Codex 最佳 GPT-5.6 模型

简短答案：复杂编程和智能体工作选 GPT-6.1 Sol，目标明确、可重复的任务选 GPT-6 Luna。 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol）是 Codex 现在为困难工作推荐的模型，OpenAI 把它描述为接近 Astra 的性能、低于 Astra 的价格。GPT-6 Luna（gpt-6-luna）适合能自动检查结果的小范围任务，需要 OpenAI 最强模型时用 GPT-6 Astra。GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 在过渡期内仍可继续使用，下面的对比帮你在这三者中选。

2026 年 10 月 24 日更新：补充 Codex 现在推荐的 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Luna。

Codex 现在推荐哪个模型？

Codex 模型指南目前把复杂编程与智能体工作指向 GPT-6.1 Sol，把聚焦、可重复的任务指向 GPT-6 Luna（2026 年 10 月 24 日核验）。GPT-6 Astra 仍是 OpenAI 能力最强的模型，输入和输出价格是 GPT-6.1 Sol 的五倍。

以上是每百万 token 的标准 API 美元价格。三个模型都有 1,050,000 token 上下文，单次最多输出 128,000 token。GPT-6.1 Sol 是家族里最划算的一档：输入 $2、输出 $10，与 GPT-5.6 Terra 输入相同、输出更低。一次 100,000 token 输入、20,000 token 输出的运行，在 GPT-6.1 Sol 上花 $0.40，在 GPT-6 Astra 上花 $2.00。

切换时，在交互式 CLI 里输入 /model，或在启动时指定模型：

codex --model gpt-6.1-sol
codex exec -m gpt-6.1-sol "运行测试并解释每个失败"

用 ChatGPT 登录的 Codex 中，GPT-5.5 自 2026 年 10 月 14 日起不再可用；使用 API Key 的会话不受影响。保存的命令里还写着它，就先改成 gpt-6.1-sol。

Codex 最佳 GPT-5.6 模型取决于任务形状。工作模糊、困难，或者做错代价很高时，选 GPT-5.6 Sol；常规功能、调试、测试和重构，选 GPT-5.6 Terra；输入明确、流程可重复且有客观通过标准的大批量任务，选 GPT-5.6 Luna。

如果暂时判断不了，并且效果比延迟和 token 成本更重要，就先用 Sol。但不要因为习惯让所有任务都留在 Sol。更实用的策略，是找到仍能通过同一套仓库检查的最低成本模型和最低推理强度。

如果你大概率会选 Luna，Claude Haiku 4.5 和 GPT-5.6 Luna 编程对比进一步给出低价档跨厂商费率、缓存算式、上下文限制和可复现的检查方法。

Sol、Terra、Luna 一眼怎么选

一句话就是：Sol 要深度，Terra 做日常，Luna 跑吞吐。这是任务分工，不是任何 prompt 下都成立的质量标签。

Codex 是智能体，GPT-5.6 是模型家族

Codex 是负责收集仓库上下文、调用工具、应用补丁、请求授权和运行检查的编程智能体；Sol、Terra、Luna 是可以驱动相应 Codex 场景的模型。模型选型不要和另一篇 Claude Code vs Codex 产品对比混为一谈。

智能体外壳仍会影响结果。同一个模型，一次运行拥有 AGENTS.md 或等效仓库指令、shell、可写 sandbox 和确定性测试命令，另一次只有一段粘贴代码，表现必然不同。只要条件允许，就在同一 Codex 端、相同权限配置下比较模型。

OpenAI 文档说明 gpt-5.6 是指向 gpt-5.6-sol 的别名。评测和自动化最好用精确 ID，所选档位才不会被隐藏：

gpt-5.6-sol
gpt-5.6-terra
gpt-5.6-luna

规格与 OpenAI 直连 API 价格

上表价格是 OpenAI 直连标准 API 的短上下文价格，单位为每百万 token 美元，不是 OmniaKey 零售价。制定生产预算前，请查看三个模型详情页和实时模型目录，确认 OmniaKey 当前可用性与价格。

三款模型都列出文本和图片输入、文本输出、流式响应、结构化输出、函数调用、prompt caching 和 Responses API 支持。OpenAI 原生工具或 ChatGPT 功能不会自动出现在每一个第三方 provider、客户端或网关中，必须按实际调用路径核对。

当输入超过 272K token 时，OpenAI 当前会对整次请求按短上下文输入价的 2 倍、输出价的 1.5 倍计费；cache write 是未缓存输入价的 1.25 倍。因此，三款模型共享 1.05M 上下文，不代表把窗口塞满在每种任务上都同样划算或有效。

复杂开放任务选 Sol

Sol 是 OpenAI 的 GPT-5.6 前沿档。任务要求模型自己找路径，而不是照着路径执行时，它是最强的起点。以下情况优先用 Sol：

• 根因跨越服务、队列、数据库或权限范围；
• 需求互相冲突，或者重要约束没有明说；
• 迁移涉及计费、鉴权、安全或持久化数据；
• 仓库测试薄弱，编辑前必须先复现故障；
• review 质量比响应速度更重要；
• 一个看似合理但错误的答案会造成高昂返工。

