2026/07/27 · 更新于 2026/10/22

GPT-5.6 使用指南：Sol、Terra 和 Luna 三档对比

Sol、Terra、Luna 三档定价与性能、Terminal-Bench 基准、max/ultra 推理模式、选档指南。

选择 GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna 时，先从能通过自己质量检查的最低成本档位开始：Luna 用于成本敏感的大批量任务，Luna 的错误或重试成本足以支持升级时评估 Terra，而 Sol 用于额外能力能够抵消成本的高难度专业工作。目前，提示词输入不超过 272K token 时，OpenAI Standard 的输入/输出费率为每百万 token：Luna $0.20/$1.20、Terra $2/$12、Sol $4/$20。三者的文档上下文和输出限制相同，多付费并不会换来更大的窗口。^[3]^[4]^[5]

下列价格和当前 API 限制核对于 2026 年 10 月 23 日。发布过程和 Terminal-Bench 的讨论保留为历史背景，不是新一轮基准实测，也不意味着发布评测中的每种模式都是 API 参数。

OpenAI 从 2026 年 6 月 26 日开始有限预览 GPT-5.6，这次发布最奇特的地方是几乎没有人能使用它。大约二十个经过审核的合作方通过 API 和 Codex 获得了访问权限，OpenAI 称美国政府要求了这个分阶段推出方案^[1]。

这个限制随后被解除了。如今了解怎样使用 GPT-5.6 是一个实际问题，而不再是等待游戏，答案主要关乎选择三个档位中的一个：Sol 旗舰档、Terra 平衡档工作马，以及 Luna 经济档。每一档都是一个持久的能力等级，而非临时变种。

本指南介绍当前三个档位的选择、价格和限制，同时保留发布时的基准及其四项说明、历史 ultra 评测设置，以及影响发布过程的网络安全审查。

TL;DR

三个档位共享限制。 Sol 是旗舰，Terra 兼顾智能与成本，Luna 面向成本敏感的大批量任务。三者都支持 max 推理强度。^[3]^[4]^[5]
在发布时的 Terminal-Bench 2.1 表中，Sol 得分为 单智能体模式下为 88.8%，ultra 模式下为 91.9%。相对 Claude Mythos 5 的单智能体领先幅度为 0.8 个百分点，这个差距在噪声范围内^[1]。
ultra 不是单个智能体。 它协调多个子智能体并行运行，所以其分数不能直接与单智能体基线比较^[1]。
按通过验收的任务选择，而非档位名称。 常规大批量任务先测试 Luna，在其未完成好的任务上比较 Terra，并在改进足以抵消更高成本时使用 Sol。
reAPI 短上下文输入/输出价格为 OpenAI 当前 Standard 费率的 80%：Sol $3.20 / $16.00、Terra $1.60 / $9.60、Luna $0.16 / $0.96（每百万 token，2026 年 10 月 23 日核查）。这个比例不代表每项长上下文费率。^[8]
评估窗口被意图缩小。 OpenAI 仅发布了编码、生物学和网络安全评估，保留了 SWE-bench、GDPval、数学和幻觉数字^[1]。

gpt 5.6 sol vs terra vs luna

GPT-5.6 继承于 GPT-5.5，这是 2026 年 4 月发布的完全重训练的智能体模型。GPT-5.5 是一个具有推理努力等级的单一模型，而 GPT-5.6 是一个在同一代码号下的三档系列。OpenAI 的表述明确：代码号标识一代，而 Sol、Terra 和 Luna 标识可以独立演进的持久能力档位^[1]。

这句话是这次发布中最重要的设计决策。它将"有多聪明"与"有多新"解耦了。未来的某代可能会发布新的 Luna 而不碰 Sol，Sol 升级也不会强制 Terra 上的所有人重新测试他们的管道。

档位	定位
GPT-5.6 Sol	复杂专业工作的旗舰档；在高难度任务足以证明更高费率合理时评估
GPT-5.6 Terra	兼顾智能与成本；Luna 不能满足任务要求时评估
GPT-5.6 Luna	快速且经济，针对高容量例行任务

gpt 5.6 context window

OpenAI 目前为 GPT-5.6 三个档位规定了相同限制：总上下文窗口为 1,050,000 token、最多输入 922,000 token、最多输出 128,000 token。输入上限不等于总上下文窗口。三者均接受文本和图片输入、输出文本；模型页列出了流式输出、结构化输出和函数调用。其托管工具列表明确标注为 Responses API 的能力，不能据此保证所有兼容接口都提供相同工具。^[3]^[4]^[5]

