GPT-6 Sol、Luna、Astra 与 Terra 怎么选？认清 6.1 Terra，再算成本

先认型号：GPT-6 这一代现在有四款，Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 和 Luna，Terra 也有了 GPT-6 版本。 OpenAI 在 2026 年 10 月 26 日发布了 GPT-6.1 Terra，API ID 是 gpt-6.1-terra；并没有叫 gpt-6-terra 的型号，原来的 gpt-5.6-terra 是上一代 Terra，截至 2026 年 10 月 28 日仍在售。Sol 这一档在 9 月 29 日换成了 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol），原来的 gpt-6-sol 成了上一版。GPT-6 官方指南、GPT-6.1 Terra 型号页和 GPT-5.6 Terra 型号页给出了这些代际关系。

四款的区别在分工。复杂编码或代理任务，先试 gpt-6.1-sol；写作、读图、填表这类日常工作和计算机操作，先试 gpt-6.1-terra，它的每一项 API 单价都是 6.1 Sol 的一半；范围明确、数量大的提取与摘要，先试 gpt-6-luna；跨代码、浏览器与专业软件的高难度长流程，再评估 gpt-6-astra。半价不等于每个任务都省：按第三方 Artificial Analysis 2026 年 10 月 28 日的数据，Terra 开到 xhigh 时，单任务成本已经高过 Sol 的 medium。已经用 GPT-5.6 Terra 跑得稳的工作，不必只因版本号立刻迁移，真要换就先拿 6.1 Terra 做对照。

以下是选型起点，不是速度或成功率排名。真正要换默认模型，拿同一批任务比较合格率、耗时、实际 token 用量和重试次数。

四个名字已同属 GPT-6，但 Terra 有两代

有 GPT-6 Terra，正式名称是 GPT-6.1 Terra。它随 OpenAI 2026 年 10 月 26 日的发布文章《推出 GPT-6.1 Terra》上线，是 GPT-5.6 之后第一款 Terra 级模型；截至 10 月 28 日，OpenAI 价格页默认显示的旗舰表正好是 Astra、6.1 Sol、6.1 Terra、Luna 这四款。10 月 26 日之前，Terra 只有 GPT-5.6 Terra 一款，这四个名字确实分属两代；现在两代 Terra 并存，搜“GPT-6 Terra”时要分清新的 gpt-6.1-terra 和仍可调用、仍在计价的 gpt-5.6-terra。

GPT-6 各款的型号与定位来自 OpenAI 的 GPT-6 指南及 GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra、GPT-6 Luna、GPT-6 Astra 型号页，6.1 Terra 的定位还参照了它的发布文章；上一代 Terra 的身份见 GPT-5.6 Terra 型号页。表里的“适合先试”是据官方定位做的工作分流，不是已验证的胜率。若你比较的是上一代内部三款，应看 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选。

GPT-6 Sol 还能用吗

截至 2026 年 9 月 30 日，gpt-6-sol 型号页仍在，标价仍是输入 $2、输出 $10，并提示新版 Sol 请看 GPT-6.1 Sol；弃用页没有它的条目，也就没有公布停用日期。价格页默认显示的旗舰表里已经没有它，但 gpt-6-sol 没有从价格页消失：截至 2026 年 10 月 28 日，展开表下的 “All models” 仍能看到它，标价同样是输入 $2、已缓存输入 $0.20、输出 $10。已经在用 gpt-6-sol 的项目，官方建议先看迁移说明再切换：最常碰到的是 6.1 Sol 不支持 none 推理强度，以及 Chat Completions 里带工具的请求要改走 Responses API。逐项改动和可选入口见 GPT-6.1 Sol 怎么用：价格变化、迁移改动与可用入口。

先选谁：用任务的失败代价划线

任务短、输入输出格式固定，而且错一条能由规则或人工快速识别，可以从 Luna 开始。它的每 token 单价低，但低价不自动等于更便宜的合格结果；若它使重试或人工修正明显增加，就把这类任务升到 Terra 或 Sol。

任务以写作、读图表、填表和操作桌面软件为主，或者要把中等难度的大批量工作压到更低单价，先试 GPT-6.1 Terra。OpenAI 的发布文章也写明，最复杂的编程任务仍是 6.1 Sol 和 Astra 更合适。按 Artificial Analysis 智能指数 v5.0（2026 年 10 月 28 日），Terra 的单任务成本优势只在 low 到 high 档成立：Terra medium 得 38 分、每道题 $0.17，和 Sol low 的 35 分、$0.16 成本相当，分数高 3 分；到了 xhigh，Terra 是 45 分、$0.40、287 秒，Sol medium 是 46 分、$0.36、231 秒，Sol 更便宜、更快，分数还高 1 分。所以需要高分时直接用 Sol，比把 Terra 开到 xhigh 或 max 更省。

2026 年 10 月 27 日，在用 ChatGPT 登录的 Codex CLI 里，拿账单修复、读发票和图表、按规格实现 semver 比较三类小任务跑了 17 次，Terra 和 Sol 全部通过；同为 medium 时，Terra 合计用时 121.5 秒、2.30 credits，Sol 是 246.6 秒、5.56 credits。这只是一个账号上的小任务，难度不足以拉开两者的质量差距，逐项结果和两者怎么选见 GPT-6.1 Terra 和 Sol 区别：Codex 实测用时减半，要高分时 Sol 更省。

