# OpenAI API GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选：价格与验收方法

> Sol 已启用临时促销价。先算清 API 与 credits 的适用边界，再用同一组任务比较三档模型的通过率、重试和返工成本。

- URL: https://blog.laozhang.ai/zh/posts/gpt-5-6-sol-vs-terra-vs-luna
- Published: 2026-07-11
- Updated: 2026-08-27
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/zh/about)
- Topic: 模型对比
- Tags: GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna, OpenAI API, 模型选择

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如果你正在为 OpenAI API 选择通用模型，可以先按任务风险确定起点：

- **复杂推理、困难编程或错误代价高**：从 `gpt-5.6-sol` 起测。
- **质量和成本都重要的常规生产任务**：把 `gpt-5.6-terra` 放在第一轮候选中。
- **高吞吐、单次任务价值较低且容易验收**：从 `gpt-5.6-luna` 起测。

这是截至 **2026 年 8 月 27 日**，基于 [OpenAI Models 页面给出的三档定位](https://developers.openai.com/api/docs/models)所做的起测建议，不是独立性能榜单。Sol 被定位于复杂推理和编程，Terra 强调智能与成本的平衡，Luna 面向成本敏感的大规模工作负载；这些描述不能证明某一档在你的任务上必然更准、更快或更便宜。

真正的决定应当来自同一组代表性任务：质量不达标就升级，质量达标后再向下探成本。本文比较的是 OpenAI API 当前推荐的三个 GPT-5.6 通用档位，不是完整模型目录，也不把 token 促销误写成 ChatGPT 订阅套餐降价。

## 先确认你调用的是哪个 model ID

API 中应该显式写出 `model ID`（模型标识）：

| 档位 | 显式 model ID | 适合作为起测点的工作负载 |
| --- | --- | --- |
| Sol | `gpt-5.6-sol` | 多约束推理、困难代码任务、高错误代价分析 |
| Terra | `gpt-5.6-terra` | 结构化提取、客服草拟、常规代码与内容处理等混合任务 |
| Luna | `gpt-5.6-luna` | 可自动验收的大批量分类、改写等成本敏感任务 |

当前 `gpt-5.6` alias（会被平台重新指向具体版本的别名）指向 `gpt-5.6-sol`，这一点来自 [OpenAI Latest model guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)。alias 的目标会变化；如果线上结果需要可复现，部署前应重新核对，并优先使用经过验收的显式 ID。ChatGPT 界面里的名称、API alias 与 API 的显式 model ID 也不是同一层概念，不能只凭界面名称推断实际调用对象。

## 三档共享哪些能力，哪些不能靠规格推断

按 [OpenAI 的模型对照页](https://developers.openai.com/api/docs/models/compare)，三款均支持 Responses API、Chat Completions 和 Batch，context window（上下文窗口）为 1,050,000 tokens，最大输出为 128,000 tokens。各自的详细模型页还列出共同规格：最大输入 922,000 tokens、知识截止日期 2026-02-16，支持 text/image 输入和 text 输出，详见 [GPT-5.6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol)、[GPT-5.6 Terra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra) 与 [GPT-5.6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna)。

| 比较项 | Sol | Terra | Luna |
| --- | --- | --- | --- |
| context window | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens | 1,050,000 tokens |
| 最大输入 | 922,000 tokens | 922,000 tokens | 922,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens | 128,000 tokens | 128,000 tokens |
| 输入与输出形态 | text/image → text | text/image → text | text/image → text |
| 可用 API | Responses、Chat Completions、Batch | Responses、Chat Completions、Batch | Responses、Chat Completions、Batch |

这里有两个容易混淆的数字：1,050,000 是总上下文窗口，922,000 是最大输入；128,000 是最大输出。更重要的是，共同规格只说明接口容量相近，不能推出三款质量、延迟或吞吐相同。也不能据此断言 Luna 一定更快，或 Sol 一定能产生更好的可用结果。

## 先算 Standard 短上下文费用

以下是截至 2026 年 8 月 27 日的 OpenAI 官方直连 API 美元费率，单位均为**每 100 万 tokens**。根据 [OpenAI Pricing 页面](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)，Standard（标准处理档位）且输入不超过 272K tokens 时：

| 模型 | 输入 | cached input | cache write | 输出 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| `gpt-5.6-sol` | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $20.00 |
| `gpt-5.6-terra` | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $12.00 |
| `gpt-5.6-luna` | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $1.20 |

