GPT-5.6 评测：三款模型怎么选？

GPT-5.6 评测的关键，不是找一个脱离场景的“最强模型”，而是弄清楚 Sol、Terra、Luna 分别为哪种工作优化。Sol 面向复杂、开放且出错代价高的任务；Terra 在智能与成本之间取平衡；Luna 面向成本敏感、规模化的请求。

先给结论：不确定、跨系统或需要更深判断时从 GPT-5.6 Sol 开始；明确的日常开发和业务自动化优先试 GPT-5.6 Terra；格式固定、可重复、容易验收的批量任务再考虑 GPT-5.6 Luna。这是一套路由起点，不是未经控制变量验证的排行榜。

GPT-5.6 是什么？

GPT-5.6 是一个模型家族，包含三个有明确定位的型号：

API 中的 gpt-5.6 是一个会指向 gpt-5.6-sol 的别名。做长期评测、预算对比或生产审计时，建议记录完整的模型 ID，而不是只记录家族别名。这样以后别名发生变化时，历史结果仍然可复现。

Sol、Terra、Luna 对比表

三款模型共享很多基础能力，但“相同的上下文窗口”不等于“相同的推理深度、速度或任务可靠性”。

如果你的问题是“Codex 中哪个 GPT-5.6 最好”，请看Codex 的 GPT-5.6 模型选择指南。这篇评测的范围更广：它解释家族规格、价格和 API 约束，不把 Codex 的产品行为冒充成模型 benchmark。

官方规格：1.05M 上下文不等于免费容量

OpenAI 当前为三款 GPT-5.6 型号列出相同的基础窗口：

1,050,000 token 是模型能接收的上下文上限，不是免费额度，也不保证把整份仓库塞进去就会得到更好的答案。输入中还可能包含工具定义、历史消息、检索结果和系统指令；这些都会影响延迟、价格和模型实际能注意到的内容。

GPT-5.6 API 价格：先分清官方价与网关价

下面是 OpenAI 官方标准 API 的文本 token 价格，单位是 美元/百万 token（MTok）。这是短上下文费率；未缓存输入、缓存输入和输出分开计费。

缓存写入按未缓存输入价格的 1.25 倍计算。Sol 的官方页面还注明，当前促销价至少持续到 2026 年 11 月 21 日；促销结束时间和地区处理规则可能改变，生产预算不能只依赖一条旧快照。

这些数字是 OpenAI 直连 API 的费率，不是 OmniaKey 的零售价。OmniaKey 作为网关有自己的供应商路由、余额和计费边界；查看 Sol 详情、Terra 详情、Luna 详情 和实时目录时，才是当前网关报价的依据。不要把两张价格表混在一起，也不要把网关报价复制成 OpenAI 的官方价。

超过 272K token 后如何计费？

OpenAI 当前的长上下文规则是：当一次请求的输入超过 272K token 时，整次请求都按长上下文价格计算，而不是只对超过的部分加价。长上下文价格为：

也可以记成一个简单规则：输入价格乘 2，输出价格乘 1.5，缓存写入仍是未缓存输入的 1.25 倍。因此，1.05M 窗口更适合在确实需要时使用；把 280K token 的无关日志全部附上，可能同时增加费用和噪声。

100K 输入、10K 输出的费用示例

下面假设请求没有命中缓存，输入 100,000 token、输出 10,000 token，低于 272K 阈值。计算只反映官方 token 费率，不包括工具调用、重试、税费、区域处理或人工时间。

如果把输入扩展到 300,000 token、输出仍为 10,000 token，按长上下文价计算，合计会变成 Sol $2.70、Terra $1.38、Luna $0.138。这不是模型质量分数，只是价格算术；一次失败的低价请求加上重试，可能比一次成功的高档请求更贵。

完整的账务思路是：

完成任务成本 = 成功请求
             + 失败请求与重试
             + 工具调用费用
             + 人工修正和验收时间

reasoning effort 怎么选？

三款模型都支持 none、low、medium、high、xhigh 和 max。模型档位与推理强度是两个独立旋钮：提高 effort 不会把 Luna 变成 Sol，也不应拿高 effort 当作无需验收的保证。

