2026 年 8 月有個讓許多團隊一頭霧水的矛盾：OpenAI 較新的模型 GPT-5.6 Luna，竟比較舊的 GPT-5.4 Pro 便宜了三十倍。同一家供應商、同一個 OpenAI 相容 API、同一個知識家族——一個每百萬 token 收 $1 / $6，另一個卻收 $30 / $180。那你到底該選哪一個？
本文是規格與定價比較，不是合成跑分。我們沒跑延遲測試，也不會胡謅「首 token 0.42 秒」或「輸出 1,847 token」這種數字——任何人在沒有展示測試框架、時間戳與原始回應 log 的情況下公布精確的延遲與 token 數，都是在造假。以下每個數字都能從 MeshTok 即時目錄（src/data/models.ts）用計算機重現出來。目標是幫你用對預算真正有意義的資料——上下文視窗、能力標籤、每百萬 token 價格——來推論哪個模型適合哪種工作量。
兩個模型今天都能透過 MeshTok 統一 API 在 https://meshtok.com/v1 取得，與其他 175 個模型並列，使用完全相同的 OpenAI 相容請求格式。
兩個模型速覽
| Spec | GPT-5.6 Luna | GPT-5.4 Pro |
|---|---|---|
| Vendor | OpenAI (US) | OpenAI (US) |
| Context window | 400,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| Input price (per 1M tokens) | $1.00 | $30.00 |
| Output price (per 1M tokens) | $6.00 | $180.00 |
| Catalog tier label | ”flagship” (vendor tagline) | “flagship” (catalog flagship tag) |
| Max output | Not declared in catalog | Not declared in catalog |
| Release date | Not declared in catalog | Not declared in catalog |
先說兩個誠實的但書：MeshTok 目錄並未為這兩個條目公布最大輸出上限或發布日期，所以這幾格留白，而不是杜撰。不過上下文與價格數字都是目錄中的精確值，也是 MeshTok 實際向你收費的依據。
能力並列比較
能力標籤這欄最揭露真相，因為它解釋了價差：
| Capability | GPT-5.6 Luna | GPT-5.4 Pro |
|---|---|---|
| Text reasoning | ✅ | ✅ |
| Tool / function calling | ✅ | ✅ |
| JSON / structured output | ✅ | ✅ |
| Fast (low-latency tier) | ✅ | ❌ |
| Vision (image input) | ❌ | ✅ |
| Flagship tier (catalog tag) | ❌ | ✅ |
| Coding (explicit tag) | ❌ | ❌ |
仔細讀標籤，定價故事自己就寫好了：
- Luna 帶有
fast標籤，但沒有flagship標籤。它被定位為低延遲的 reasoning/tool/JSON 模型，適合大量文字工作量。$1 / $6 的定價與此一致——它打的是「便宜又快」這一級，而非前沿級。 - Pro 帶有
flagship標籤外加image。它是多模態（接受圖片輸入），與其他 1M 上下文旗艦模型並列在前沿定價級。$30 / $180 的價格反映了這個定位。 - 兩者都沒有在目錄中被明確標示
coding。兩者當然都能透過通用推理能力生成程式碼，但若你的主要工作量是倉庫規模的軟體工程，OpenAI 專屬的 Codex 變體（以及 GLM-5.2 / Claude Sonnet 5）帶有明確的coding標籤，通常更合適。我們提這點是為了避免你「假設較新的 OpenAI = 最佳編碼器」而為了編碼特意挑這兩個之一。
定價分析（真正會影響你帳單的部分）
以下是 MeshTok 目錄中真實的每百萬 token 列價。MeshTok 以官方實驗室費率計費、不加價，所以下面的數字就是 OpenAI 自家定價上的數字。
每 1M 輸入 + 1M 輸出 token 的成本
| Model | Input cost | Output cost | Total for 1M + 1M |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $1.00 | $6.00 | $7.00 |
| GPT-5.4 Pro | $30.00 | $180.00 | $210.00 |
在相同 token 量下，Pro 比 Luna 貴整整 30×（$210 / $7 = 30）。這個比值單看輸入（$30 / $1 = 30）或單看輸出（$180 / $6 = 30）都一樣，所以別以為「Pro 在輸出上比較便宜」——30× 的差距在任何混合比例下都成立。