三者都支持 none、low、medium、high、xhigh 和 max，默认值为 medium。当前模型文档没有将 minimal 或 ultra 列为推理强度值。推理 token 占用上下文并按输出计费；输出额度必须同时覆盖隐藏推理和可见答案。^[6]

Terminal-Bench 2.1 及其四个注脚

OpenAI 在预览中仅发布了三个基准领域的结果——编码、生物学和网络安全，明确保留了其余的供正式发布^[1]。它想让你记住的是 Terminal-Bench 2.1，这个基准测试的是需要规划、迭代和工具协调的命令行智能体工作流。

Terminal-Bench 2.1 智能体命令行编码分数，对比 GPT-5.6 Sol ultra 模式、GPT-5.6 Sol、Claude Mythos 5、GPT-5.6 Terra、Claude Fable 5、GPT-5.5、GPT-5.6 Luna、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro Preview

模型	Terminal-Bench 2.1
GPT-5.6 Sol （`ultra` 模式）	91.9%
GPT-5.6 Sol	88.8%
Claude Mythos 5	88.0%
GPT-5.6 Terra	84.3%
Claude Fable 5	84.3%
GPT-5.5	83.4%
GPT-5.6 Luna	82.5%
Claude Opus 4.8	78.9%
Gemini 3.1 Pro Preview	70.7%

仔细看这个表格，它在四个方面比"新的最先进"的标题更诚实^[1]。

91.9% 的记录使用 ultra，这不是单个智能体。 它来自 Sol 编排子智能体。与单智能体基线比较它不是苹果比苹果。公平的比较是 Sol 的 88.8%。

单智能体 Sol 超越 Claude Mythos 5 仅 0.8 个百分点。 同一模型的两次运行可能不同超过这个值。OpenAI 在编码曲线顶端确实有实际领先，但在这个基准上它很窄，不是爆炸性突破。

Terra 与 Claude Fable 5 打成平手，略胜 GPT-5.5。 84.3% 与 Fable 5 完全相同，仅比它替代的模型高不到一个百分点。结合价格下降，这是真正的商业故事：以更低的发布价获得相近的已公布 Terminal-Bench 结果，而不能证明各类任务中的编程能力相等。

Gemini 3.1 Pro Preview 落后约 21 个百分点。 这个差距是真实的但特定于基准。Gemini 在这里没有展示的长文本检索和多模态工作上领先。

在生物学方面，OpenAI 报告 Sol 在 GeneBench v1 上实现了比 GPT-5.5 更强的结果同时使用更少 token，但没有发布原始数字，所以那是定向声明而不是可验证的分数^[1]。

`max` 和 `ultra`

发布时的比较使用了 max 和 ultra 多智能体评测设置。当前接入 API 时，应将这个历史标签与文档规定的参数区分开：Sol、Terra 和 Luna 都支持 max，而 ultra 不属于它们当前六个推理强度值。^[3]^[4]^[5]

GPT-5.6 推理模式对比，显示 max 作为单个智能体深度推理一个难题，ultra 作为编排器生成平行子智能体

配图描述的是发布时的比较。其中的 ultra 分数使用了子智能体，并非同等条件下的单智能体结果。它不能证明存在可调用的 ultra 参数，也不能证明 reAPI 内置了这项编排能力。

OpenAI 当前的 Responses API 则分别提供推理强度和推理模式控制。reasoning.mode 可选择 standard 或 pro；Pro 模式会执行更多模型工作，并按该模型的标准 token 费率对产生的 token 计费。因此，即使单个 token 的费率不变，总成本也可能更高。GPT-5.6 在两种模式下的默认强度都是 medium。^[6]

reAPI 为这些模型提供的公开路由是 Chat Completions，使用 reasoning_effort。不能假设把字段复制到该请求中，就能启用 OpenAI 仅在 Responses 中提供的模式、持久化推理或托管智能体功能。

gpt 5.6 pricing

GPT-5.6 定价档位显示 Sol $5 输入和 $30 输出，Terra $2.50 和 $15，Luna $1 和 $6（每百万 token）

配图保留的是发布价格。下表当前价格列均为短上下文的每百万 token 输入/输出价格，不能通用于所有提示词长度或处理模式。^[2]^[8]

