引言
OpenAI 的 GPT-5.6 系列包含三个模型层级：Sol、Terra 和 Luna。
OpenAI 并非为所有工作负载提供单一模型，而是根据能力、成本和吞吐量对系列进行区分：
- GPT-5.6 Sol 是旗舰模型，专为复杂专业工作、编程、研究、网络安全和长期代理任务设计。
- GPT-5.6 Terra 面向仍需强大智能但成本要求更严格的工作负载。
- GPT-5.6 Luna 是该系列中速度最快、价格最低的成员，适用于对成本敏感且高吞吐量的工作负载。
OpenAI 于 2026 年 6 月首次预览该系列，并于 7 月 9 日全面上线。AIBase 源文章于 7 月 30 日发布，重点介绍了此次发布背后的效率提升：更好的每令牌性能、更低成本的模型层级，以及旨在降低完成实际工作总成本的基础设施和代理循环优化。
这一关注点至关重要。对于生产级 AI 系统而言，相关指标越来越不仅仅是一个模型在孤立情况下看起来有多智能，而是它在给定的时间、计算资源和资金下能完成多少有用工作。
三个针对不同工作负载的 GPT-5.6 模型
OpenAI 将 Sol、Terra 和 Luna 描述为持久的能力层级，而非临时后缀。
代际编号标识 GPT-5.6 系列，而名称则区分预期的性能和成本水平。
| 模型 | 定位 | API 输入价格 | API 输出价格 | 上下文窗口 | 最大输出 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 复杂专业工作的旗舰模型 | 每 100 万个令牌 5 美元 | 每 100 万个令牌 30 美元 | 1,050,000 个令牌 | 128,000 个令牌 |
| GPT-5.6 Terra | 智能与成本的平衡 | 每 100 万个令牌 2.50 美元 | 每 100 万个令牌 15 美元 | 1,050,000 个令牌 | 128,000 个令牌 |
| GPT-5.6 Luna | 对成本敏感的高吞吐量工作负载 | 每 100 万个令牌 1 美元 | 每 100 万个令牌 6 美元 | 1,050,000 个令牌 | 128,000 个令牌 |
所有三个模型页面均列出 2026 年 2 月 16 日知识截止日期，并支持文本加图像输入及文本输出。
gpt-5.6 API 别名路由至 GPT-5.6 Sol。
GPT-5.6 Sol：旗舰模型
Sol 是 OpenAI 能力最强的 GPT-5.6 层级。
OpenAI 将其定位用于：
- 复杂编程
- 长期代理工作流
- 专业知识工作
- 科学研究
- 网络安全
- 计算机使用
- 多模态分析
- 高价值推理任务
在 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 上，OpenAI 报告 GPT-5.6 Sol 在最大推理模式下得分为 80，相比之下同一表格中 Claude Fable 5 的得分为 77.2。
OpenAI 还表示，在该比较中，Sol 使用的输出令牌不到一半，时间不到一半，同时其估计的任务成本更低。
这并不意味着 Sol 在每个基准测试中都全面更优。OpenAI 自己的发布表格显示，竞争对手模型在某些评估中领先。GPT-5.6 更一致的宣传点是 每令牌和每美元的性能，而非在每个任务类别中都全面领先。
GPT-5.6 Terra：平衡层级
Terra 是该系列中的中间模型。
OpenAI 将其能力描述为与 GPT-5.5 水平相当，而收费标准为：
- 每百万输入标记 2.50 美元
- 每百万输出标记 15 美元
这相当于此前旗舰级层级对应的 5 美元 / 30 美元定价的一半。
因此，Terra 适用于团队需要强大推理和智能体能力，但无需对每个请求都动用 Sol 的工作负载。
典型示例包括：
- 企业内部智能体
- 编码子智能体
- 文档分析
