 GPT-5.6 的最好成绩，同时单任务成本更低。注意措辞：单任务成本，不是单 token 价格。这意味着便宜不只来自单价下调——跑完同一件事消耗的 token 也没变多，甚至更省。降价的两条路，它一次走完。
对做 agent 的团队，这比榜单排名实在得多。过去半年流行的成本模型是"便宜模型跑量、贵模型兜底"，切换阈值卡在准确率上。现在阈值被挪动了：同样预算能买到的推理次数更多，原先只敢交给大模型顶着的高价值请求，值得重新算一遍账。Sol 与 Luna 之间那个二十倍的价格差，才是接下来最该盯的分层线——谁把哪类任务放在哪一层，直接决定毛利。
