GPT-4、GPT-3.5 Turbo 10 月 23 日停用：3.5 替代方案成本約 5 倍

OpenAI 將於 2026-10-23 停用 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-3.5 Turbo、GPT-4.1 nano、o1、o3-mini 和 o4-mini。官方列出的文字模型替代方案清一色是 GPT-5.6，因為這份清單寫於 GPT-6 推出前五個月。照清單遷移，GPT-3.5 Turbo 使用者的帳單會漲到約 5 倍：指定替代模型 GPT-5.6 Terra 在我們的測試中，每 1,000 次短請求花費 $0.75；以 GPT-3.5 Turbo 的價格估算，則約為 $0.15。GPT-6 Luna 完成相同請求只花 $0.037，而且全部答對。

TL;DR

• OpenAI 將於 2026-10-23 停用 GPT-4、GPT-4 Turbo、GPT-3.5 Turbo、GPT-4.1 nano、gpt-4o-2024-05-13、o1、o1-pro、o3-mini 和 o4-mini。
• OpenAI 指定的 GPT-3.5 Turbo 替代模型 GPT-5.6 Terra，定價為每百萬個輸入／輸出 token $2 / $12；原模型則是 $0.50 / $1.50。
• 5 個候選替代模型都答對了全部 96 項短任務。
• 每 1,000 次呼叫的成本：GPT-5.6 Sol $1.41、GPT-6.1 Sol $0.72、GPT-5.6 Terra $0.75、GPT-5.6 Luna $0.075、GPT-6 Luna $0.037。

哪些 OpenAI 模型會在 10 月 23 日停用？替代模型是什麼？

9 個文字模型系列將於 2026-10-23 停止回應。OpenAI 的模型棄用頁面將每個系列對應到一個 GPT-5.6 模型。每列也涵蓋該模型的日期快照，例如 gpt-4-0613 這類固定版本，以及微調模型，也就是經過客製訓練的副本。價格取自 OpenAI 的定價頁面和模型頁面，均為每百萬個輸入／輸出 token 的牌價。

這次也會停用 gpt-image-1，替代模型為 gpt-image-2.5-sunburst 或 gpt-image-2.5-flare；經過微調的 babbage-002 和 davinci-002 也在名單上。GPT-4o 本身及其較新的快照不在這份清單中。後續還有兩批已排定日期：tts-1 和 tts-1-hd 將於 2027-01-06 停用；gpt-5.1、gpt-5.3-codex 和 gpt-5.4-nano 則是 2027-04-01。

OpenAI 於 2026-04-22 公布這批停用名單。GPT-6 到 2026-09-22 才推出，因此當時的替代模型欄位不可能列出它。9 個替換方案中，有 4 個會提高牌價：o3-mini、GPT-4.1 nano、GPT-3.5 Turbo 和 o4-mini。

OpenAI 指定的替代模型最便宜嗎？

沒有。每一列都有比 OpenAI 指定模型更便宜的選項：GPT-6 系列的牌價約為 GPT-5.6 的一半，卻不在替代清單裡。Sol、Terra 和 Luna 分別是大型、中型和小型模型。快取輸入價格，指的是 OpenAI 從 prompt cache 提供部分 prompt 內容時，該部分適用的價格。

GPT-5.6 Sol 的 $4 / $20 是促銷價，OpenAI 表示至少會維持到 2026-11-21。GPT-6 沒有 Terra 等級，而 GPT-5.6 Terra 的輸入、輸出價格都不占優勢：高一級的 GPT-6.1 Sol 輸入同價、輸出更便宜；GPT-6 Luna 的價格則只有它的二十分之一。

我們怎麼測試？

價目表只告訴你每個 token 的價格。遷移時還得確認兩件事：便宜的模型能不能完成工作，以及推理模型會不會額外消耗 token。5 個候選模型全都是推理模型。reasoning.effort 是 Responses API 用來設定模型回答前要做多少隱藏推理的參數，推理消耗的 token 按輸出計費。未設定時會使用模型預設值，GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna 的預設值都是 medium；設為 none 則會關閉推理。

我們測了 96 項常見於 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4.1 nano 用途的短任務。每項都有一個正確答案，並以程式碼驗證：

• 分類：40 則客服訊息、8 個標籤，另有規則處理同時符合兩個標籤的訊息。
• 擷取：將 30 封訂單電子郵件轉成含 6 個欄位的 JSON 物件。郵件中包含舊訂單 ID、小計等干擾資訊。
• 工具呼叫：26 項客服請求，每項都必須從 5 個工具中選對一個，並帶入正確參數，產生一次函式呼叫。

另有 4 則工具呼叫請求不計分。它們先提問、再說明要改什麼（「訂單 A-88643 還沒出貨吧？新的收件地址在 Graz」），56 次回覆中有 18 次先查詢訂單、沒有直接改地址：GPT-6 Luna 12 次中有 9 次，GPT-5.6 Luna 12 次中有 4 次，GPT-5.6 Terra 12 次中有 3 次，兩個 Sol 模型各 1 次。兩種理解都說得通，所以這 4 則考的更多是措辭，而不是模型。

