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GPT-5.4 Pro is OpenAI's most advanced model, building on GPT-5.4's unified architecture with enhanced reasoning capabilities for complex, high-stakes tasks. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K...
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GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token...
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GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token...
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GPT-5.5 Pro is OpenAI’s high-capability model optimized for deep reasoning and accuracy on complex, high-stakes workloads. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for...
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GPT-5.5 Pro is OpenAI’s high-capability model optimized for deep reasoning and accuracy on complex, high-stakes workloads. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for...
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对于复杂的推理和编码，可以选择 GPT-5.6 Sol；对于智能和成本之间的平衡，可以选择 GPT-5.6 Terra；对于对成本敏感、高容量的工作负载，可以使用 GPT-5.6 Luna。 所有最新的 OpenAI 模型均支持文本和图像输入、文本输出、多语言功能以及视觉识别。这些模型可通过 Responses API 使用。
GPT-5.6 Luna is a fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for high-volume, latency-sensitive tasks such as chat, classification, and lightweight agentic workflows, providing capable reasoning for...
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GPT-5.6 Luna Pro 与 GPT-5.6 Luna 使用相同的底层模型，通过将 `reasoning.mode` 设置为 `pro`，以在复杂任务中提供更高质量的响应。**费用说明：** 专业模式的消耗要高得多……
GPT-5.6 Luna Pro 与 GPT-5.6 Luna 使用相同的底层模型，通过将 `reasoning.mode` 设置为 `pro`，以在复杂任务中提供更高质量的响应。**费用说明：** 专业模式的消耗要高得多……
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对于复杂的推理和编码，可以选择 GPT-5.6 Sol；对于智能和成本之间的平衡，可以选择 GPT-5.6 Terra；对于对成本敏感、高容量的工作负载，可以使用 GPT-5.6 Luna。 所有最新的 OpenAI 模型均支持文本和图像输入、文本输出、多语言功能以及视觉识别。这些模型可通过 Responses API 使用。
对于复杂的推理和编码，可以选择 GPT-5.6 Sol；对于智能和成本之间的平衡，可以选择 GPT-5.6 Terra；对于对成本敏感、高容量的工作负载，可以使用 GPT-5.6 Luna。 所有最新的 OpenAI 模型均支持文本和图像输入、文本输出、多语言功能以及视觉识别。这些模型可通过 Responses API 使用。
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。
