Codex 该选哪个模型：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Luna 的价格和适用场景

Codex 现在能选的 GPT-6 模型主要有三个：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna。先说结论：

日常写代码用 GPT-6.1 Sol。 这是官方文档对复杂编码和智能体工作流的推荐，也是 Codex CLI 现在的默认模型。
最难的问题才换 GPT-6 Astra。 它最强，按 token 算是 Sol 的 5 倍价格。
目标明确、重复性的小任务用 GPT-6 Luna。 价格是 Sol 的二十分之一。
提速要加钱。 Fast 模式消耗订阅额度的速度是标准的 2.5 倍，Ultrafast 是 8 倍，而且只有每月 500 美元的 Pro 档和部分企业套餐能用。

下面是依据。

三个模型各适合什么

模型	官方定位	适合	在 Codex CLI 里选它
GPT-6 Astra	最智能的模型	需要最高智能水平、难度最大的推理工作	`codex -m gpt-6-astra`
GPT-6.1 Sol	接近 Astra 的水平，价格是它的五分之一	复杂编程、研究和计算机使用任务	`codex -m gpt-6.1-sol`
GPT-6 Luna	快速高效地处理大规模日常任务	目标明确的重复性工作，例如提取字段、给请求分类、生成结构化摘要	`codex -m gpt-6-luna`

GPT-6.1 Sol 是 9 月 29 日发布的，是 GPT-6 Sol 的升级版。在 ChatGPT 里，它和 Luna 只出现在“工作”和 Codex 中，不在“聊天”里。

另外提醒一件有期限的事：GPT-5.5 将在 2026 年 10 月 14 日从 Codex 下线（用 ChatGPT 登录的情况，API 不受影响）。配置文件、自定义代理或脚本里写了 gpt-5.5 的，要换成账号能用的模型。

Sol 离 Astra 有多近

下面是 OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol 时自己公布的评测结果。这些是厂商的数字，对比的其他厂商模型取自公开报告，看趋势即可。

评测	测什么	官方给出的结果
DeepSWE v1.1	在真实代码库里完成复杂的软件工程任务	以约五分之一的成本达到与 Astra 相当的水平；比 GPT-6 Sol 的最高分高 6.4 个百分点
OSWorld 2.0（离线集）	高难度的计算机使用流程	最高推理强度下比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点，与 Astra 的差距在 2.1 个百分点以内，单任务成本约为 Astra 的七分之一
Terminal-Bench Science 0.1	数据分析、模拟、定理证明等科研流程	得分超过 GPT-6 Sol 的两倍；平均单任务成本 5.47 美元，Astra 是 23.80 美元

官方自己也划了界线：Astra 在 Terminal-Bench Science 上仍以 68.1% 排第一，最有挑战的科研任务应该用它。

对写代码的人来说，这组数字的意思是：多数编码任务上 Sol 和 Astra 的差距不大，差的是价格。

价格

Codex 有两种付费方式，价格的算法不一样。

用 API key：按 token 计费

模型	输入	缓存输入	输出
GPT-6 Astra	10 美元	1 美元	50 美元
GPT-6.1 Sol	2 美元	0.10 美元	10 美元
GPT-6 Luna	0.10 美元	0.01 美元	0.50 美元

单位是每百万 token，标准速度。

值得注意的是缓存输入。GPT-6.1 Sol 的缓存输入是每百万 token 0.10 美元，比它的标准输入低 95%，也比上一版 GPT-6 Sol 的缓存价格低一半。编码智能体每一轮都会带上前面的上下文，缓存命中的部分占了输入的大头，所以这一项对实际花费影响很大。

用 ChatGPT 订阅：按额度和 credits

用 ChatGPT 账号登录时，Codex 先用套餐里包含的额度，用完之后可以用购买的 credits 继续。官方特别说明：API 的价格和订阅用量是两套东西，不要用 API 价格去估算订阅能跑多少任务。

credits 的费率（每百万 token，标准速度）：

模型	输入	缓存输入	输出
GPT-6 Astra	250	25	1,250
GPT-6.1 Sol	50	2.5	250
GPT-6 Sol	50	5	250
GPT-6 Luna	2.5	0.25	12.5