`cached input` 是命中缓存的输入，`cache write` 是写入显式提示缓存的输入。两者与普通未缓存输入不是同一个计费类别；表中的 cache write 价格是相应未缓存输入价格的 1.25 倍。估算账单时，应按实际 usage 中的 token 分类分别相乘，不能把所有输入都套用最低价格。

### 8 月 Sol 降价和 7 月调价不是同一件事

[OpenAI 的 GPT-5.6 发布页](https://openai.com/zh-Hans-CN/index/gpt-5-6/)记录了两次更新：7 月 30 日下调 Terra 与 Luna，8 月 21 日才把 Sol 的 API 和适用 credits 价格降低 20% 以上。因此，7 月资料里“Sol 价格不变”在当时可能正确，却不能代表今天。

对官方直连 API 而言，Sol 短上下文输入从 $5 降到 $4，cached input 从 $0.50 降到 $0.40，cache write 从 $6.25 降到 $5，输出从 $30 降到 $20。输入降幅是 20%，输出降幅约 33%，不能统一写成一个模糊百分比。[Sol 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol)将其明确标为促销价，并说明**至少持续到 2026 年 11 月 21 日**；OpenAI 尚未公布促销后的价格，因此不要直接把旧价写进 12 月预算。

适用的 ChatGPT Work/Codex purchased credits 或 Enterprise 按 token 美元结算也会反映促销，但这不代表订阅月费、方案内含用量、5 小时/每周限额或 legacy credit rate 改变。应按工作区实际采用的[credits 费率表](https://help.openai.com/zh-hans-cn/articles/11481834)或[企业按 token 费率表](https://help.openai.com/zh-hans-cn/articles/20001415)核对。AWS、OpenRouter、Vercel 等渠道有自己的账单，不应把其价格当作 OpenAI 官方直连价。

![GPT-5.6 三档当前费率、服务档位、轮测字段与每个合格结果成本流程](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-5-6-sol-vs-terra-vs-luna/img/current-price-and-test-map.webp)

### 用 100K 输入和 10K 输出复算一次

假设一次调用使用 **100K 未缓存输入**和 **10K 输出**，采用 Standard、短上下文计价，且不发生 cache write：

- Sol：`100,000 ÷ 1,000,000 × $4 + 10,000 ÷ 1,000,000 × $20 = $0.60`
- Terra：`100,000 ÷ 1,000,000 × $2 + 10,000 ÷ 1,000,000 × $12 = $0.32`
- Luna：`100,000 ÷ 1,000,000 × $0.20 + 10,000 ÷ 1,000,000 × $1.20 = $0.032`

这个算例只比较纯 token 费用，不包含缓存写入、工具调用费、区域处理附加费、失败重试或人工修复。它能说明单次请求的价格差距，却不能直接回答哪个模型完成任务最便宜。

## 超过 272K 输入后，不能只给超出部分加价

当一次请求的输入超过 272K tokens，三档模型都会进入 long-context（长上下文）计价：**整次请求**的输入费率变为短上下文的 2 倍，输出费率变为 1.5 倍，而不是只对超过 272K 的那一段加价。按当前促销价，Sol 的 long-context 输入、cached input、cache write、输出分别为 $8、$0.80、$10、$30。这一规则及费率以 [OpenAI Pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)和各模型页的当前说明为准。

这意味着跨过阈值前后可能出现明显账单跳变。若工作负载经常靠近 272K，不要用平均输入长度估算；应从真实请求中统计跨过阈值的比例，并分别计算短、长上下文成本。也不要把“模型支持约 1.05M context”误解为“在整个窗口内都按短上下文单价收费”。

工具调用费用不属于上述 token 单价。对于 2026-03-05 及以后发布、且符合区域处理条件的模型，区域处理还可能增加 10% 费用；项目是否适用、支持哪些区域，应在部署时按当前 Pricing 页面和项目配置核对。