推荐按以下顺序试验：

1. 用 medium 或产品默认值跑一项熟悉、可验收的任务。
2. 如果方向正确但规划或检查不够，先在同一模型上提高 effort。
3. 如果模型仍然漏掉关键约束，再升级到更高档位。
4. 如果结果轻松通过，降低 effort 或测试更低价模型。
5. 每次只改变一个变量，并记录模型 ID、effort、输入/输出 token、延迟和验收结果。

对代码 agent 来说，high 或 xhigh 更可能适合跨模块调查、迁移设计和高风险 review；固定 schema 的分类和抽取通常从 none 或 low 开始更合理。具体阈值应由你自己的任务集决定，而不是由“max”这个名称决定。

哪个 GPT-5.6 模型适合什么工作？

Sol：复杂、开放、错误代价高

优先考虑 Sol 的信号包括：

• 根因横跨服务、数据库、队列或权限边界；
• 需求有冲突，重要约束没有明说；
• 迁移会影响鉴权、账务、安全或持久化数据；
• 需要模型先收集证据，再决定是否修改代码；
• 人工 review 和返工成本远高于单次 token 费用；
• 必须使用官方当前列出的 Codex cloud 能力。

Sol 也不是所有大仓库任务的默认答案。仓库很大但改动边界清楚，可能仍是 Terra；一个小服务里的十行授权 bug，反而可能值得 Sol。

Terra：日常开发的平衡起点

当验收条件已经明确，Terra 往往是团队默认档：实现功能、修复可复现 bug、补测试、做已知调用点的重构、维护类型和文档。它的短上下文输入价是 Sol 的一半，输出价是 Sol 的 60%，适合大量日常请求。

如果 Terra 连续重复同一种错误、无法解释根因，或只通过窄测试却违反了真实业务约束，再提高 effort 或升级到 Sol。不要按 diff 文件数量决定档位。

Luna：可逆、重复、容易验收

Luna 的优势更容易在这些工作中体现：

• 按固定 schema 抽取日志字段；
• 给工单分类或路由；
• 批量转换配置、文档和格式；
• 对有确定性测试的孤立代码做机械修改；
• 为上层 agent 汇总范围明确的搜索结果；
• 在高吞吐检查中量化误报和漏报。

模糊架构、安全审查和未解释的生产事故不应默认交给 Luna。给它明确的输入、输出 schema、停止条件和确定性检查，才容易把低价优势变成真实的单位任务成本。

用 OmniaKey 调用 GPT-5.6

先在API Keys 页面创建一把有额度上限的 key，再从模型目录复制当前准确的模型 ID。OmniaKey 的 OpenAI 兼容端点使用 /v1，例如：

curl https://api.omniakey.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIAKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "input": "阅读这段变更说明，列出两个最高风险和对应的验收测试。"
  }'

想比较三档时，只改 model 字段，并保留相同的 prompt、工具、权限和验收命令：

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

这个请求示例只展示 OpenAI Responses 兼容调用。是否可用、是否需要额外工具权限，以及网关当前的供应商状态，都应以实时目录和调用返回为准。遇到 404 或 model not found，不要把模型名改成猜出来的缩写；先检查 key、路径和目录。

如果你要把模型接入 Codex，使用 OmniaKey Codex CLI 指南。如果模型列表正常但流式响应、tool call 或 metadata 报错，请看 GPT-5.6 Codex 兼容性排障工具包。评测文章与排障文章解决的是两种不同问题。

GPT-5.6 的能力边界与常见误区

“1M 上下文”不等于每次都应该发送 1M

上下文窗口是容量上限，不是质量承诺。把重复日志、无关依赖和旧工具输出全部拼进 prompt，会增加长上下文计费和注意力噪声。先检索、压缩，再发送能改变决策的证据。

“max effort”不等于模型一定正确

更高 reasoning effort 通常意味着更多规划时间和 token，但仍可能误解需求、调用错误工具或遗漏业务规则。必须用测试、类型检查、人工 review 或结构化断言验收。