- 研究流程
- 工具密集型自动化
- 高量专业任务
该模型支持与 Sol 相同的 105 万标记上下文窗口和 12.8 万标记最大输出。
GPT-5.6 Luna：成本最低的 GPT-5.6 层级
Luna 专为吞吐量和成本最为关键的工作负载而设计。
其 API 价格为：
- 每百万输入标记 1 美元
- 每百万输出标记 6 美元
这使得输入和输出定价均 比 Sol 低 80%。
OpenAI 将 Luna 描述为其速度最快、价格最实惠的 GPT-5.6 模型。它适用于以下工作负载：
- 分类
- 提取
- 路由
- 高量处理
- 轻量子智能体
- 重复性结构化任务
- 可将困难案例升级至 Terra 或 Sol 的应用
较低的价格并不意味着 Luna 只是一个非推理型实用模型。它仍然支持 GPT-5.6 推理功能和 OpenAI 的工具生态系统，但其能力上限低于 Sol。
效率是 GPT-5.6 的核心主题
AIBase 文章强调，GPT-5.6 不仅仅是模型质量的升级。
更大的工程目标是提高每个标记产生的有用工作量，并减少智能体执行的额外开销。
OpenAI 的官方发布材料支持这一更广泛的方向。
该公司表示，GPT-5.6 经过训练，能用更少的输出标记完成有用工作，其开发者指南建议，在从 GPT-5.5 或 GPT-5.4 迁移时，测试相同的推理努力程度——通常降低一个层级。
这一点之所以重要，是因为广告中的标记价格只是智能体成本的一部分。
一个多步骤工作流可能通过以下方式消耗费用：
- 大量提示词
- 重复上下文
- 推理标记
- 工具定义
- 工具输出
- 重试循环
- 多次模型轮次
- 子智能体
- 长最终响应
因此，一个需要更少步骤的模型，即使其标称的每标记费率看似相近，在实际应用中也可能更便宜。
Sol 的编码性能改善了每美元性能比
原始文章重点介绍了 Sol 的编码智能体性能。
OpenAI 当前的基准表
报告：
| 编码评估 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|---|
| 人工智能分析编码智能指数 v1.1 | 80 | 77.4 | 74.6 | 76.4 |
| SWE-Bench Pro | 64.6% | 63.4% | 62.7% | 59.4% |
| DeepSWE v1.1 | 72.7% | 69.6% | 67.2% | 67.0% |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.8% | 87.4% | 84.7% | 85.6% |
这些数据来自OpenAI发布的启动表格，应在特定评估框架和设置背景下阅读。
例如，基准测试结果可能因以下因素而变化：
- 推理深度
- 智能体框架
- 工具可用性
- 时间限制
- 评估种子数量
- 模型快照
- 提示格式
OpenAI还指出，其部分成本和延迟比较是基于生产行为的离线估算，而非来自每个竞争服务的直接账单。
实际教训是应在代表性生产工作中测试模型，而非仅根据排行榜选择模型。
推理栈正在优化，而不仅仅是模型
AIBase来源描述了整个服务栈的优化，包括：
- 负载均衡
- 推测解码
- 缓存优化
- 优化的GPU内核
它还报告推理工作使令牌生成效率提升了超过15%。
这些底层服务细节在AIBase报告中呈现。OpenAI目前的GPT-5.6公开启动页面证实了改善服务和研究效率的更广泛努力，但确切的底层数据应视作来源报告，除非在OpenAI技术出版物或记录完整方法的基准测试中得到再现。
从OpenAI文档中可以独立确认的是，GPT-5.6增加了多种旨在减少不必要模型工作的机制。
其中包括：
- 更高效的令牌生成
- 显式提示缓存
- 持久化推理
- 编程式工具调用
- 针对合适工作负载的多智能体执行
- 可配置推理深度
