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本文資訊以 2026 年 8 月為準，Notion Credits 與模型價格可能隨版本更新而調整。
2026 年 7 月 30 日，OpenAI 將 GPT-5.6 Luna 的 API 價格調降 80%，Terra 也下降 20%。消息公布後，一名 Notion 使用者直接向客服詢問：底層模型變便宜了，Custom Agents 的價格會不會跟著調整？
客服最初回覆，目前沒有調價計畫。這段對話被公開到 Reddit 後，同一個討論串又出現一則自稱代表 Notion 團隊的回覆，表示已依 OpenAI 對 Luna 的降價調整相關計價，並承認客服先前傳達有誤。Notion 截至 2026 年 8 月 2 日仍未另外發布完整的調價公告，因此目前能確定的是，Notion 表示已調整 Luna 相關成本，但每 1,000 點 Credits 的公開牌價仍是 10 美元。
這場客服風波真正讓人困惑的，是 Notion Credits 到底代表什麼。每 1,000 點的購買價格、每次 Agent 消耗的點數，以及 Notion 實際支付給模型供應商的 API 成本，並不是同一個數字。上游模型降價後，使用者不一定會看到 Credits 售價直接下降，變動也可能反映在單次任務消耗的點數上。
以下整理 OpenAI 這次降價的完整數字、Notion Credits 的計算方式，以及工作區管理者目前能採取的成本控制方法。
OpenAI 降價與 Notion 客服更正：事件時間線一次看懂
GPT-5.6 Luna 降價 80%，Terra 降價 20%
OpenAI 在 2026 年 7 月 30 日宣布調整 GPT-5.6 系列的 API 價格。Luna 的每百萬輸入 Token 價格從 1 美元降至 0.2 美元，每百萬輸出 Token 則從 6 美元降至 1.2 美元，輸入與輸出價格都下降 80%。
Terra 的每百萬輸入 Token 價格從 2.5 美元降至 2 美元，每百萬輸出 Token 從 15 美元降至 12 美元，降幅為 20%。旗艦型 Sol 的輸入與輸出價格沒有調整。
| GPT-5.6 模型 | 原輸入價格 | 新輸入價格 | 原輸出價格 | 新輸出價格 | 降幅 |
| Luna | US$1 | US$0.20 | US$6 | US$1.20 | 80% |
| Terra | US$2.50 | US$2 | US$15 | US$12 | 20% |
| Sol | US$5 | US$5 | US$30 | US$30 | 未調整 |
以上價格皆以每百萬 Token 計算。
OpenAI 表示，這次降價來自模型、推理系統、硬體路由、服務軟體與情境管理等環節的效率改善。這些調整讓模型完成同一項工作時需要的時間、Token 與運算成本降低，因此能把部分成本下降反映到 API 價格。
GPT-5.6 Terra 已被 Notion 用於個人代理任務
OpenAI 的降價公告直接引用了 Notion AI 產品團隊 Hoda Noorian 的測試結果。Notion 認為 Terra 適合個人代理中的工作區問答，以及範圍明確、重視回應速度的任務。
依照 Notion 的內部評估，Terra 在這類任務上的品質與 GPT-5.5 相近，每次任務成本約為一半，完成時間縮短 60%。這項說明證明 Notion 確實已將 GPT-5.6 Terra 納入部分代理任務，但不能直接推論所有 Custom Agents 都固定使用 Terra。
Notion 的 Agent 設定提供 Auto 模式，也允許選擇特定模型。選擇 Auto 時，Notion 會依照每次請求的內容選擇模型；指定模型則適合需要固定回應特性或一致測試條件的工作流。
Notion 客服先說不調價，討論串隨後出現更正
Reddit r/Notion 上的一名使用者表示，曾向 Notion 客服詢問 OpenAI 降價後是否會調整 Custom Agents 定價。客服最初回覆，目前沒有價格調整計畫。
