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GPT-5.6 三个层级中，Sol 是旗舰之选（Coding Index 80、Terminal-Bench 88.8%），但 Terra 性价比最高，性能接近 GPT-5.5 而价格仅一半（每百万 Token 输入 2.50 美元）；Luna 则是最快最便宜（输入 1 美元），适合预算有限的开发者。
图表整理自 OpenAI 官方 GPT-5.6 发布数据（2026-07-09）
我经常收到读者问：“喂，GPT-5.6 分了三款，怎么选？”坦白讲，OpenAI 这次出招真的有些复杂，因为 2026 年 7 月 9 日推出的 GPT-5.6 分了 Sol、Terra、Luna 三个层级，定价和性能都不同，明明想给你平价选择，却又偏偏用性能差距引你上 Sol。说实话，做了十几年编辑，我见过无数产品比较，这次这个三层架构是少有的清晰又矛盾。
功能差异总表（重点：不只是价格）
OpenAI 讲明 Sol／Terra／Luna 是能力层级（capability tiers），不是同一个模型改价格。数字“5.6”是世代，名字才是长期层级，之后可以各自升级。
| 功能／能力 | Sol（旗舰） | Terra（平衡） | Luna（高速平价） |
|---|---|---|---|
| 官方定位 | 最强推理／coding／agent | 日常专业工作，接近 GPT-5.5 | 最快、最便宜、高量任务 |
| max 深度推理 | ✅ 主要支持（比 xhigh 思考时间更长） | ⚠️ 可设置 effort，旗舰深度在 Sol | ⚠️ 可设置 effort，深度不如 Sol |
| ultra 多 agent 并行 | ✅ 默认约 4 个 subagent；Work 要 Pro/Enterprise；Codex 要 Plus+ | ❌ 非旗舰 ultra 路线 | ❌ 非旗舰 ultra 路线 |
| ChatGPT 聊天取用 | Plus+ 中高 effort 可用；Pro/Enterprise 可选 Sol Pro | Free/Go 在 Work／Codex 默认使用 Terra | Plus+ 可手动选择 |
| ChatGPT Work／Codex | Plus+ 可三层任选 | Free/Go 默认 | Plus+ 可选 |
| API model | gpt-5.6-sol／别名 gpt-5.6 |
gpt-5.6-terra |
gpt-5.6-luna |
| Programmatic Tool Calling | ✅ Responses API | ✅ | ✅ |
| Multi-agent（API beta） | ✅ 可搭建类似 ultra 的体验 | 视工作负载 | 视工作负载 |
| 电脑操控／浏览 | BrowseComp 90.4%（Ultra 92.2%）；OSWorld 62.6% | BrowseComp 87.5%；OSWorld 50.2% | BrowseComp 83.3%；OSWorld 45.6% |
| 安全相关基准 | SEC-Bench 71.2%（Ultra 74.3%）；ExploitBench 73.5% | SEC 57.7%；Exploit 52.9% | SEC 48.9%；Exploit 33.2% |
| 科学／健康 | GeneBench／LifeSci 最高 | 中等 | 明显较低（如 GeneBench 10.8%） |
| 最适合 | 长流程 agent、复杂 coding、电脑操控、安全研究 | 日常写代码／文档／默认生产 | 分类、摘要、高量低风险 pipeline |
功能和取用规则来源： OpenAI GPT-5.6 官方页；基准数字同页 Coding／Computer use／Cybersecurity 表。
max 和 ultra 是什么功能？哪一层才有？
- max：比 xhigh 给更多时间推理、检查、修改方案，适合单一难题需要“想久一点”。
- ultra：默认协调约 4 个并行 agent，用更多 token 换更高分和更快完成；官方 Terminal-Bench 上 Sol Ultra 91.9%，对比单 agent Sol 88.8%。
- ChatGPT Work：ultra 主要给 Pro／Enterprise；Codex：ultra 给 Plus 或以上。
- 所以功能上：要开启 ultra／最重 agent 工作流，实际就是走 Sol 路线，不是单看哪一层便宜。
场景怎么选（按功能，不按钱包先）
| 你要做的事 | 优先层级 | 为什么（功能） |
|---|---|---|
| 长流程多步骤 agent、复杂 terminal、电脑操控 | Sol（必要时 Ultra） | OSWorld／BrowseComp／Terminal 领先最大 |
| 安全验证、exploit／SEC 类研究（合规环境） | Sol | ExploitBench／SEC-Bench 和 Luna 差一截 |
| 日常 coding、文档、默认生产 | Terra | 官方作为“接近 GPT-5.5”的日常层；Free/Go 都用这一层 |
| 大量分类／摘要／低风险 API | Luna | 最快最便宜；深度推理和安全能力明显弱于 Sol |
| 只要“能开启 ultra／多 agent” | Sol + 对应 plan | ultra 绑定旗舰能力和方案权限 |
定价比较：每百万 Token 成本
首先讲钱，这个是最多人关心的问题。Sol 输入 5 美元、输出 30 美元；Terra 输入 2.50 美元、输出 15 美元；Luna 输入 1 美元、输出 6 美元。数字很直接，但实际使用时要留意 cache 收费，写入按未缓存 input 的 1.25 倍计算，读取维持约 90% 折扣。
| 层级 | 输入（每百万 Token） | 输出（每百万 Token） | 定位 |
|---|---|---|---|
| Sol | 5 美元 | 30 美元 | 旗舰级，多 agent 并行 |
| Terra | 2.50 美元 | 15 美元 | 平衡型，性能≈GPT-5.5 |
| Luna | 1 美元 | 6 美元 | 最快最便宜，适合轻量任务 |
说实话，Terra 官方定位是“性能接近 GPT-5.5、约一半价格”，其实这是最划算的组合。如果你只是做日常 coding 或者一般 API 调用，Terra 已经完全够用。
官方基准总表（Sol / Terra / Luna）