档位	OpenAI 推出时的挂牌价（每百万输入/输出）	OpenAI Standard，2026 年 10 月 23 日	reAPI 上的价格，2026 年 10 月 23 日
GPT-5.6 Sol	$5 / $30	$4 / $20	$3.20 / $16.00
GPT-5.6 Terra	$2.50 / $15	$2 / $12	$1.60 / $9.60
GPT-5.6 Luna	$1 / $6	$0.20 / $1.20	$0.16 / $0.96

两个东西在 OpenAI 推出时的数字中脱颖而出。Sol 保持了 GPT-5.5 的精确 $5 / $30 定价同时添加能力和新模式，这是更多却钱相同的罕见情况。而 Terra 在发布时报告了与 GPT-5.5 相近的 Terminal-Bench 结果，同时发布价更低，因此值得评估^[1]。把 Sol 的 token 效率增益叠加上去，因为它用更少的输出 token 达到可比结果，每个任务的有效成本下降比标题费率暗示的要大。

OpenAI 此后下调了三个档位的挂牌价格，其中 Sol 属于促销，官方表示至少持续至 2026 年 11 月 21 日^[2]。Sol 现在低于 GPT-5.5 的 $5 / $30，而不再与其持平。当前 reAPI 短上下文输入/输出费率为 OpenAI Standard 的 80%，但各档位的相对价格已经变化：Luna 的 $0.20/$1.20 为 Terra 的 $2/$12 的十分之一，而发布时并不是这个比例。Sol 的 11 月日期是最低促销期限，不代表次日一定涨价。应选择满足实测质量要求的最低成本档位，而不是自动默认 Terra。

输入超过 272K token 时，OpenAI 对整个请求按 2x 输入费率和 1.5x 输出费率收费，而不是只对超过门槛的 token 加价。当前 Standard 缓存和长上下文费率如下：^[2]

档位	短上下文缓存读取 / 30m 写入 / 12h 写入	长上下文输入 / 输出	长上下文缓存读取 / 30m 写入 / 12h 写入
GPT-5.6 Sol	$0.40 / $5.00 / $10.00	$8.00 / $30.00	$0.80 / $10.00 / $20.00
GPT-5.6 Terra	$0.20 / $2.50 / $5.00	$4.00 / $18.00	$0.40 / $5.00 / $10.00
GPT-5.6 Luna	$0.02 / $0.25 / $0.50	$0.40 / $1.80	$0.04 / $0.50 / $1.00

OpenAI 支持隐式和显式缓存。默认 30 分钟缓存写入的费用为普通输入的 1.25x；Responses API 还提供最低保留 12 小时的选项，费率为 2.5x。这些是写入总费率，不是在普通输入之上另加的费用。这三个模型的读取费率为 0.1x。可缓存前缀至少需要 1,024 token。12 小时设置表示最低存续时间，不是到期删除时点。^[7]

以不使用缓存的 20,000 个输入 token 和 5,000 个计费输出 token 为例，OpenAI Standard 的计算为 (20,000 × input rate + 5,000 × output rate) / 1,000,000：Sol $0.18、Terra $0.10、Luna $0.01。按 reAPI 短上下文输入/输出费率，三者分别为 $0.144、$0.08 和 $0.008。这里固定了 token 数量，计费输出包含推理，不含工具、税费和缓存操作；这些是计算示例，不是实测的任务完成成本。

对于不使用缓存的 300,000 个输入 token 和 5,000 个计费输出 token，OpenAI 对整个请求应用长上下文费率后，费用为 Sol $2.55、Terra $1.29、Luna $0.129。较低的短上下文费率不再适用。对于使用缓存的请求，应先区分普通输入、缓存读取和缓存写入，再分别乘以对应费率；若把缓存 token 再算作普通输入，会高估账单。

reAPI 在 10 月 23 日渲染出的长上下文输入/输出费率为每百万 token Sol $6.40/$24.00、Terra $3.20/$14.50、Luna $0.320/$1.440。Terra 显示的长上下文输出价是 $14.50，因此不能把“80%”概括为所有费率。请在模型页核对具体类别；此表不承诺 reAPI 提供 OpenAI 可选的缓存存续时间。^[8]

以上 OpenAI 数字采用 Standard 处理模式，不含单独计价的工具及区域处理附加费。Batch、Flex 和 Fast 模式有独立价目表，不能将某个模型的其他处理模式与另一模型的 Standard 费率当成服务条件相同来比较。^[2]