一個貼近真實的生產工作量
假設某個 agent 讀取 500K token 的上下文，再回寫 100K token 的分析。以列價計算：
| Model | Input cost (500K) | Output cost (100K) | Total |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 0.5 × $1 = $0.50 | 0.1 × $6 = $0.60 | $1.10 |
| GPT-5.4 Pro | 0.5 × $30 = $15.00 | 0.1 × $180 = $18.00 | $33.00 |
同樣的請求、同樣的 token 數，Pro 要 $33.00，而 Luna 只要 $1.10——又是 30×。若你每天跑這個工作量 10,000 次，Luna 是 $11,000/天，Pro 則是 $330,000/天。定價決策不是四捨五入的誤差，而是「商業模式成立與否」的差別。
上下文視窗的斷崖
有一種情境讓 30× 的差距不再是全貌，而這也是本文最重要的但書：
- GPT-5.6 Luna 的上下文上限是 400,000 token。
- GPT-5.4 Pro 接受最高 1,050,000 token。
若你單單輸入就超過 400K token——大型 monorepo、厚重法律卷宗、數小時的逐字稿——Luna 在單次呼叫中根本無法接受請求。你必須在呼叫前先分塊、檢索或摘要。Pro 則能一次吞下整份。
1M-token 輸入 + 50K-token 輸出的成本（這種工作量只有 Pro 原生吃得住）：
| Model | Input cost (1M) | Output cost (50K) | Total | Feasible? |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | — | — | — | ❌ exceeds 400K context |
| GPT-5.4 Pro | 1.0 × $30 = $30.00 | 0.05 × $180 = $9.00 | $39.00 | ✅ |
所以誠實的價格結論是：只要請求塞得進 400K token，Luna 就便宜 30×。當塞不進時，Pro 是兩者中唯一的選項。 這個事實主導了大多數的採購決策。
依情境的建議
純粹根據上面的目錄規格與定價數學：
-
大量對話、agent 與結構化輸出 API → GPT-5.6 Luna. 它具備 reasoning、tools、JSON，
fast標籤暗示它針對延遲調校過，而 $1 / $6 的價格讓你負擔得起跑個幾百萬次。只要塞得進 400K 上下文，這就是大多數生產流量的預設選擇。 -
需要圖片輸入的工作量 → GPT-5.4 Pro. Luna 是純文字（沒有
image標籤）。若你要送截圖、圖表、掃描 PDF 或 OCR 類任務，Pro 是兩者中唯一做得到的。（若你想要多模態又要更低價，MeshTok 更廣的目錄裡還有其他具視覺能力的旗艦模型值得比較——但單就這兩者而言，Pro 預設在視覺上勝出。） -
單次超長上下文（>400K token） → GPT-5.4 Pro. 1M-token 的程式碼庫審查、完整庭證逐字稿或厚重財報，只有 Pro 的 1.05M 視窗裝得下。請為 $30/$180 的定價編列預算，或先分塊改用 Luna，在每個區塊上省下 30×。
-
對成本敏感、但可以分塊的長上下文 → GPT-5.6 Luna + retrieval. 若你能把大型語料切成 400K 大小的區塊，每塊用 Luna 的 $1/$6 幾乎總能在總花費上擊敗「Pro 跑 1M」，即使算進多次呼叫也一樣。代價是檢索層的工程投入。
-
專屬編碼工作量 → 兩者皆非，請挑 Codex 變體。 Luna 與 Pro 都沒有帶明確的
coding標籤。針對倉庫規模的軟體工程，OpenAI 的 GPT-5.2 Codex（或其他廠牌的 Claude Sonnet 5 / GLM-5.2）標示為 code，通常是更對症的選擇。Luna 與 Pro 能順帶寫程式，但那不是它們宣告的專長。
可執行程式碼：用同一個 API 試兩個
兩個模型透過 MeshTok 都使用相同的 OpenAI 相容請求格式。換掉 model 字串，其他都不用改——這對 A/B 測試哪個模型適合你的工作量、再決定投入預算，非常有用。
# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://meshtok.com/v1",
api_key="sk-your-MeshTok-key",
)
# Cheap, fast, text-only reasoning — fits most high-volume workloads
luna = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the key risks in 5 bullets."}],
