Sol 比 Astra 更适合所有编程任务吗？

不能这样断定。Sol 可作为日常任务的评估起点，复杂任务仍需同口径验收。

费用例子是模型实测吗？

不是。它固定输入和输出数量，只展示费率差异。

应先定义任务与升级条件，再用实际结果验证路由规则，不能把定位当作成功率保证。

可以从 Luna 评估聚焦的高吞吐任务，从 Sol 评估日常编程和通用工作，从 Astra 评估更复杂的工作。 这是依据官方定位选择测试起点，不是这三个模型在你的任务上的性能排名。

本文依据 Sol/Luna 公告和 OpenAI 模型文档，于 2026 年 9 月 23 日核对。没有执行付费的三模型对照测试，因此不会宣称谁的准确率、速度或完成率最高。

同一个工作流可以有多个阶段：先用便宜模型整理输入，再让更强模型处理困难情况。但路由规则需要自己的样本支持，不能只凭产品定位自动把所有失败都交给更贵型号。提示、工具和上下文也会造成失败。

以下为 OpenAI Standard、输入不超过 272K 的美元/百万文本 token，其他模式及适用费用另计：

这些是官方 API 费率，不是 Ofox 报价，也不能换算成 ChatGPT 套餐消息数。输入超过 272K 后，整次请求的输入与缓存费率翻倍、输出费率为 1.5 倍。

假设每次都是 20,000 普通输入和 5,000 计费输出、无缓存：Luna 为 0.0045、Sol 为 0.09、Astra 为 0.45 美元。费用表和本地计算器包含这些例子。

这是固定用量的算术，不代表模型实际用量相同，也不证明便宜模型能以同样质量完成任务。工具调用、重试和人工纠正需要另计。

下载空白验收记录表，为一组真实但适合测试的任务写清输入、允许操作和成功标准。代码任务固定起始 commit、依赖与测试命令；提取任务保留标准答案与异常记录。

比较时记录精确 ID、供应商、端点、推理设置、工具权限、缓存用量、失败和人工修复。不同型号可以有不同合理配置，但必须公开区别；同一个推理标签也不保证相同计算量。

不能只挑最好的一次输出。将被丢弃的尝试计入总成本，并记录无法完成的任务。表格本身没有填入分数，不能当成已完成的 benchmark。

如果 Luna 经常需要人工修正，低 token 单价可能不是最低任务成本。反过来，简单、可机械验收的任务未必需要从最高价模型开始。这两种情况都应由实际验收记录决定。

可采用预先定义的升级条件，如输出缺字段、测试失败或约束未满足，再记录升级后的增量成本。不要把“模型更贵”当作正确性证明，也别将一次成功推广成所有任务都适用。

访问入口见 Sol/Luna 使用指南，批量预算见 Luna 费用，工具适配见 Responses 迁移。如果工具协议尚未正确实现，拿失败结果比较模型能力没有意义。

最终选择应基于自己的可重复任务、完整费用和人工时间。官方定位帮助缩小候选范围；它不能替代你的验收数据。