比例和 API 一样：Astra 是 Sol 的 5 倍，Sol 是 Luna 的 20 倍。Codex 的 credits 计费没有单独的缓存写入费用。

各个人套餐能用什么（来自 Codex 的价格页）：

套餐	月费	Codex 里的模型
Free	0	桌面应用里的 GPT-6 Luna，标准速度，逐步开放
Go	8 美元	同上
Plus	20 美元	GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna，可以买 credits 扩展用量
Pro	100、200、500 美元三档	额度依次更高；只有 500 美元档包含 Ultrafast

每个套餐具体的用量上限会变，以 Codex 的用量面板为准。Codex 和 ChatGPT 的“工作”共用同一份额度。

推理强度怎么定

选模型之外，还可以选模型为一个任务投入多少推理。官方指南的建议：

级别	适合
低	常规任务，例如提取事实、做小改动
中	需要判断的工作，例如规划功能、比较方案
高	很难的调试、深入的分析、细致的审查
极高 / Max	“高”还不够时才测试，效果的提升抵得上多花的时间和成本才保留

在 Codex 里的做法是：先用模型默认的推理级别，简单任务调低，深入分析调高。

GPT-6.1 Sol 的发布文里有一个相关的数字：在刻意挑选的高难度提问上，低推理强度下含事实错误的回复比例从 GPT-6 Sol 的 11.4% 降到 7.7%。也就是说，新版 Sol 在低强度下更可靠了，简单任务调低强度的代价比以前小。

提速：Fast 和 Ultrafast

两种模式加快的都是生成速度，不改变推理强度，代价是更快地消耗额度。

模式	支持的模型	消耗订阅额度	消耗购买的 credits	谁能用
Fast	GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 等	标准的 2.5 倍	标准的 2 倍	用 ChatGPT 登录的桌面应用、Codex CLI 和 IDE 扩展
Ultrafast	GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol	标准的 8 倍	标准的 6 倍	Pro 500 美元档，以及符合条件的 Enterprise 和 Edu

在 CLI 里用 /fast 开关 Fast 模式。想设成默认，在 config.toml 里写 service_tier = "fast"，并在 [features] 下设 fast_mode = true。
Ultrafast 的官方说法是在 Codex 里最高比标准模式快 8 倍。其他自助套餐即使买了 credits 也用不了。
帮助中心有一句提醒：这些倍数是额度的消耗比例，不是对速度的保证。
用 API key 时，上面的倍数不适用，按 API 的 token 价格算。

Ultrafast 的细节见本站的 GPT-6.1 Sol 上线 Ultrafast 模式。

怎么选

你的情况	建议
日常开发：写功能、改 bug、读代码	GPT-6.1 Sol，默认推理级别
改个拼写、重命名、生成样板代码	仍用 Sol 但调低推理级别，或者换 Luna
Sol 试了两次没解决的疑难问题、大范围的架构分析	换 Astra，或者先把 Sol 的推理级别调高
批量的、格式固定的任务（分类、提取、摘要）	Luna
需要快速来回迭代，并且额度充裕	Fast；有 Pro 500 的话可以考虑 Ultrafast
额度经常不够用	先别开 Fast；检查是不是任务范围太大，或者小任务也在用高推理级别

最后一行来自价格页的建议：用量比预期高时，先想想更小的模型或更窄的任务范围是不是也够用。

官方指南还有一条适用于所有情况的建议：正式采用之前，用有代表性的任务测一下，看任务成功率、延迟，以及每次成功完成任务的成本。便宜的模型如果要多试几次才成功，未必更省。

说明

本文的价格和可用范围取自 2026 年 10 月 10 日能看到的官方页面，OpenAI 调整得比较频繁，以官方价格页为准。
评测数字全部来自 OpenAI 自己的发布文，本站没有独立测试。
如果你是通过中转站使用这些模型，实际拿到的是不是所标的模型，可以到 veridrop.app 检测。