Sol、Terra、Luna 不是简单的大、中、小型号。它们代表 GPT-5.6 的三个长期能力层级，也对应不同的任务经济性。Sol 提供最高能力上限，Terra 是官方定义的均衡层，Luna 则用更低价格和更快响应覆盖高频任务。最佳选择取决于“完成任务的总成本”，而不只是模型单价。
GPT-5.6 三档模型快速对比
| 模型 | 定位 | 智能指数 | 输入 / 输出 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 旗舰能力 | 59 | $5.00 / $30.00 | 复杂编程、长周期研究、专业知识工作 |
| GPT-5.6 Terra | 均衡选择 | 55 | $2.50 / $15.00 | 日常开发、文档分析、稳定批量任务 |
| GPT-5.6 Luna | 速度与性价比 | 51 | $1.00 / $6.00 | 高频问答、分类提取、低延迟应用 |
价格按每百万 Token 计；智能指数为 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 的 max 档成绩。
什么时候选择 GPT-5.6 Sol？
当错误代价高于模型差价，或任务需要跨越多个工具和阶段时，优先测试 Sol。典型场景包括大型代码库改造、复杂研究、专业分析、需要严格格式的演示文稿，以及能够从更长推理中受益的问题。Sol 还提供 max 推理强度；在支持的产品中，ultra 可通过并行智能体进一步扩展困难任务。
什么时候选择 GPT-5.6 Terra？
Terra 适合作为通用工作模型：能力接近上一代高档模型，价格则是 Sol 的一半。日常代码开发、文档整理、业务分析和批量知识工作都可以从 Terra 开始。不过，Artificial Analysis 指出，在其 Intelligence Index 的能力-成本前沿上，部分 Luna 或 Sol 推理档位可以用相同或更低成本达到更高能力。因此 Terra 的“均衡”定位仍应通过自己的任务集验证，而不是直接视为数学上的最优点。
什么时候选择 GPT-5.6 Luna？
Luna 的输入和输出价格均为 Sol 的五分之一，更适合高吞吐、低延迟和任务边界清晰的应用，例如客服问答、分类、信息抽取、格式转换和轻量代码任务。独立评测中 Luna 在 Intelligence Index 获得 51 分、Coding Agent Index 获得 75 分，说明“低价”并不等于只能处理简单聊天。
比固定模型更有效：建立分级路由
- 01
默认从 Luna 或 Terra 开始
对高频且可自动验证的任务，先使用较低成本模型。
- 02
识别升级信号
上下文复杂、首次验证失败、任务价值高或需要长周期工具调用时升级。
- 03
把困难任务交给 Sol
保留完整上下文与失败证据，让更强模型继续处理，而不是无信息重试。
- 04
持续回放评测
用真实请求定期比较成功率、P95 延迟、Token、重试和人工修正时间。
一句话选型建议
- 优先质量上限
- 选择 Sol，并对真正困难的任务启用更高推理强度。
- 通用日常工作
- 从 Terra 开始，用真实任务确认它是否优于相邻档位。
- 优先速度与成本
- 选择 Luna，并为低置信度结果配置自动升级路径。
资料来源
模型定位、可用性与价格来自OpenAI GPT-5.6 官方发布页；智能指数、Coding Agent Index 与成本前沿判断来自Artificial Analysis 独立评测。
FAQ
常见问题
01GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 应该怎么选？
优先结果上限选 Sol，追求能力与预算平衡选 Terra，重视速度、吞吐量与低成本选 Luna。生产环境最好用自己的任务集做成功率和总成本评测。
02Terra 是否一定比 Luna 更划算？
不一定。Artificial Analysis 的发布评测指出，在其智能指数的成本前沿中，Luna 和 Sol 的部分推理档位会优于 Terra。具体项目仍要结合任务难度和延迟要求验证。
03三个模型都支持 API 吗？
是。OpenAI 表示 Sol、Terra 和 Luna 均可通过 API 使用；ChatGPT、ChatGPT Work 与 Codex 中的具体可用范围取决于订阅方案。