AI 模型对比
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选：按任务难度与成本分流
Sol 负责高难度专业任务，Terra 平衡能力与成本，Luna 面向高吞吐低成本请求。本文用任务风险、成功率和总成本帮你选，而不是只看单次 token 价格。
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OpenAI 把 GPT-5.6 分成三个 API 模型：gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra 和 gpt-5.6-luna。三者都提供 1,050,000 token 上下文窗口和 128,000 token 最大输出，但定位、价格与适合承担的风险不同。
如果你只想快速做决定，可以先按任务失败代价分流：复杂工程、专业研究和长链路 agent 从 Sol 开始；大多数日常开发与知识工作先试 Terra；摘要、分类、抽取等易校验的批量请求用 Luna。文中规格与价格核对日期为 2026-08-28，价格均为 OpenAI API 每 100 万 tokens 的美元标价，仅供参考，实际以官方定价页、账单页及账号可用额度为准。
1. 三档模型的区别不在上下文，而在能力与成本
| 模型 | 官方定位 | 更适合的任务 | 不建议默认使用的情况 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 复杂专业工作的旗舰模型 | 跨模块编程、长链路 agent、复杂研究、高风险交付 | 结果容易验证的简单批处理 |
| GPT-5.6 Terra | 平衡能力与成本 | 日常开发、文档与分析、中等复杂度自动化 | 失败代价很高且需要最大能力的任务 |
| GPT-5.6 Luna | 成本敏感、高吞吐 | 摘要、分类、抽取、格式转换、简单代码解释 | 架构重构、复杂调试、跨工具长流程 |
在多数团队里，Terra 可以作为成本与质量的平衡点，但不应直接成为未经评估的生产默认值。OpenAI 的迁移建议是：从现有 GPT-5.5 或 GPT-5.4 的 reasoning 设置开始，同时测试相同档位和低一档设置。最终应比较真实任务的成功率、总 token、延迟和返工次数。
2. API 价格与规格：以当前官方模型页为准
截至 2026-08-28，OpenAI API 文档列出的核心规格如下：
| 模型 | API 模型 ID | 输入价格 / 1M tokens | 缓存输入 / 1M tokens | 输出价格 / 1M tokens | Context window | 最大输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol / gpt-5.6 | $4.00 | $0.40 | $20.00 | 1,050,000 | 128,000 |
| GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 1,050,000 | 128,000 |
| GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 1,050,000 | 128,000 |
| GPT-5.5 | gpt-5.5 | $5.00 | $0.50 | $30.00 | 1,050,000 | 128,000 |
计费时还应留意两点：
- Sol 与 Luna 的官方模型页注明：输入超过 272K tokens 后，整次请求按 2 倍输入价和 1.5 倍输出价计费。长上下文上线前，应再核对目标模型页的最新规则。
- 三款模型的 cache write 按未缓存输入价的 1.25 倍计费；表中 cached input 是读取已缓存输入的价格。
gpt-5.6alias 指向gpt-5.6-sol，不会根据任务自动切换到 Terra 或 Luna。
因此，相同的上下文窗口并不意味着相同的成本。账单更受输入与输出长度、长上下文计费、缓存复用、reasoning effort，以及多 agent 和工具调用次数影响。
3. 从 GPT-5.5 或 GPT-5.4 迁移时怎么测
GPT-5.6 Sol 的当前标价低于 GPT-5.5，但这不意味着替换模型后账单一定下降。reasoning token、输出长度、工具调用与重试次数都可能改变总成本。更稳妥的做法是建立固定评测集，再逐步灰度。
建议这样判断：
| 现状 | 建议 |
|---|---|
| 复杂 coding agent 经常在调试、测试或工具衔接中失败 | 用相同 reasoning 档位测试 Sol，并记录完整任务成功率 |
| GPT-5.5 效果够用，但总成本偏高 | 用 Terra 跑同一批任务，比较质量、总 token 与返工次数 |
| 主要做摘要、分类、抽取或格式转换 | 先测 Luna，并给低置信度结果设置升级路由 |
| 生产系统稳定但缺少 eval | 先补评测集，不要直接全量切换 |
| 任务依赖超长上下文 | 除了能否装入，还要测召回、引用准确性与最终答案完整度 |
GPT-5.6 不应被理解成对 GPT-5.5 的一键替换。更合适的理解是，它提供了更清晰的任务分流：Sol 承担高难工作，Terra 负责常规主力任务，Luna 处理规模化、低成本的请求。
4. 编程任务怎么分给 Sol、Terra 和 Luna
4.1 Sol：复杂且失败代价高
这些任务优先用 GPT-5.6 Sol：
- 跨多个模块的架构重构
- 线上 bug 复现、定位、修复、补测试
- 大型 PR review，尤其是需要理解业务逻辑与安全边界
- 从需求到可运行 demo 的端到端实现
- 涉及数据库迁移、权限、安全、支付、部署的高风险改动
- 长时间 Codex 任务，需要模型保持目标、持续验证并减少人工接管
当任务失败代价较高，或需要模型自行读代码、修改、运行测试并继续修正时，Sol 往往值得投入额外成本。
4.2 Terra：日常开发与中等复杂度改动
GPT-5.6 Terra 更适合作为日常开发默认模型：
- 常规 feature 开发
- 单模块 bugfix
- 测试补齐
- 代码解释与迁移建议
- 文档、README、配置说明
- 中等复杂度的前端/后端改动
Terra 的价值在于平衡能力与成本。是否把它设为默认 coding model，应由团队自己的仓库任务评测决定。
4.3 Luna：可快速校验的辅助任务
GPT-5.6 Luna 不适合承担最高风险的主开发任务，但很适合作为辅助层：
- 批量解释报错日志
- 生成小脚本草稿
- 简单单测样例
- 代码风格初筛
- issue 分类、PR 摘要、变更说明
- 把复杂任务拆成初步 checklist
Luna 应承担低风险、高重复且便于快速验证的工作。一旦任务涉及多文件推理、实际修复或安全敏感路径，就应切换到 Terra 或 Sol。
4.4 在 Codex 与 API 中建立升级路由
在 Codex 中，可以采用以下路由：
- 先用 Terra 开始普通任务。
- 任务出现跨模块推理、长时间验证、复杂失败时，升到 Sol。
- 任务需要更深入推理时，提高
reasoning.effort；模型和推理档位应分开测试。 - 只做摘要、解释、批量整理时，用 Luna 控制成本，并为异常结果保留升级路径。
在 API 自动化场景中，建议先建立成功率、总 token 消耗、平均延迟、人工返工次数四类评估。模型升级不应只看单次回答是否更讨喜；GPT-5.6 的价值往往体现在更少的重复调用和更低的返工率。
5. 最终选型：先看失败代价，再看单价
可按下表直接分流：
| 任务类型 | 推荐模型 |
|---|---|
| 高风险工程任务、长链路 agent、复杂研究、强可靠性交付 | GPT-5.6 Sol |
| 日常编程、知识工作、文档/表格/调研、默认主力模型 | GPT-5.6 Terra |
| 批量低风险处理、摘要、分类、简单代码解释、子任务路由 | GPT-5.6 Luna |
| 已稳定运行且暂不想迁移的 GPT-5.5 工作流 | 保留 GPT-5.5，同时灰度测试 Terra/Sol |
对大多数团队而言，合理的起点是：Sol 处理高难任务，Terra 承担常规主力工作，Luna 负责低风险批处理。上线前至少记录四项指标：完整任务成功率、总 token、端到端延迟和人工返工次数。只有当低价模型在你的真实任务上保持足够成功率时，单价优势才会变成实际节省。