工程方向是连贯的：在每个成功任务周围减少冗余工作。
提示缓存变得更加显式
GPT-5.6引入了更可预测的提示缓存。
OpenAI文档支持显式缓存断点，允许开发者决定哪些可重用提示前缀应被缓存。
对于GPT-5.6模型：
- 缓存写入按正常未缓存输入速率的1.25倍计费。
- 缓存读取可获得90%的缓存输入折扣。
- OpenAI文档指出新缓存行为的最低缓存生命周期为30分钟。
这改变了开发者对长期运行智能体的思考方式。
如果大型系统提示、工具目录、策略部分或稳定项目上下文被反复作为未缓存输入发送，成本可能很高。
当可重用前缀保持稳定时，缓存可降低该成本。
同时，不必要的缓存写入可能增加成本。因此，OpenAI建议同时跟踪缓存令牌和缓存写入令牌的使用情况，而非假定缓存总是更便宜。
工具编排可减少模型往返调用
第二个主要效率领域是智能体框架。
传统的工具循环通常如下：
-
模型决定调用
-
应用程序执行该工具。
-
完整的工具结果返回给模型。
-
模型读取结果并决定下一步操作。
-
调用另一个工具。
-
循环重复。
这种方法虽然灵活，但可能会变得昂贵。
大型中间工具输出可能会反复进入模型上下文，即使只需要其中一小部分数据。
GPT-5.6的程序化工具调用提供了另一种选择。
OpenAI文档显示，GPT-5.6可以在托管运行环境中编写JavaScript来：
- 调用符合条件的工具
- 在调用之间传递结果
- 过滤中间数据
- 合并记录
- 对结果排序
- 数据去重
- 验证数据
- 向模型返回更小的结构化结果
对于有界工作流，这可以减少：
- 模型轮次
- 提示增长
- 中间令牌
- 网络往返次数
OpenAI表示，当代码可以处理多个可预测的工具结果而不需要在每次调用后重新进行语义判断时，这种模式特别有用。
它并不适用于所有智能体任务。
在以下情况下，直接模型-工具交互仍然是更好的选择：
- 一次工具调用就足够
- 每个结果都可能导致下一步推理发生实质性变化
- 需要人工审批
- 中间结果已经很小
- 最终答案必须保留原生引用或产物
目标不是不惜一切代价最小化调用次数，而是避免通过模型传递不必要的信息。
对话历史与推理可更精细管理
AIBase文章还指出，更严格的对话历史管理是提高缓存复用率的方法。
OpenAI当前的GPT-5.6开发指南提供了相关的官方机制：持久化推理。
开发者可以配置如何让之前轮次的推理保持可用。
对于长期运行的工作流来说，这一点很重要，因为并非所有先前的想法都永远同样有用。
如果任务保持稳定，较早的推理可以改善连续性。
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如果目标发生变化，将所有先前的推理都继续保留会增加成本并引入过时假设。
因此，OpenAI允许应用控制推理上下文，并建议在手动管理历史时正确保留所需的响应项目。
这为开发者提供了另一个平衡以下要素的杠杆：
- 连续性
- 缓存效率
- 上下文大小
- 成本
- 质量
精简提示也可降低智能体成本
OpenAI的GPT-5.6开发指南特别推荐精简提示。
在内部编码智能体评估运行的样本中，OpenAI报告称，简化提示和工具描述：
- 评估分数提高了约10%至15%
- 总令牌数减少了41%至66%
- 成本降低了33%至67%
OpenAI明确表示这些数字仅供参考，并说明结果因工作负载而异。
建议不是删除有用的
约束。
其目的是去除重复内容。
实用的迁移流程如下：
- 从已可正常运行的提示词和工具集出发。
- 每次移除一组重复指令。
- 重新运行相同的评估任务。
- 保留能提升可衡量质量的约束条件。
- 删除那些增加令牌却未改善效果的指令。
这对代理产品尤为重要，因为同一系统提示词和工具描述每天可能被发送数千次。
模型选择应匹配工作负载
GPT-5.6 系列为开发者提供了三个主要的成本-质量选项。
质量为首要约束时使用 Sol