每個模型都以關閉推理、low 和預設設定執行這些任務；GPT-6.1 Sol 不接受 none，因此只測 low 和預設設定。總共執行 1,344 次呼叫，每次都加入獨一無二的隨機字串，避免命中快取。成本按 OpenAI 牌價計算。我們無法呼叫即將停用的模型，因此其成本是估算值：將測得的每次呼叫 234 個輸入 token、24 個輸出 token，套用到各模型的牌價。不同世代的 tokenizer 切分文字的方式不同，這些估算只能作為約略參考。

各替代模型每 1,000 次呼叫要花多少錢？

在這批短任務上，選擇取決於價格，而不是準確率：5 個模型在所有設定下，都答對了 96 項任務中的全部 96 項。下表列出關閉推理時，每 1,000 次呼叫的成本；GPT-6.1 Sol 使用 low。

對 GPT-4 和 GPT-4 Turbo 而言，改用任何一個替代模型都能省錢。對 gpt-4o-2024-05-13 而言，GPT-5.6 Sol 的成本差不多，GPT-6.1 Sol 則約為一半。對 GPT-3.5 Turbo 而言，指定替代模型的成本是 4.9 倍，GPT-6 Luna 則約為四分之一。對 GPT-4.1 nano 而言，指定替代模型的成本是 2.3 倍，GPT-6 Luna 則差不多。

這張表沒有列入 o 系列。o1、o3-mini 和 o4-mini 會消耗我們無法量測的推理 token，因此只能參考第一張表中的牌價。如果工作負載需要推理，我們對 GPT-6.1 Sol 的量測涵蓋了每種推理強度設定下的 13 項任務。

預設推理強度會讓帳單增加嗎？

預設推理強度讓 Sol 模型的成本小幅增加，對較便宜的模型影響則比較明顯。在這批呼叫中，維持 reasoning.effort 預設值會讓 GPT-5.6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 的成本增加 5%、GPT-5.6 Terra 增加 22%、GPT-6 Luna 增加 34%、GPT-5.6 Luna 增加 42%，準確率卻沒有變化。每次呼叫的推理最多只用了 25 個 token，但答案本身只有 24 個 token，輸出量因此翻倍。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
    model="gpt-6-luna",
    reasoning={"effort": "none"},  # no hidden reasoning; use "low" on gpt-6.1-sol
    max_output_tokens=64,
    input="Classify the customer message into exactly one label: ...",
)
print(resp.output_text)
print(resp.usage.output_tokens, resp.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens)

為 GPT-3.5 Turbo 寫的分類程式常會設定較小的輸出上限。這次測試沒有因此出問題：max_output_tokens 設為 64 時，全部 200 次呼叫都回傳了標籤，使用預設推理強度也一樣。不過，若任務需要更多推理，模型仍可能在寫出答案前就耗盡這個上限。請檢查自己呼叫中的 output_tokens_details.reasoning_tokens。

5 個模型中有 4 個的延遲相近，每次呼叫的中位數為 2.2 到 2.4 秒。GPT-6.1 Sol 則需要 2.9 到 3.2 秒。

OpenAI 的遷移指南列出請求格式的變更：除非推理強度設為 none，否則必須移除 temperature、top_p 和 top_logprobs；GPT-6.1 Sol 不接受 none；啟用推理時若要呼叫工具，必須使用 Responses API。

該選哪個替代模型？

依照即將停用的模型原本負責的工作來選。OpenAI 指定的模型只是選項之一。

微調模型不能只靠改模型名稱完成遷移。OpenAI 為每個模型列出基礎模型，但微調模型必須重新建立，或改用 prompt 取代。我們沒有測試這部分。

我們測的都是只有一個正確答案的短任務。切換前，請用自己的 prompt 測試候選模型並比較輸出。較便宜的模型即使答對了我們的全部 96 項任務，在你的任務上仍可能有不同表現。

常見問題

GPT-4 何時會在 API 中停用？
GPT-4、GPT-4 Turbo 和 gpt-4o-2024-05-13 快照將於 2026-10-23 在 OpenAI API 中停用，同批還有 GPT-3.5 Turbo、GPT-4.1 nano、o1、o1-pro、o3-mini 和 o4-mini。OpenAI 於 2026-04-22 公布這個日期。

GPT-3.5 Turbo 的替代模型是什麼？
OpenAI 指定 GPT-5.6 Terra 取代 GPT-3.5 Turbo。兩者每百萬個輸入／輸出 token 的價格分別是 $2 / $12 和 $0.50 / $1.50。在我們的測試中，GPT-6 Luna 的價格為 $0.10 / $0.50，完成相同的 96 項短任務且全數答對，成本只有 GPT-5.6 Terra 的二十分之一。

GPT-6 Luna 比 GPT-3.5 Turbo 便宜嗎？
GPT-6 Luna 每百萬個輸入 token 的牌價為 $0.10，輸出為 $0.50，分別是 GPT-3.5 Turbo 的 $0.50 和 $1.50 的五分之一與三分之一。關閉推理後，我們測得每 1,000 次短請求花費 $0.037；按 GPT-3.5 Turbo 的價格估算，則約為 $0.15。

其他測試數據：GPT-6.1 Sol 與 Claude Sonnet 5.5 比較、GPT-6 Luna 與 GPT-5.6 Luna 比較，以及 GPT-5.6 成本調整方式。

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