同一個 Reddit 討論串後來出現另一則回覆，表示 Notion 已依 OpenAI 對 Luna 的降價調整相關計價，先前的客服回覆屬於溝通錯誤。由於這項說法目前只出現在 Reddit 留言中，Notion 官網尚未發布獨立公告或新版 Credits 換算表，現階段不適合直接宣稱 Notion Credits 已全面降價。
比較準確的說法是：Notion 表示 Luna 相關計價已經調整，但使用者購買 Credits 的公開牌價仍維持每 1,000 點 10 美元。變動較可能反映在 Agent 使用 Luna 時，每次執行需要扣除多少 Credits，而不是把 1,000 點的售價直接降低 80%。
Notion Credits 怎麼算？每 1,000 點 10 美元不等於 API 成本
Credits 是 Notion 自己建立的計價單位
Notion Credits 是 Custom Agents、Workers，以及部分超出方案內使用額度的 Notion AI 功能所使用的計價單位。Credits 由整個工作區共用，不論 Agent 是由哪一位成員建立或執行，都會從相同的工作區餘額扣除。
目前 Notion Credits 的公開牌價為每 1,000 點 10 美元，僅開放 Business 與 Enterprise 工作區購買。當工作區的 Credits 不足時，Custom Agents 會暫停執行，直到點數重置或管理者加購新的 Credits。
這套價格不能直接拿來和 OpenAI API 價格換算。Notion Credits 包含的不只是一段文字輸入與輸出的 Token 成本，還可能涵蓋資料庫搜尋、頁面讀取、工具呼叫、權限檢查、執行紀錄、錯誤重試與 Notion 自己的代理執行環境。
換句話說，OpenAI 對 Luna 降價 80%，不代表 Notion 的每一項代理成本也會下降 80%。若一次執行同時使用其他模型、讀取大量資料，或呼叫多個外部工具，底層模型只占整體成本的一部分。
每次任務消耗多少 Credits 由四個因素決定
Notion 官方列出的 Credits 影響因素包括資料讀取量、步驟數、執行頻率與模型選擇。
Agent 搜尋的頁面越多、掃描的資料庫越大，每次執行需要處理的內容就越多。需要連續搜尋、判斷、建立頁面、更新欄位與傳送 Slack 訊息的工作流，也會比單純分類一筆資料消耗更多 Credits。
排程與觸發條件同樣會影響每月成本。一個每天固定執行一次的 Agent，一個月大約執行 30 次；若設定成每次資料庫更新都觸發，實際執行次數可能增加到數百次。即使每次任務的單價不高，執行頻率仍可能讓 Credits 很快用完。
模型也會影響消耗量。Notion 表示，高階模型通常需要更多 Credits，多數情況則建議先使用 Auto，讓系統依任務內容選擇模型。這代表直接把所有 Agent 鎖定成最便宜的模型，未必是最省錢的方法；若模型能力不足而反覆重試，最後可能消耗更多步驟與 Credits。
Notion 已公布成本區間，但沒有固定換算表
Notion 沒有公布「讀取一個頁面扣多少點」或「呼叫一次工具扣多少點」的固定換算表，但官方已提供幾種常見 Custom Agents 的單次成本區間。
| Custom Agent 類型 | 官方估計單次成本 | 每 1,000 Credits 約可執行次數 |
| 工作區問答 | US$0.03～0.11 | 約 90～333 次 |
| 任務分類與指派 | US$0.05～0.15 | 約 65～190 次 |
| 狀態更新報告 | US$0.08～0.18 | 約 57～133 次 |
| 郵件分類 | US$0.04～0.10 | 約 100～250 次 |
| 每日簡報 | US$0.10～0.30 | 約 33～100 次 |
這些數字只是估算，同一種類的 Agent 仍可能因資料範圍、模型、步驟與執行頻率產生不同成本。Notion 也明確表示，每次執行完成後，Credits 儀表板顯示的實際用量才是最準確的依據。
