
gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna 现已可通过 Chat Completions 与 Responses 调用。本次发布同时调整了提示缓存的机制与计费——缓存写入开始独立计费。本文介绍三档模型的定位,并对缓存变化做逐项解读。
GPT-5.6 三档模型有什么变化
GPT-5.6 调整了命名体系:数字代表模型世代,Sol、Terra、Luna 是可独立演进的能力档位。官方定义为——Sol 是旗舰模型,Terra 是性能与 GPT-5.5 相当的低价档,Luna 是速度最快、价格最低的档位。| gpt-5.6-sol | gpt-5.6-terra | gpt-5.6-luna | |
|---|---|---|---|
| 官方定位 | 面向复杂专业工作的旗舰模型 | 智能与成本均衡 | 面向成本敏感负载 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| 最大输出 | 128,000 | 128,000 | 128,000 |
| 知识截止 | 2026-02-16 | 2026-02-16 | 2026-02-16 |
| 大致对应旧世代档位 | 无后缀档 | mini 档 | nano 档 |
缓存机制升级解读
GPT-5.6 之前,GPT 系列的提示缓存完全自动:前缀达到 1,024 Token 自动缓存,开发者无法控制缓存什么、保留多久,缓存在不活跃 5–10 分钟后清除。官方将 GPT-5.6 的缓存变化概括为「更可预期的提示缓存」(more predictable prompt caching),具体有三点:- 保留时间从「最短 5 分钟」变为「至少 30 分钟」。
prompt_cache_options.ttl当前仅支持"30m",这是保底时长,实际可能保留更久。 - 新增显式缓存断点。在内容块上设置
prompt_cache_breakpoint可以把缓存边界固定在稳定内容的末尾,断点之后的内容变化不会破坏之前的前缀缓存;prompt_cache_options.mode设为"explicit"时只使用手动断点。 prompt_cache_key从优化项变为官方要求。GPT-5.6 起需设置该参数以启用更可靠的缓存匹配;官方建议单个 key 的流量控制在约 15 次/分钟内。
如何评估缓存写入 1.25 倍计费
GPT-5.6 起,缓存写入按基础输入价的 1.25 倍计费,缓存读取按 0.1 倍计费;此前的模型缓存写入不另计费。官方原文(出自 GPT-5.6 发布公告):“For GPT-5.6 and later models, cache writes are billed at 1.25x the model’s uncached input rate, while cache reads continue to receive the 90% cached-input discount.” 按官方倍率直接计算盈亏:写入一段前缀比不缓存多付 0.25 倍输入价,此后每命中一次省 0.9 倍输入价——前缀被复用 1 次即净节省,复用越多省越多。- 受益明显的负载:长系统提示词的 Agent 工作流、重复引用长参考资料的 RAG、携带大量工具定义的应用、只向后追加消息的多轮对话。这类负载前缀复用率高,0.1 倍读取价占主导。
- 需要注意的负载:前缀不会复用的一次性长请求。自动缓存默认开启,这类请求会产生无法回收的 1.25 倍写入费;把
prompt_cache_options.mode设为"explicit"且不设置断点,该请求即不使用缓存、不产生写入费。
对比:GPT-5.6 与 Claude 的提示缓存
GPT-5.6 的缓存设计与 Claude 的cache_control 在多个维度上趋同,核心差异在默认行为:GPT 无需任何参数即自动缓存;Claude 需在请求中启用缓存——顶层 cache_control 字段(自动断点)或内容块级显式断点。
| 维度 | GPT-5.6 系列 | Claude 系列(全部活跃模型) |
|---|---|---|
| 触发方式 | 自动缓存,显式断点可选 | 需启用:顶层 cache_control 自动断点,或内容块级显式断点 |
| 断点参数 | prompt_cache_breakpoint(内容块级) | cache_control(顶层或内容块级) |
| 断点数量上限 | 每请求最多 4 个新写入 | 最多 4 个断点 |
| 缓存保留 | 至少 30 分钟 | 默认 5 分钟(命中即免费刷新),可选 1 小时 |
| 缓存写入计费 | 1.25x 输入价 | 5 分钟档 1.25x,1 小时档 2x |
| 缓存读取计费 | 0.1x 输入价 | 0.1x 输入价 |
| 最小缓存长度 | 1,024 Token | 按模型 512–4,096 Token |
| 命中要求 | 断点前逐字节一致 | 断点前逐字节一致 |
prompt_cache_breakpoint + prompt_cache_key,Claude 用 cache_control。
两种协议的缓存写法对比
同一个「缓存固定长指令」的场景,两种协议的最小实现如下。示例选用gpt-5.6-sol 与 claude-opus-4-8——两者基础输入价相同($5/M),缓存写入(1.25 倍)与读取(0.1 倍)换算出的实际单价也完全一致,只有写法不同:
GPT 协议在顶层设置 prompt_cache_key(长前缀自动缓存,无需断点标记);Claude 协议在顶层设置 cache_control 启用自动缓存,需要精确控制缓存边界时再改用内容块级断点:
GPT-5.6(Chat Completions)
Claude(Messages)
/v1/chat/completions 与 /v1/messages)、鉴权头(Authorization: Bearer 与 x-api-key + anthropic-version)、缓存参数(顶层 prompt_cache_key 与顶层 cache_control)、Claude 需要显式 max_tokens。两段请求均经 aihubmix.com 实测(2026-07-10):gpt-5.6-sol 第二次调用 cached_tokens: 2816;claude-opus-4-8 第一次调用 cache_creation_input_tokens: 3632、第二次 cache_read_input_tokens: 3632。
除请求格式外,机制层面的差异有三处:
- 启用方式:GPT 不加任何缓存参数也会自动缓存,
prompt_cache_key用于提高命中可靠性;Claude 需要声明——内容块级cache_control断点,或请求顶层cache_control自动模式。 - usage 字段:GPT 的缓存读取量在
prompt_tokens_details.cached_tokens;Claude 将写入量与读取量分别报告为cache_creation_input_tokens与cache_read_input_tokens,便于分别核对写入与命中。 - 生存期控制:GPT-5.6 的
ttl当前仅支持"30m";Claude 默认 5 分钟(命中即免费刷新),可选"ttl": "1h"(写入按 2 倍计费)。
跨协议互换模型时需要修改什么
AIHubMix 网关支持跨协议调用:OpenAI 兼容接口可以调 Claude 模型(cache_control 直接写进 OpenAI 格式的消息内容块,写法见提示词缓存实践);Claude 兼容的 /v1/messages 也可以调 GPT-5.6(实测可用)。互换模型时检查三项:
model换成目标模型 ID;- 缓存参数换语法:
prompt_cache_key/ 显式断点对应 Claude 的cache_control; - usage 读数换字段名:
cached_tokens对应 Claude 的cache_read_input_tokens。
对比:GPT-5.6 与旧代 GPT 缓存
| 维度 | GPT-5.6 之前 | GPT-5.6 及之后 |
|---|---|---|
| 缓存写入 | 不另计费 | 1.25x 输入价 |
| 缓存保留 | 不活跃 5–10 分钟清除,最长 1 小时 | 至少 30 分钟 |
| 缓存控制 | 无 | 显式断点、explicit 模式、prompt_cache_key 可靠匹配 |
| 24 小时扩展保留 | 部分模型支持 prompt_cache_retention | 由 prompt_cache_options.ttl 取代(当前仅 30m) |
在 AIHubMix 上开始使用
三档模型均已上线,模型 ID 为gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna。缓存无需额外配置,相同长前缀连续请求即可命中:
Python
usage.prompt_tokens_details.cached_tokens 大于 0 即为命中(实测示例:cached_tokens: 2816)。参数说明、计费细节与命中排查见 GPT 提示词缓存文档。
常见问题
GPT-5.6 在 AIHubMix 上可以用哪些接口调用?
Chat Completions(/v1/chat/completions)、Responses(/v1/responses)与 Claude 兼容的 Messages 接口(/v1/messages)均可调用,三档模型已全部上线。提示缓存当前推荐通过 Chat Completions 使用。
客户端不做改动,升级到 GPT-5.6 后计费有什么变化?
提示缓存默认自动生效,前缀达到 1,024 Token 的请求会产生按 1.25 倍输入价计费的缓存写入项;前缀被复用时按 0.1 倍读取价计费。前缀复用率高的应用总成本通常下降;完全不复用前缀的一次性长请求可用 explicit 模式关闭缓存。用过 Claude 提示缓存,迁移到 GPT-5.6 需要修改什么?
提示词结构策略不变:固定内容放最前、变化内容放最后。参数从cache_control 换成 prompt_cache_breakpoint,并增加 prompt_cache_key;保留时间从 5 分钟/1 小时两档变为 30 分钟保底。
GPT-5.6 三档如何选择?
官方口径:复杂专业工作与编码任务选 Sol;日常工作负载选 Terra(性能与 GPT-5.5 相当、价格减半);成本敏感的大批量场景选 Luna。三档上下文窗口与最大输出相同,可按任务复杂度分层路由。官方参考
本文模型规格、缓存机制与计费倍率均来自以下官方来源:- GPT-5.6 发布公告(OpenAI,2026-07-09)
- OpenAI 提示缓存指南
- OpenAI Pricing
- Anthropic 提示缓存文档
前往模型广场查看 GPT-5.6 系列价格,或在文档中心了解更多接入方式。
更新时间:2026-07-10