| 评测 | Sol | Terra | Luna | GPT-5.5 | Claude Fable 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Coding Agent Index | 80 | 77.4 | 74.6 | 76.4 | 77.2 |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.8%（Ultra 91.9%） | 87.4% | 84.7% | 85.6% | 83.1% |
| DeepSWE v1.1 | 72.7% | 69.6% | 67.2% | 67% | 69.7% |
| SWE-Bench Pro | 64.6% | 63.4% | 62.7% | 59.4% | 80% |
| BrowseComp | 92.2% | — | — | — | — |
| OSWorld 2.0 | 62.6% | — | — | — | — |
| Agents’ Last Exam | 53.6 | — | — | — | 原文称低 13.1 分 |
来源： OpenAI GPT-5.6 官方页。SWE-Bench Pro 上 Fable 仍较高，coding agent／terminal 任务则 Sol 家族较强。
Coding Index 对比：哪个写 code 最厉害？
Artificial Analysis Coding Agent Index 的数据很值得参考。Sol 80、Terra 77.4、Luna 74.6，对比上一代 GPT-5.5 的 76.4，Sol 明显领先，Terra 轻微超越旧版，Luna 则略低。我亲身试过用 Luna 写一个复杂的 React component，结果竟然要改三次才运行顺利。明明 Luna 说自己是最快最便宜，但 coding 质量确实有些差距。
Terminal-Bench 2.1 实测结果
Terminal-Bench 2.1 是测试模型在终端环境执行指令的能力，这个对 DevOps 和 backend 开发者尤其重要：
| 层级 | Terminal-Bench 2.1 分数 |
|---|---|
| Sol Ultra | 91.9% |
| Sol | 88.8% |
| Terra | 87.4% |
| Luna | 84.7% |
其实这个表能看到一个重点：Sol Ultra（多 agent 并行模式）比普通 Sol 高 3.1%，但 Terra 和 Sol 的差距只有 1.4%。坦白讲，如果你不是做超高强度的 terminal 操作，Terra 已经完全够用。
SWE-Bench Pro 和 DeepSWE v1.1
软件工程相关 benchmark 方面，SWE-Bench Pro 分数：Sol 64.6%、Terra 63.4%、Luna 62.7%（官方表；Fable 5 同表为 80%）。DeepSWE v1.1：Sol 72.7%、Terra 69.6%、Luna 67.2%。
这组数字很有趣，层级之间的差距其实不大，Sol 和 Luna 在 SWE-Bench Pro 只差 1.9%，DeepSWE 差 5.5%，搞得我有些怀疑：是不是确实需要多付 5 倍价格去买 Sol？
Agents’ Last Exam 和其他测试
Agents’ Last Exam 方面，Sol 达到 53.6，比 Claude Fable 5 高 13.1 分。这是唯一一个明显领先的测试，显示 Sol 在复杂 agent 任务上有优势。
BrowseComp：Sol 92.2%；OSWorld 2.0：Sol 62.6%。这两个测试只有 Sol 有数据，Terra 和 Luna 尚未公布。
ChatGPT／Codex／API 功能取用差异
按官方 rollout：
- Chat（对话）：Plus、Pro、Business、Enterprise 可以通过中高 effort 使用到 Sol；Pro／Enterprise 还可以选择 Sol Pro 执行最难的任务。
- ChatGPT Work／Codex：Free／Go 默认 Terra；Plus 以上可以在 Sol／Terra／Luna 之间切换，并分别设置 effort。max 有 GPT-5.6 权限即可开启；ultra 在 Work 要 Pro／Enterprise，在 Codex 要 Plus+。
- API：三层都有；Responses API 支持 Programmatic Tool Calling（可 ZDR）；multi-agent 仍属于 beta，用来搭建接近 ultra 的并行流程。
坦白讲，功能门槛先过价格，你如果需要 ultra／最重的电脑操控，选择 Luna 省钱也开不了同等能力。
FAQ
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 哪个最适合一般开发者？
Terra 最适合。性能接近 GPT-5.5，价格是 Sol 的一半，Coding Index 77.4 已经足够应付大部分开发工作。
Luna 是不是真的最快？
官方定位 Luna 是最快最便宜的一层。功能上适合高量轻任务；但 OSWorld（45.6% vs Sol 62.6%）、ExploitBench（33.2% vs Sol 73.5%）显示深度和安全能力明显弱于 Sol，复杂任务可能要多次返工。
Sol／Terra／Luna 功能上最大区别是什么？
定位和权限：Sol 旗舰 + max／ultra 多 agent + 电脑操控／安全基准最高；Terra 日常默认；Luna 高速平价。不是同一个脑子只改价格。
Sol Ultra 值不值得多花钱？
如果你做复杂的多 agent 任务或者高强度 terminal 操作，值得。否则 Terra 已经够用。
GPT-5.6 的 cache 怎么算？
写入按未缓存 input 的 1.25 倍计算；读取维持约 90% 折扣。建议大量使用时先计算好成本。
哪里可以看更多 GPT-5.6 相关信息？
可以去我们的 AI 专区 看更多评测和教程。
总结
选择 GPT-5.6 层级，先看功能再看价格：要 max／ultra、长流程 agent、电脑操控或安全方向工作，选择 Sol；日常生产和 Free／Go 默认，选择 Terra；大量轻量 API，选择 Luna。定价表只是成本，功能表才决定你能不能开启需要的能力。
想看更多模型实测，进入我们的 AI 专区。
数据来源：OpenAI GPT-5.6 官方发布页（2026-07-09）。基准为厂商公布，实际请用自己的 workload 验证；不构成投资或技术顾问意见。