Notion 同時表示，這些成本區間是依照目前的使用資料計算，隨著 Agent 執行效率改善，成本預期會逐步下降。這也說明 Notion 的調價不一定會直接表現在每 1,000 點的售價，還可能透過降低單次任務的 Credits 消耗來反映。
如何降低 Notion Credits 支出？先檢查這四個地方
先用同一組任務比較 Auto 與指定模型
多數 Agent 可以先保留 Auto，再準備幾組固定測試資料，比較每次執行的結果、速度與 Credits 消耗。
分類、資料提取、固定格式整理等規則明確的工作，可以測試 Luna 或其他較輕量的模型。需要跨資料庫判斷、長篇分析或處理模糊指令的任務，則可能仍需要能力較高的模型。
測試時不要只看單次花費。若較便宜的模型容易漏掉資料、產出錯誤格式或反覆重試，總 Credits 消耗不一定比較低。
把觸發條件縮小到真正需要執行的事件
Credits 消耗過快時，第一個該檢查的通常不是 Prompt，而是觸發條件。
若 Agent 設定成每次 Slack 出現新訊息、每次資料庫更新，或每封郵件進入時都執行，很容易產生大量不需要處理的任務。可以改成只有被 @mention、特定欄位變更、指定標籤出現，或符合篩選條件時才啟動。
Notion 官方也建議使用明確、訊號較高的觸發條件，避免 Agent 因為每一筆更新都啟動，浪費不必要的執行次數。
限制 Agent 可以搜尋的頁面與資料庫
Agent 被允許搜尋整個工作區時，每次任務都可能讀取大量無關內容。若資料來源已經確定，可以直接指定單一頁面、幾個固定資料庫或特定 Slack 頻道。
資料範圍縮小後，Agent 不需要先搜尋整個工作區再判斷哪些內容有用，執行速度與 Credits 消耗通常都會比較穩定。Notion 官方建議先從小範圍開始，確認結果可靠後再逐步增加資料來源。
刪除重複搜尋、迴圈與不必要的步驟
Agent 若經常重複搜尋同一個頁面、反覆確認相同資料，或因權限不足一直重試，通常代表指令或工具權限需要修改。
建立 Agent 時，可以先寫清楚資料來源、完成條件、輸出位置，以及沒有資料時該怎麼處理。能同時讀取的獨立資料，也可以要求 Agent 平行處理，避免一個來源讀完後才開始讀下一個。
若工作流太長，可以依照任務目的拆成多個 Agent，但不必為了省點數硬拆。拆分後若每個 Agent 都要重新讀取相同資料，總成本反而可能提高。應該先刪除無效觸發、重複查找與沒有必要的工具呼叫。
OpenAI 將 GPT-5.6 Luna 降價 80% 後，Notion 最初的客服回覆確實讓使用者以為 Custom Agents 完全不會調整。後續討論串出現更正，表示 Luna 相關計價已經修改，但 Notion 目前仍未公布降價前後的 Credits 消耗對照表。
現階段不能只看每 1,000 點是否仍為 10 美元，就判斷 Notion 有沒有把模型降價反映給使用者。真正需要觀察的是，同一個 Agent 在相同任務與模型設定下，每次執行消耗的 Credits 是否下降。
工作區管理者能做的，是保留幾組固定測試案例，記錄模型、資料範圍、步驟數與單次 Credits 消耗。沒有完整換算表之前，這些實際執行紀錄會比官方的平均成本區間更接近工作區真正需要支付的金額。
常見FAQ
自2026年5月4日起，Custom Agents依方案外加購，每1,000個Notion Credits定價為10美元，僅限Business與Enterprise方案使用。
Notion Credits的定價是本身的執行層抽象定價，並非直接綱絡到某家模型供應商的現行價，Notion官方已確認不會因此調整。
Notion未公開官方換算表，消耗量依任務複雜度、呼叫工具數量、所選模型而定，需實際使用累積經驗。
可以。預設為自動選擇最適模型的Auto模式，但使用者也可手動鎖定特定模型（包括Claude、GPT、Gemini等）以控制成本與行為一致性。
不會。Credits每月重置，不進行累積，未用完的點數會在新周期開始前歸零。