塑造这次推出的审查

即便现在访问已开放，理解这部分仍值得关注，因为它是先例而不是脚注。

OpenAI 限制初始发布到大约二十个经过审核的合作方，其中美国政府要求在事先预览模型能力^[1]。触发器是网络安全能力。Sol 显著推进了漏洞研究，在涉及 Chromium 和 Firefox 的评估中，它识别了 bug 和利用原语，即漏洞的构建块，而没有在测试条件下自主生产功能完整的全链利用。OpenAI 声称 Sol 不超越其备战框架中的网络关键阈值，这个区分是发布它的全部基础^[1]。

值得注意的是，OpenAI 没有将这个安排背书为永久，说这类政府访问流程不应变成长期默认，因为它阻止了最好的工具到达需要它们的防守者^[1]。

随它一起发布的安全栈值得了解，因为它预示了高能力模型将如何普遍推出：训练内置的拒绝、可以暂停生成供更大模型审查的实时网络和生物学分类器、账户级审查标记活动，以及对最敏感能力的区分访问。OpenAI 为通用越狱的自动红队投入了超过 700,000 个等效 A100 GPU 小时^[1]。

OpenAI 坦言这些保障会误触：合法的安全研究者可能在双用途请求上触发拒绝。

案例强强弱弱的地方

强。智能体命令行编码，这里单智能体 Sol 在基准上领先而 ultra 扩展了它。Token 效率，这对高容量智能体复合。中端价值，这里 Terra 的价格下降是这次发布最广泛有用的改变。发布时的 ultra 结果包含多智能体编排，应将其理解为评测设置，而不是对当前 reAPI 功能的承诺^[1]。

弱。标题是一个基准上 0.8 点的胜利。评估窗口意图小，没有 SWE-bench、GDPval、数学或幻觉数字发布，所以 GPT-5.6 是否修复了困扰 GPT-5.5 的自信幻觉问题仍未知。而一切都是 OpenAI 在其自身工具下的供应商报告^[1]。

直到扩展套件和独立评分登陆，对一般能力的判断应保持保留。

如何使用 GPT-5.6：选择哪个档位

Luna 用于成本敏感、且能通过检查的大批量常规任务。 从有代表性的分类、抽取或短答案任务开始，记录通过验收的输出、重试和审核工作量。只有输出满足工作要求，更低的 token 价格才有意义。

Terra 用于额外能力足以改善结果、并证明其价格合理的场景。 应在 Luna 的实际失败用例上比较，而不是认为每个生产请求都需要中间档位。发布时的编程基准只能说明该项评测结果，不能证明所有任务上的能力相等。

Sol 用于改善效果足以抵消额外成本的复杂专业工作。 采用相同工具和验收标准测试高难度编程或长程任务。三个档位均支持 max；更高推理强度和更大上下文窗口都不是 Sol 独有。不能假设 ultra 是受支持的请求值，并据此选择 reAPI 档位。

在 reAPI 上调用 GPT-5.6

三个档位都已注册到 reAPI 的 OpenAI 兼容接口 https://reapi.ai/api/v1/chat/completions。请使用当前 reAPI 工作区的 key，以及带档位后缀的准确请求模型 ID，保留 OpenAI ID 中的点：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_REAPI_KEY",
    base_url="https://reapi.ai/api/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module and add tests."}],
    max_tokens=16000,
    stream=True,
)

将 gpt-5.6-terra 替换为 gpt-5.6-sol 或 gpt-5.6-luna，即可在相同 Chat Completions 请求格式下比较档位。OpenAI 文档记载了不带后缀的 gpt-5.6 别名，但 reAPI 当前登记的是三个带后缀的 ID，在这里应使用这些准确字符串。reAPI 为三者配置的输出上限均为 128,000 token，文档列出的推理强度值为 none、low、medium、high、xhigh 和 max。^[8]

OpenAI 为这一系列同时提供 Chat Completions 和 Responses，并推荐推理工作流使用 Responses。reAPI 未公开 /v1/responses 路由。参数可以透传，并不证明功能等同：不能假设此 Chat 接口复现了 OpenAI 托管工具集、Pro 推理模式或持久化推理约定。所链接的 reAPI 接口文档说明了接入方式；本次文章更新没有执行生产生成调用。^[6]^[8]

当前费率在 reapi.ai/models/gpt-5-6-sol、reapi.ai/models/gpt-5-6-terra 和 reapi.ai/models/gpt-5-6-luna。