OpenAI 的 Codex 指南把 Sol 定位在复杂、开放、高价值且需要更多分析、判断和打磨的工作。它也是这个家族里目前唯一明确列出支持 Codex cloud 的模型。因此，只要云端任务或最高能力是硬要求，Sol 就是最简单的默认项。

但大型仓库不等于必须用 Sol。仓库大小不是任务难度。大型 monorepo 里范围清楚的小改动仍可能是 Terra 任务，而一个小服务里的十行鉴权 bug 反而可能值得上 Sol。

日常编程选 Terra

任务已经弄清楚后，Terra 是更务实的默认项。OpenAI 把它定位成面向日常工作的均衡 GPT-5.6 模型，并称其能力可与 GPT-5.5 竞争但成本更低。以下情况从 Terra 开始：

• 按明确通过标准实现功能；
• 修复已有稳定复现与聚焦测试的 bug；
• 编写或更新单元测试、集成测试；
• 在已知调用点之间做重构；
• review 常规 pull request；
• 随代码维护文档、类型和配置。

Terra 的直连短上下文输入价是 Sol 的一半，输出价是 Sol 的 60%。团队每天跑大量常规编程任务时，这个差距足以让 Terra 成为更合理的起点，即使 Sol 也能完成同样工作。

如果 Terra 重复同一个失败方案、漏掉跨系统约束、解释不了根因，或补丁只通过了窄测试却没满足真实需求，就升级模型。升级应该由可复现的失败触发，而不是看 diff 里有多少文件。

如果真正的问题不是 Terra 和 Sol 怎么选，而是 Terra 与 Claude 的日常默认模型怎么选，请看 Claude Sonnet 5 和 GPT-5.6 Terra 编程对比。它单独比较协议适配、长上下文计费与完整任务成本，不把跨服务商排名混进这一篇。

明确可重复任务选 Luna

Luna 是更快、成本更敏感的一档。输入与完成标准都很精确时，它尤其合适：

• 按固定 schema 分类 issue 或分流 ticket；
• 从日志、报告或源文件抽取字段；
• 批量转换重复配置或文档；
• 做有确定性测试的孤立机械修改；
• 为父任务汇总范围明确的搜索结果；
• 跑大批量检查，并量化误报和漏报。

模糊架构、细微安全审查或未解释的生产故障，不应该默认交给 Luna。一次便宜但失败的运行再加 Terra 或 Sol，可能比一开始选对档位更贵。

最安全的 Luna 任务应该可逆且容易验证。给清楚输入、输出 schema、停止条件和确定性检查命令。

一个代表性任务要多少钱

假设一次未命中缓存的运行报告 100,000 输入 token 和 20,000 输出 token，仍低于 272K 长上下文阈值。

这只是费率表计算，不是完成任务的基准测试。它没有算 cache write、内置工具费用、重试、变化的推理用量以及开发者修正时间。真正有用的指标是：

完成任务成本 = 成功运行
             + 失败尝试
             + 重试与工具费用
             + 人工修正时间

只有 Luna 仍能交付检查通过的结果时，它才算赢。对于困难任务，如果 Sol 能避免多次低档模型失败，它反而可能更便宜。

换模型前先单独调推理强度

模型档位和 reasoning effort 是两个独立控制项。OpenAI 建议使用仍能产出目标结果的最低推理强度；需要更多规划、分析或检查时，再提高强度。

实用顺序如下：

1. 用模型的常规或 medium 档跑一个熟悉任务。
2. 如果方向正确但调查不够，就在同一模型上提高 effort。
3. 如果模型解决不了问题或缺少必要判断，再升模型档位。
4. 如果轻松通过，就降低 effort 或复测更便宜的档位。
5. 每次只改一个变量，结果才可解释。

不要假设高 effort 的 Luna 等于 Sol，也不要假设低 effort 的 Sol 等于 Terra。对每套配置都记录检查结果、延迟、token 和人工修正时间。

本地 Codex 与 Codex cloud 不是同一个场景

OpenAI 当前把三款 GPT-5.6 模型都列为支持 Codex CLI 和 IDE extension；Sol 还列为支持 Codex cloud，Terra 与 Luna 则没有。实际可用范围也可能受 ChatGPT 登录、OpenAI API Key 或自定义 provider 的影响。

使用 API Key 时，按 API 费率计费，不消耗 ChatGPT 套餐内额度。兼容 Responses 的自定义 provider 可以把受支持模型接入本地 Codex，但不会因此解锁 ChatGPT 专属或云端专属能力。

支持的配置方式请看 OmniaKey Codex CLI 指南。如果模型列表正常，但流式响应或工具调用失败，请使用 GPT-5.6 兼容性检查工具。这里只谈模型选型，工具包负责配置与排障。