当任务能从尖端能力中获得实质性收益时，选择 Sol。
适用场景包括：
- 难度较高的软件工程
- 复杂研究
- 长周期规划
- 网络安全工作
- 高价值专业分析
- 质量小幅提升即可证明更大模型成本合理性的任务
使用 Terra 处理强大的通用生产工作
当任务需要较强推理能力但无需 Sol 时，Terra 是务实之选。
它适用于：
- 日常企业代理
- 编码辅助
- 文档工作流
- 研究子代理
- 中等复杂度的工具使用
- 高量级专业任务
在成本和数量占主导时使用 Luna
Luna 是以下场景的自然首选：
- 分类
- 提取
- 路由
- 数据转换
- 轻量级工具工作流
- 高量级后台自动化
常见架构是将常规工作路由至 Luna 或 Terra，仅将最困难的任务升级至 Sol。
价格仅是起点
对于代理系统，简单的按令牌比较可能会产生误导。
考虑两个模型。
模型 A 的每个输出令牌成本更低，但需要：
- 两倍的推理令牌
- 更多工具调用
- 更多重试
- 更多上下文
- 更多轮次
模型 B 标价更高，但完成任务所需的步骤减少一半。
第二个模型按每个完成任务计算可能仍然更便宜。
因此，评估 GPT-5.6 的团队应追踪：
- 任务成功率
- 总输入令牌数
- 总输出令牌数
- 缓存令牌数
- 缓存写入令牌数
- 模型轮次数
- 工具调用次数
- 延迟
- 重试率
- 人工修正时间
- 每个成功任务的总成本
这便是“每令牌智能”的实际含义。
实用的迁移测试
对于已在使用 GPT-5.5 或更早模型的团队，控制性比较比立即全面迁移更有用。
步骤 1：构建代表性评估集
包括：
- 简单请求
- 困难请求
- 长上下文任务
- 工具密集型工作流
- 已知失败案例
- 生产实例
步骤 2：将当前推理力度作为基线
OpenAI 建议从先前模型所用的相同推理力度开始。
然后测试降低一个级别。
GPT-5.6 可能在使用较少推理令牌的情况下保持质量，但这需在你的工作负载上确认。
步骤 3：比较 Sol、Terra 和 Luna
不要假设旗舰模型自动就是最佳生产选择。
衡量 Terra 或 Luna 能否以更低成本满足相同的验收标准。
步骤 4：测试提示缓存
跟踪缓存读取和写入。
当重复使用率高时，稳定上下文可能变得显著更经济，但频繁变化的提示前缀可能无法受益太多。
步骤5：在适当位置测试编程式工具调用
将其应用于边界明确的处理阶段，例如：
- 过滤
- 聚合
- 排序
- 联接
- 去重
将结果与普通的直接工具调用进行比较。
步骤6：衡量完成任务的经济性
只有当最终任务仍能达到质量标准时，更低的代币账单才有意义。
正确的优化目标不是最少的代币数。
而是以最低的可靠成本获得成功的结果。
为什么GPT-5.6反映出更广泛的效率转向
数年来，前沿模型的竞争一直被一个问题主导：哪个模型能力更强？
这个问题仍然重要。
但随着人工智能进入大规模生产，另一个问题同样重要：
系统每单位计算和每投入一美元能完成多少有用工作？
智能体系统放大了这种压力。
单个用户请求可能触发：
- 多次推理轮次
- 搜索
- 代码执行
- 外部API
- 子智能体
- 大上下文窗口
- 重复验证
如果没有精心编排，总账单会迅速增长。
GPT-5.6反映出从单纯扩展智能能力，向使智能部署更加经济的更广泛转变。
Sol 推动高端的智能能力。
Terra 降低强大通用工作的成本。
Luna 将模型系列带入高吞吐量工作负载。
提示缓存和编程式工具编排针对模型自身周围的系统开销。
结果是一个不仅围绕基准分数，而且围绕生产经济性设计的模型系列。
常见问题
什么是GPT-5.6？
GPT-5.6是OpenAI的模型系列，适用于复杂推理、编程、专业工作、智能体工作流和高吞吐量AI应用。该系列目前包括Sol、Terra和Luna。
GPT-5.6 Sol、Terra和Luna之间有什么区别？
