GPT-5.6 Sol, Terra и Luna доступны в Kiro как встроенные модели. В обычном сценарии вы входите в Kiro, используете план с premium models и выбираете модель в интерфейсе Kiro. Добавлять OpenAI Platform API key или менять base URL для этого маршрута не нужно.
Это важно не только для настройки. У Kiro собственная единица расхода — credits — и собственный лимит контекста 272K. Цены за токены и окно 1.05M из документации прямого OpenAI API относятся к другому продукту.
Проверьте доступ в текущем клиенте
В актуальной таблице моделей Kiro GPT-5.6 отмечен для Pro, Pro+, Pro Max и Power. В Free эти модели сейчас не включены.
В IDE откройте чат, нажмите на имя текущей модели и выберите Sol, Terra или Luna. Выбор применяется к следующим сообщениям в разговоре. В CLI безопаснее начать с интерактивного списка:
text/model
Список, который возвращает именно ваш аккаунт и клиент, можно получить так:
bashkiro-cli chat --list-models --format json
Если модель есть в новости, но отсутствует в этом списке, не пытайтесь угадать идентификатор. Сначала выясните ограничение плана, региона, версии клиента или политики организации.
Считайте по текущим multipliers, а не по launch post
Kiro credits измеряют выполненную работу. Сложная spec task может стоить больше короткого вопроса на той же модели. Multiplier — относительный коэффициент к Auto, а не число токенов и не фиксированная цена одного запроса.
| Модель Kiro | Актуальный multiplier при Auto = 1.0x | Разумный первый сценарий |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 0.1x | Повторяемые задачи с четкой автоматической проверкой |
| GPT-5.6 Terra | 1.0x | Обычная многошаговая разработка и review |
| GPT-5.6 Sol | 2.4x | Сложный рефакторинг, терминальные задачи и отладка, где дешевые уровни не проходят приемку |
Старые статьи часто показывают Terra 1.2x и Luna 0.6x. Это значения из запуска 14 июля. Kiro обновила multipliers 31 июля: Terra стала 1.0x, Luna — 0.1x, Sol осталась 2.4x.
Для обычной задачи удобно начать с Terra. Luna подходит, если работа массовая, ограниченная и быстро проверяется. Sol имеет смысл повышать только тогда, когда она заметно сокращает ошибки и человеческую правку. Auto стоит оставить контрольной точкой.
Если вас интересует именно прямая API-экономика, используйте отдельное сравнение GPT-5.6 Sol, Terra и Luna для API. Его долларовые цены нельзя переносить на Kiro credits.
Зафиксируйте reasoning effort
Документация Kiro по reasoning effort перечисляет для всех трех моделей none, low, medium, high, xhigh, max. Встроенный default Kiro сейчас равен high.
В IDE уровень выбирается рядом с моделью. В CLI можно открыть picker или задать значение:
text/effort /effort medium
CLI сохраняет выбор. Поэтому перед сравнением проверьте текущий effort: оставшийся с прошлого сеанса max легко превращает тест скорости и credits в несопоставимый.
Начинайте с минимального уровня, который стабильно выполняет задачу. medium полезен как быстрый baseline; high или выше оправданы, когда вы наблюдаете пропущенные условия, неполный анализ или сложную ошибку, которую нижний уровень не исправляет.
Сравнивайте принятый результат
Публичный benchmark не знает ваш starting commit, права инструментов, тесты и определение готовности. Выберите одну небольшую настоящую задачу: исправить bug с уже падающим тестом, провести behavior-preserving refactor или реализовать ограниченную функцию с явными критериями.
Для каждой модели оставьте одинаковыми prompt, commit, доступные tools и test command. Запишите:
- прошли ли обязательные тесты без их удаления или ослабления;
- сколько понадобилось retries и ручных исправлений;
- остался ли diff в заданной области;
- сколько времени прошло до reviewable результата;
- сколько Kiro credits показал dashboard.
Дешевая Luna не выигрывает, если требует постоянного ремонта. Sol не выигрывает только из-за статуса flagship, если создает более крупный и рискованный diff. Сравнивайте стоимость результата, который вы готовы принять.
Почему модель может не отображаться
Проверьте маршрут по порядку:
- У аккаунта должен быть платный план с premium models.
- Перезапустите IDE или CLI; в Web обновите страницу. Это рекомендует первоначальная инструкция Kiro по rollout.
- В CLI запросите реальный список моделей, а не вводите ID вслепую.
- Для enterprise-аккаунта проверьте allowlist. В документации model governance сказано: если организация управляет разрешенным списком, новая модель не добавляется автоматически.
- Проверьте текущую доступность по стране и региону.
Не вставляйте случайный provider key в репозиторий. Это не чинит встроенную модель Kiro, а создает отдельного владельца credentials, billing, logs, data terms и support.
Учитывайте регион обработки
Текущая таблица inference regions говорит, что GPT-5.6 обслуживается из US даже при европейском Kiro profile. Для experimental models Kiro отдельно предупреждает о возможной обработке в коммерческих AWS Regions за пределами profile geography.
Этого недостаточно, чтобы описать все условия хранения данных, но достаточно для практического ограничения: EU profile сейчас не доказывает EU inference для GPT-5.6. Если код и prompt имеют требования residency, сначала проверьте актуальный договор Kiro и data-protection документы.
Используйте GPT-5.6, когда модель реально видна в selector, план и регион подходят, а одинаковая задача показывает лучший accepted-result cost или надежность. Если Auto или другая модель проходит приемку дешевле, быстрее или с меньшей правкой, оставьте ее. Успешное подключение заканчивается не названием модели, а воспроизводимым рабочим результатом.