API 支持不等于每个客户端都支持

官方模型页面列出 Chat Completions、Responses 和 Batch 等端点，也列出 streaming、structured outputs、function calling、file search、image input、web search 和 prompt caching 等能力。某个第三方 SDK、网关或 agent 是否暴露这些能力，取决于它自己的协议适配；不要仅凭模型页面推断客户端行为。

训练知识有截止日期

三款模型的知识截止日期都是 2026-02-16。需要更近信息时，应使用检索工具、提供一手材料，或在请求中明确给出时间范围。长上下文能装下新资料，但不会自动改变模型的训练截止日期。

别把供应商宣传当成独立 benchmark

本文使用官方规格和可复算的费率，没有声称 Sol、Terra 或 Luna 在所有编程任务上胜出。真正要比较的是同一仓库、同一工具链和同一验收标准下的通过率、延迟、token、重试与人工修正时间。

一套可复现的评测方法

如果团队准备在生产中路由 GPT-5.6，先建立小型任务集：

1. 一项有确定性测试的常规功能；
2. 一项跨两个以上模块的可复现 bug；
3. 一项跨多文件的机械转换；
4. 一项植入已知缺陷的代码 review；
5. 一项需要权衡风险的架构或迁移决策。

每个任务从同一个 commit 开始，固定 system prompt、工具、权限、模型 ID 和验收命令，重复运行并保存结果。先让 Sol 建立能力基线，再把通过率相同的重复任务下放给 Terra 或 Luna。这样得到的是适合自己仓库的路由规则，而不是复制别人的榜单。

更广泛的 Claude、GPT 和 Gemini 家族比较，见编程 agent 模型指南。如果你要比较 Claude Code 与 Codex 这两个产品，则应阅读Claude Code vs Codex 对比；产品外壳、权限和工具循环不属于这篇模型评测的结论。

最终结论

GPT-5.6 的正确选法是按风险和重复性路由：**Sol 负责最难、最开放的判断；Terra 负责大多数明确的日常工作；Luna 负责可逆、可批量、可客观验收的任务。**先固定精确模型 ID 和 effort，再用完成任务成本而非单次 token 价格做决定。

常见问题

GPT-5.6 评测的结论是什么？

没有一款模型在所有任务上都最好。复杂开放任务先用 Sol，日常开发先试 Terra，固定格式和高吞吐任务先试 Luna；最后用自己的验收数据确认路由。

GPT-5.6、GPT-5.6 Sol 和 gpt-5.6 是一回事吗？

GPT-5.6 是家族名称，gpt-5.6-sol 是具体模型 ID，gpt-5.6 当前是指向 Sol 的别名。需要审计或复现实验时使用完整 ID。

哪个 GPT-5.6 最便宜？

按 OpenAI 当前短上下文标准 API 价，Luna 最低：输入 $0.20、缓存输入 $0.02、输出 $1.20/百万 token。实际使用 OmniaKey 时，请以网关实时目录价格为准。

三款模型的上下文窗口一样吗？

一样，均为 1,050,000 token 上下文、922,000 最大输入和 128,000 最大输出；这不代表它们的速度、推理深度和可靠性相同。

超过 272K 输入时只给超出的部分加价吗？

不是。OpenAI 当前规则是整次请求切换到长上下文费率：输入按 2 倍、输出按 1.5 倍计算。缓存写入按未缓存输入的 1.25 倍计算。

GPT-5.6 可以直接用于 Codex cloud 吗？

OpenAI 当前 Codex 模型页列出 Sol 支持 Codex cloud，Terra 和 Luna 则列出本地 CLI/IDE 支持但未列出 cloud。具体账号、provider 和产品可用性会变化，部署前应重新核对官方页面。

官方来源

• OpenAI：GPT-5.6 Sol
• OpenAI：GPT-5.6 Terra
• OpenAI：GPT-5.6 Luna
• OpenAI：API 定价
• OpenAI：Codex 模型
• OpenAI：最新模型指南