Sol是旗舰级、能力最强的层级。Terra在智能和成本之间取得平衡，而Luna则针对低成本、高吞吐量工作负载进行了优化。
通过API使用GPT-5.6的费用是多少？
OpenAI将Sol的定价列为每百万输入代币5美元、输出代币30美元，Terra为2.50美元/15美元，Luna为1美元/6美元。缓存输入定价更低，非常长的提示可能适用不同的定价规则。
GPT-5.6的上下文窗口是多少？
OpenAI当前的API模型页面列出Sol、Terra和Luna的上下文窗口为1,050,000个代币。每个模型支持最多128,000个输出代币。
GPT-5.6 Sol在编程方面比GPT-5.5更好吗？
OpenAI报告称，Sol在多个编程智能体评估中得分更高，包括Artificial Analysis编程智能体指数、SWE-Bench Pro、DeepSWE和Terminal-Bench 2.1。实际生产性能仍然取决于仓库、智能体框架、提示和工具。
什么是编程式工具调用？
编程式工具调用允许GPT-5.6编写代码，在托管运行时中协调符合条件的工具并处理中间结果。它可以在边界明确的工作流中减少模型往返和代币使用。
例如过滤、连接、排序和聚合等操作。
GPT-5.6 支持提示词缓存吗？
支持。GPT-5.6 支持自动缓存和显式缓存断点。OpenAI 表示，缓存读取可享受 90% 的输入折扣，而新缓存写入费用为未缓存输入价格的 1.25 倍。
是否每个请求都应使用 Sol？
通常不需要。如果 Terra 或 Luna 能以更低成本满足相同的评估标准，那么使用较小的模型层级能改善应用的经济效益。只有当更高能力带来可衡量的收益时，才应将复杂任务路由至 Sol。
相关工具
- OpenAI API：访问 GPT-5.6 模型和 OpenAI 工具的官方开发者平台。
- GPT-5.6 模型指南：OpenAI 针对 GPT-5.6 系列模型提供的迁移与优化指南。
- GPT-5.6 Sol：官方模型规格、定价、上下文限制及 Sol 支持的特性。
- GPT-5.6 Terra：均衡型 GPT-5.6 层级的官方模型页面。
- GPT-5.6 Luna：最低成本 GPT-5.6 层级的官方模型页面。
- OpenAI Codex：OpenAI 面向软件开发工作流的智能编程环境。
相关链接
- OpenAI GPT-5.6 发布：OpenAI 的正式发布公告，包含基准测试表、安全详情、定价及产品可用性。
- GPT-5.6 Sol 预览：OpenAI 关于 Sol、Terra 和 Luna 的早期预览公告。
- OpenAI API 模型：当前 OpenAI 模型的官方目录及其核心规格。
- GPT-5.6 模型指南：关于推理消耗量、提示词缓存、持续推理及编程工具调用的官方指导。
- GPT-5.6 Sol API 页面：当前 Sol 的定价、上下文窗口、知识截止日期及支持的 API 功能。
- GPT-5.6 Terra API 页面：当前 Terra 的定价和模型规格。
- GPT-5.6 Luna API 页面：当前 Luna 的定价和模型规格。
总结
GPT-5.6 是一个包含三个层级的模型系列，而非单个通用模型。Sol 面向顶尖能力，Terra 为常规生产工作提供更具性价比的平衡方案，而 Luna 针对高吞吐量场景进行了优化。
最大主题是效率。OpenAI 通过结合更高 token 效率的模型、显式提示词缓存、持续推理、可配置的推理消耗量以及编程工具调用，减少完成复杂任务所需的模型工作量。
AIBase 消息源还报告了更多推理堆栈优化，包括推测解码和 GPU 内核工作，使 token 生成速度提升超过 15%。
效率。除非在完全文档化的OpenAI技术出版物中再现，否则这些低级数据应视为来源报道。
GPT-5.6的最优理解并非仅是更强的模型发布，而是试图在整个智能体工作流程中改善智能的经济性。