## Batch、Flex、Fast 会怎样改变价格

理解 Standard 单价后，再看服务档位更容易：对官方直连 API，当前 GPT-5.6 的 Batch 与 Flex token 费率都是 Standard 的 **0.5 倍**，Fast 是 Standard 的 **2 倍**。Work/Codex credits 应使用对应费率表，不能直接套用 API 倍率。它们改变的不只是价格，还可能涉及可用性、排队方式和延迟，因此不能只看倍率就替线上流量选档。

| 服务档位 | 相对 Standard 的 token 费率 | 适合验证的方向 |
| --- | ---: | --- |
| Batch | 0.5× | 可异步完成、能够批处理的任务 |
| Flex | 0.5× | 能接受相应可用性和延迟特征的弹性任务 |
| Standard | 1× | 常规在线请求的成本与效果基线 |
| Fast | 2× | 对响应速度有明确价值、且项目支持的请求 |

OpenAI 在 [2026-07-30 的 Changelog](https://developers.openai.com/api/docs/changelog)中用 Fast 取代了公开产品名 Priority Processing。兼容请求仍可携带 `priority`，响应也可能报告 `priority`；这不代表当前公开产品仍叫 Priority。通过 Responses API 请求时，`service_tier` 是服务档位字段，具体可用值、项目权限和有效响应应以 [Responses API create reference](https://developers.openai.com/api/reference/resources/responses/methods/create)及实际响应为准。

## 按任务风险选起测模型，而不是先选“冠军”

价格只是输入之一。更稳妥的顺序是先问：错误是否容易发现，失败是否能够自动重试，错误结果会造成多大损失？

### 高复杂度或高错误代价：从 Sol 起测

复杂代码迁移、跨文件调试、多约束规划，或一旦判断错误就会产生较高人工与业务成本的分析，可以先用 `gpt-5.6-sol` 建立质量基线。促销后 Sol 相对 Terra 的输出单价差从 2.5 倍缩小到约 1.67 倍，一些过去卡在成本边界的任务值得重新轮测；这仍不是 Sol 自动胜出的证据。

如果 Sol 在代表性任务上稳定通过，再用相同输入、工具和验收条件测试 Terra。只有 Terra 的通过率与错误类型仍可接受，降档才有意义。

### 日常混合任务：把 Terra 与相邻档一起测

结构化提取、客服草拟、常规代码辅助和内部内容处理等任务，通常同时在意质量和费用，可以先测 `gpt-5.6-terra`，再根据失败方向与 Sol 或 Luna 对照。

- 若失败集中在推理深度、多约束遵循或难以修复的边界条件，向 Sol 升级。
- 若大多数结果一次通过、错误容易自动检测，并且流量使 token 成本成为主要压力，向 Luna 回退测试。

不要把“平衡型定位”改写成“所有生产环境的默认赢家”。Terra 是否平衡，只能由你的合格结果和总投入来证明。

### 高吞吐、低单次风险：从 Luna 起测

大批量分类、格式受控的改写或其他可自动验收的低风险任务，可以从 `gpt-5.6-luna` 起测。它的官方定位和单价使它值得进入第一轮，但不保证更低延迟，也不保证最低总成本。

如果 Luna 需要多次重试，或失败结果占用大量人工修复时间，即使单次 token 费最低，每个合格结果的成本也可能高于 Terra。相反，如果验收规则清晰且一次通过率足够高，它才真正兑现成本优势。

## 用同一组代表性任务轮测三个显式 ID

先从真实流量中选一组代表性任务，覆盖常见输入、长尾难例和必须拒绝的边界情况。为每个任务写下相同的通过标准，然后在提示词、工具、输入和服务档位保持一致的前提下轮换三个显式 model ID。

下面的 Python 示例使用 Responses API 做最小轮测。它不替你决定胜负，只把同一个输入依次发送给三个模型；OpenAI 当前建议在 GPT-5.6 的推理、工具调用和多轮工作流中使用 Responses API，相关能力边界见 [Latest model guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)。

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI()
models = ["gpt-5.6-sol", "gpt-5.6-terra", "gpt-5.6-luna"]
task = """把下面的工单归类为 billing、account 或 technical，并只返回 JSON。
工单：用户表示银行卡已经扣款，但 API 账户余额没有更新。"""