)
print("Luna:", luna.choices[0].message.content)
# Frontier, multimodal, 1.05M context — for the hard cases
pro = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the key risks in 5 bullets."}],
)
print("Pro:", pro.choices[0].message.content)對於串流（對 Luna 特別有用，因為它定位為 fast），加上 stream=True 並迭代 chunks——MeshTok 透過標準 Server-Sent Events 格式對每個模型都提供串流：
stream = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.6-luna",
messages=[{"role": "user", "content": "Stream me a short status report."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta.content
if delta:
print(delta, end="", flush=True)用 cURL 快速驗證兩個 model ID 對閘道是否有效：
curl https://meshtok.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-your-MeshTok-key"這會回傳完整的即時模型清單；根據 MeshTok 目錄，openai/gpt-5.6-luna 與 openai/gpt-5.4-pro 都會出現在裡面。
FAQ
GPT-5.6 Luna 只是 GPT-5.4 Pro 比較便宜的重命名版嗎？
不是——能力標籤不同。Luna 是 reasoning, tools, json, fast（純文字、調校延遲）；Pro 是 image, reasoning, tools, json, flagship（多模態、前沿級）。它們被定位於不同的工作量，這正是價差存在的原因。較高的版號不代表「同樣的東西、更便宜」。
為什麼比較新的模型反而比較便宜？
因為它們打的是不同級別。Luna 的 fast 標籤把它放在高量、低延遲這一級，per-token 價格才是競爭軸。Pro 的 flagship 標籤與 1.05M 上下文視窗把它放在前沿級，能力（視覺、超長上下文）足以支撐溢價。GPT-5 家族內部的版號，並非沿著一條「越貴 = 越新」的線性排列。
這兩個模型有支援圖片輸入嗎？
只有 GPT-5.4 Pro（具備 image 能力標籤）。GPT-5.6 Luna 是純文字。若你的 pipeline 會送圖片，Luna 就出局。
哪個的上下文視窗比較大？ GPT-5.4 Pro，1,050,000 token——大約是 Luna 400,000 token 的 2.6×。這是為 Pro 多付 30× 的主要理由：那些怎樣都塞不進 Luna 視窗的請求。
我可以用 Luna 來寫程式嗎？
兩者都能透過通用推理生成程式碼，但目錄中兩者都沒有明確的 coding 標籤。針對專屬的軟體工程工作量，OpenAI 的 Codex 變體或其他廠牌的 coding 標籤模型更對症。我們提這點是為了避免你「假設較新的 OpenAI = 最佳編碼器」而把 Luna 當作編碼 agent 的預設值。
在生產環境中要怎麼在兩者之間切換？
改一個字串——你的 OpenAI 相容請求裡的 model 欄位。base URL（https://meshtok.com/v1）、auth header 與訊息格式都一樣。這讓你把低上下文流量導到 Luna、把 Pro 留給真正需要它的長上下文／多模態請求，變得輕而易舉。
你們有跑延遲跑分嗎？
沒有，我們也不會裝作跑過。Luna 上的 fast 標籤是目錄釋出的訊號，表示它針對低延遲調校，但我們並未自行測量首 token 或生成延遲。任何人在沒有公布測試框架的情況下引用具體延遲數字，都是在捏造。若延遲對你很重要，請用上面的串流範例，拿你自己的 prompt 組合對兩個模型實測。
結論
把 GPT-5.6 Luna 當作文字推理、agent 工具呼叫與結構化輸出工作量（只要塞得進 400K token）的預設值——$1 / $6 的定價讓它在幾乎所有生產流量中都是經濟上壓倒性的選擇。當你需要圖片輸入，或單次上下文大於 400K token 時，才改用 GPT-5.4 Pro；這才是它 30× 溢價真正買到的東西。專屬編碼工作量兩者都不對——請改用具備 Codex 標籤的變體。兩者都只差一個 model 字串就能透過同一個 https://meshtok.com/v1 endpoint 取得，所以最便宜的決定方式，就是把一部分真實流量導到兩邊，讓你自己的帳單與品質標準做最後的裁判。