一套可执行的选择策略

结果里要保存模型 ID、effort、任务类别和检查命令。缺少这些字段，团队就无法判断后续回归来自模型、prompt、智能体外壳还是仓库本身。

在 Codex 中切换模型

Codex CLI 交互会话里使用 /model。新启动 CLI 时，可以直接传精确模型：

codex --model gpt-5.6-sol
codex --model gpt-5.6-terra
codex --model gpt-5.6-luna

非交互运行也支持同一选择器，例如：

codex exec -m gpt-5.6-terra "运行仓库检查并解释所有失败"

这些命令只负责选模型，不会替你配置鉴权或 provider。请先完成受支持的接入。保存任务和评测要使用精确 ID；只有能接受家族默认随时间变化时，才用指向 Sol 的 gpt-5.6 别名。

用仓库检查结果评测

从团队真正会做的工作里组一套小任务集：

1. 有确定性测试的常规实现。
2. 根因跨至少两个模块的可复现 bug。
3. 跨多个文件的机械转换。
4. 植入已知缺陷的 review 任务。
5. 高风险架构或迁移决策。

每个任务都从同一 commit 开始，使用相同指令、工具、权限和检查。智能体结果存在波动，所以要重复运行。记录通过率、耗时、输入与输出 token、工具调用、重试次数和人工修正分钟数。

只有 Terra 或 Luna 能达到 Sol 相同的通过结果时，才把那类任务下放；额外判断力确实改变结果的地方继续保留 Sol。这样得到的是基于自己仓库的选择策略，不是照搬通用榜单。

如果需要更广的 provider 选型，请看编程模型家族指南，它单独比较 Claude、GPT 和 Gemini，不把那个问题混进这篇 GPT-5.6 家族选择器。

最终结论

复杂、开放式的工作，GPT-6.1 Sol 是 Codex 现在推荐的模型；快速、可重复、能客观检查的任务默认用 GPT-6 Luna；需要 OpenAI 最强模型时用 GPT-6 Astra。在 GPT-5.6 家族里，Sol 仍是深度最强的一档，Terra 是日常默认，Luna 最便宜。

先看任务风险与歧义，不要先看最大模型名。再用自己的结果，把重复工作逐步放到仍然可靠的最低成本模型和最低 effort。

常见问题

现在在 Codex 里该选哪个模型？

复杂编程和智能体工作选 GPT-6.1 Sol；聚焦、可重复、能自动检查结果的任务选 GPT-6 Luna；需要 OpenAI 最强模型时选 GPT-6 Astra。GPT-5.6 各档在过渡期内仍可继续使用。

Codex 最佳 GPT-5.6 模型是什么？

不确定或任务复杂开放时选 Sol；日常功能、调试、测试和重构选 Terra；目标清楚、可重复、量大且能客观检查的任务选 Luna。

Codex 还默认使用 GPT-5.6 Sol 吗？

Codex 现在推荐 GPT-6.1 Sol。gpt-5.6 API 别名仍指向 gpt-5.6-sol，Codex 的模型选择器和默认 Power 档会随套餐、登录方式、客户端与分批发布而变化。重视可复现性时请写完整的 model ID。

Terra 做编程比 Sol 更划算吗？

对于规格明确的日常编程，Terra 的直连 API 费率更低，通常是性价比更好的起点。如果更深判断能避免失败尝试、review 债务或高代价错误实现，Sol 反而更划算。现在 GPT-6.1 Sol 比两者都便宜：每百万 token 输入 $2、输出 $10，Terra 是 $2 和 $12。

哪款 GPT-5.6 最便宜？

GPT-5.6 里 Luna 最便宜，短上下文每百万 token 是 $0.20 输入、$0.02 缓存输入和 $1.20 输出。更新的 GPT-6 系列中，GPT-6 Luna 进一步降到 $0.10 输入、$0.01 缓存输入和 $0.50 输出。

Sol、Terra、Luna 的上下文一样吗？

一样。三款都列出 1,050,000 token 上下文、922,000 最大输入和 128,000 最大输出。容量相同不代表推理深度、速度和任务可靠性相同。

三款模型都能跑 Codex cloud 吗？

按当前 Codex 模型页，不行。Sol 列为支持 Codex cloud；Terra 和 Luna 支持本地 CLI 与 IDE extension，但没有列为支持 cloud。工作流标准化前应再次确认 OpenAI 当前可用范围。

核验来源

2026 年 10 月 24 日核验。

• OpenAI：模型与推荐用法
• OpenAI：Codex 模型与选型
• OpenAI：GPT-5.6 Sol
• OpenAI：GPT-5.6 Terra
• OpenAI：GPT-5.6 Luna
• OpenAI：API 定价
• OpenAI：GPT-6.1 Sol
• OpenAI：GPT-6 Luna
• OpenAI：GPT-5.6 模型指南
• OpenAI：Codex 鉴权