for model in models:
    response = client.responses.create(
        model=model,
        input=task,
    )
    print(model, response.output_text)
    print(response.usage)
```

如需测试 Fast，可在项目确认可用后加入 `service_tier="fast"`，并检查响应中的有效档位；不要只因请求字段已发送就假定服务档位生效。`fast`、向后兼容的 `priority` 及响应值的当前行为以 [Responses API create reference](https://developers.openai.com/api/reference/resources/responses/methods/create)为准。

单个演示问题不足以选模型。每个任务至少记录以下字段，再由业务或产品验收人判断是否通过：

| 字段 | 为什么要记 |
| --- | --- |
| 任务 ID | 确保三个模型比较的是同一输入 |
| model ID | 避免 alias 变化或日志混淆 |
| 是否通过 | 直接对应任务成功率，而非主观“看起来不错” |
| 重试次数 | 暴露低单价背后的重复调用成本 |
| 输入、cached input、cache write、输出 tokens | 按真实计费类别复算 token 费用 |
| 服务档位与长上下文状态 | 解释费率倍率和延迟差异 |
| 延迟 | 判断响应时间是否满足实际场景 |
| 人工修复时间 | 显示 API 账单之外的返工负担 |
| token 费用 | 汇总本轮 API token 支出 |
| accepted-output cost | 计算每个最终合格结果分摊的 token 成本 |

![按任务风险选择 GPT-5.6 起测档位，记录验收指标并依据合格结果成本升级或回退](https://blog.laozhang.ai/posts/zh/gpt-5-6-sol-vs-terra-vs-luna/img/accepted-result-workflow.webp)

`accepted-output cost` 可理解为“每个合格结果的成本”。比较时应为每个模型分别汇总，且把失败重试产生的 token 费用计入分子。最小可复算公式是：

```text
某模型在本轮的 API token 总费用（含重试）÷ 该模型最终验收通过的结果数
```

如果某模型没有产生合格结果，就不能给它计算一个有限的 accepted-output cost，应直接标记为未通过本轮验收。人工修复时间应单独列出，不要在没有可靠人工成本口径时硬换算成一个看似精确的美元数字。最终至少一起看任务通过率、重试次数、人工修复时间、token 分类、延迟和 accepted-output cost；任何单项都不足以宣布普适赢家。

## 把选择固化成升级与回退规则

完成第一轮后，可以用下面的规则决定下一步：

1. **质量未过线，先升级**：Luna 不达标就测 Terra，Terra 不达标就测 Sol，同时保留相同任务集与验收标准。
2. **质量过线，再降档**：Sol 已达标时，用 Terra 重跑；Terra 已达标时，用 Luna 重跑。降档后的失败率和修复成本不能超过你的业务容忍线。
3. **接近或超过 272K，单独分组**：长上下文请求不要与短请求混算平均成本，避免掩盖整次请求的加价。
4. **服务档位按真实流量另测**：Standard 的结果不能直接代表 Batch、Flex 或 Fast 的可用性与延迟表现。
5. **上线前固定显式 ID**：如果结果可复现性重要，重新核对 alias 指向，并记录实际 model ID 和有效服务档位。

下一步是在官方 Playground 或 Responses API 中，用同一组代表性样本轮测 `gpt-5.6-sol`、`gpt-5.6-terra`、`gpt-5.6-luna`，记录每个合格结果的成本后再决定默认模型。若测试或预算跨过 11 月 21 日，应先重查 Sol 官方价格。若你的任务实际是图像生成、音频、Realtime、embedding，或你要比较 ChatGPT 套餐，请转到 [OpenAI Models 目录](https://developers.openai.com/api/docs/models)选择对应的专用能力；那些需求不应被硬塞进这组三档通用模型比较。

## 参考来源

本文引用的外部页面，按正文出现顺序排列。最后更新于 2026-08-27。

- [OpenAI Models 页面给出的三档定位](https://developers.openai.com/api/docs/models) (developers.openai.com)
- [OpenAI Latest model guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) (developers.openai.com)
- [OpenAI 的模型对照页](https://developers.openai.com/api/docs/models/compare) (developers.openai.com)
- [GPT-5.6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol) (developers.openai.com)
- [GPT-5.6 Terra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra) (developers.openai.com)
- [GPT-5.6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna) (developers.openai.com)
- [OpenAI Pricing 页面](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [OpenAI 的 GPT-5.6 发布页](https://openai.com/zh-Hans-CN/index/gpt-5-6/) (openai.com)
- [credits 费率表](https://help.openai.com/zh-hans-cn/articles/11481834) (help.openai.com)
- [企业按 token 费率表](https://help.openai.com/zh-hans-cn/articles/20001415) (help.openai.com)
- [2026-07-30 的 Changelog](https://developers.openai.com/api/docs/changelog) (developers.openai.com)
- [Responses API create reference](https://developers.openai.com/api/reference/resources/responses/methods/create) (developers.openai.com)