资料说明：本文核验日期为2026年8月26日，价格以OpenAI开发者文档当前页面为准。本文没有进行独立性能实测，结论仅依据官方规格和路由逻辑。
GPT-5.6系列可以按三种工作负载理解：Sol面向复杂推理和高难度代码，Terra面向质量、速度与成本的均衡，Luna面向高吞吐和成本敏感的请求。OpenAI开发者文档当前列出的API单价分别为Sol输入4美元、输出20美元；Terra输入2美元、输出12美元；Luna输入0.20美元、输出1.20美元，均按每100万token计算。
选型时应把模型单价与任务成功率、重试次数、人工返工和延迟一起计算。一个可行的起点是：默认使用Terra，轻量批处理交给Luna，遇到复杂规划或长代码再升级到Sol。
三档模型的规格对照
| 模型 | 输入/输出价格（美元/百万token） | 适合任务 | 路由建议 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 4 / 20 | 复杂推理、长代码、工具编排 | 高难度或失败代价高的请求 |
| GPT-5.6 Terra | 2 / 12 | 日常开发、分析、内容和代理任务 | 多数生产请求的默认档 |
| GPT-5.6 Luna | 0.20 / 1.20 | 分类、抽取、改写、批量路由 | 高吞吐且可容忍有限推理的请求 |
开发者文档还列出GPT-5.6系列最高约105万token上下文和最多12.8万token输出。具体模型、配额、缓存输入和批处理价格可能随时间或服务变化，提交上线申请前应再次打开官方模型对比页。
能力差异如何影响日常开发
Sol：把预算用在难题上
Sol适合复杂规划、跨文件代码修改、长链路工具调用和需要多轮检查的任务。官方页面列出函数调用、结构化输出、图像输入、网页和文件等工具支持。使用时仍需为工具权限、超时和人工审批设置边界。
Terra：适合作为生产默认模型
Terra在能力与单价之间保持折中，可承担常规问答、代码辅助、文档分析和多数代理步骤。团队可以先用Terra建立质量基线，再根据失败类型决定升级到Sol或下沉到Luna。
Luna：适合把简单任务做成流水线
Luna的价格更低，适用于字段提取、标签分类、格式转换、摘要初稿和轻量路由。遇到需要长链路规划、复杂工具调用或高风险内容时，应设置升级条件，避免反复重试抵消成本优势。
API路由与成本估算
- 按任务复杂度分层：先判断是否需要工具、长上下文、代码执行或多步推理。
- 设置质量闸门：用结构化校验、引用检查、单元测试或人工抽检判断是否升级。
- 记录真实成本：按输入token、输出token、缓存命中、重试和人工返工分别统计。
- 定期回放样本：用固定脱敏样本比较成功率、延迟、升级率和总成本。
以官方单价计算，100万输入token加20万输出token的估算费用约为：Sol 8美元、Terra 4.40美元、Luna 0.44美元。这个例子只用于展示计算方法，未计入缓存、批处理、工具和其他服务费用。
适用条件、限制与建议
适合使用Luna的任务
- 输入输出格式稳定，可用规则或Schema快速验收。
- 请求量大，单次失败的影响较低。
- 可以在异常时切换到Terra或人工队列。
适合使用Sol的任务
- 复杂规划、长代码或多工具协同。
- 失败会造成明显业务损失，返工成本高。
- 有超时、权限和人工复核机制。
共同限制
- 价格和配额会变化，本文数字代表2026年8月26日官方页面记录。
- 官方规格不等于你的业务效果，仍需用脱敏数据做验收。
- 模型路由会增加编排、监控和缓存复杂度，应把系统维护成本计入预算。
FAQ
Terra是否可以替代Sol？
对于日常分析、代码辅助和常规代理步骤，Terra可能足够。复杂规划、长代码或失败代价较高的任务仍应保留Sol作为升级路径。
Luna的低价是否意味着质量一定更差？
价格反映官方定位和资源成本，不能单独推导业务质量。用固定样本、验收规则和人工返工量做对比更可靠。
Fast模式值得开启吗？
OpenAI在2026年7月30日文章中介绍，部分Sol请求可用Fast模式换取更高速度并按更高价格计费。只有延迟价值明确且预算可控时才建议启用，并在上线前重新核对当前条款。