代码改动跨多个文件、工具调用多、约束会在过程中变化时，GPT-6.1 Sol 是更稳妥的首次对照点。先用相同任务和验收标准试 6.1 Sol 与当前模型，避免把官方“接近 Astra 的表现”读成对你仓库的实测保证。如果 6.1 Sol 已能稳定完成，Astra 的高单价需要由更难的任务来证明价值。

当任务跨系统、步骤长，失败后返工昂贵，且 6.1 Sol 的主要问题是中途丢约束、决策质量或需要太多人工接管，再用 Astra 跑同一组任务。第三方评测机构 Artificial Analysis 在 2026 年 10 月 27 日到 28 日之间把智能指数换成了 v5.0（9 项评测），所有分数和单任务成本都随之改变，按旧版 v4.3.2 得出的数字不能和新版混比。按 v5.0，medium 推理强度下 GPT-6.1 Sol 得 46 分、每道题约 $0.36，Astra 得 51 分、约 $2.73；Sol 开到 xhigh 是 52 分、$0.76，已经高过 Astra medium，成本不到它的三分之一。这是它自己的测试题组，不代表你的任务；GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、Astra 怎么选按推理档位和单任务成本展开了这笔账，Astra 的独立价格与接入说明适合进一步核算高价任务的预算。

GPT-5.6 Terra 留作现有基线也有合理性：若它的提示词、工具链和人工审核已经成熟，迁移成本本身要进账。真要迁走，同名的 6.1 Terra 每一项单价都更低：普通输入 $1 对 $2、已缓存输入 $0.05 对 $0.20、输出 $5 对 $12。6.1 Sol 与 5.6 Terra 的普通输入单价相同，差别主要在输出和缓存输入上。不能凭“新一代”就断言所有任务的总成本明显更低；先看下面可复算的价格差，再测实际用量。

API 每百万 token 多少钱？先限定计费条件

下表是 OpenAI 直连 API、Standard 处理、输入不超过 272K token 的短上下文文本单价，单位均为美元／百万 token，截至 2026 年 10 月 28 日，取自官方价格页。GPT-6 Sol 和 GPT-5.6 Terra 不在默认显示的旗舰表里，要展开 “All models” 才能看到，那张表没有列 12 小时缓存写入价，所以下表这两格空着。GPT-5.6 Terra 的长上下文规则见 Terra 型号页。缓存读取、缓存写入和输出分别计价；不能把这张表当作 Codex 或 ChatGPT Work 的订阅额度。

12 小时缓存写入是 2026 年 10 月 20 日新增的档位，只能在 Responses API 里用，单价是普通输入的 2.5 倍（默认的 30 分钟档是 1.25 倍）。输入超过 272K 时，两种写入价都翻倍。

6.1 Terra 每一栏都是 6.1 Sol 的一半，6.1 Sol 与 5.6 Terra 的差价在输出和缓存输入。 按这张表，GPT-6 这四款之间的单价关系很整齐：输入、缓存写入和输出三项，6.1 Terra 是 Luna 的 10 倍、Astra 的十分之一；缓存输入一项则是 Luna 的 5 倍、Astra 的二十分之一。6.1 Sol 和 GPT-5.6 Terra 相比，普通输入和缓存写入同价，6.1 Sol 的已缓存输入是 $0.10，5.6 Terra 是 $0.20，每百万输出 token 6.1 Sol 又少 $2，所以 token 数量相同时，6.1 Sol 每一项标价都不高于 5.6 Terra。“输入、缓存输入、缓存写入三项与 5.6 Terra 同价”只对上一版 GPT-6 Sol 成立。

举个纯演算例子：一次请求使用 10 万普通输入 token、2 万输出 token，没有缓存、工具费、区域加价或重试。GPT-6.1 Sol 是 0.1 × $2 + 0.02 × $10 = $0.40，不用缓存时和 GPT-6 Sol 一样；GPT-5.6 Terra 是 0.1 × $2 + 0.02 × $12 = $0.44。如果这 10 万输入里有 8 万命中之前写入的缓存，6.1 Sol 变成 0.02 × $2 + 0.08 × $0.10 + 0.02 × $10 = $0.248，5.6 Terra 是 0.02 × $2 + 0.08 × $0.20 + 0.02 × $12 = $0.296。这些不是实际账单，也不能推出 6.1 Sol 对同一任务必然少花钱，因为推理输出、重试和合格率可能不同。

图里比的是 6.1 Sol 和上一代 GPT-5.6 Terra。换成 GPT-6.1 Terra，每一列单价都正好是 6.1 Sol 的一半，同样两个例子分别是 0.1 × $1 + 0.02 × $5 = $0.20 和 0.02 × $1 + 0.08 × $0.05 + 0.02 × $5 = $0.124；token 用量不同时，比的仍是实际 usage。

超过 272K 输入 token 时，官方规定整次请求按长上下文价格计，而不是只给超出部分加价。Standard 下每百万 token 的普通输入／输出变为：Luna $0.20／$0.75、GPT-6.1 Terra $2／$7.50（已缓存输入 $0.10）、GPT-6.1 Sol $4／$15（已缓存输入 $0.20）、GPT-6 Sol $4／$15、GPT-5.6 Terra $4／$18、Astra $20／$75。Batch 和 Flex 是 Standard 的一半，Fast 是 2 倍；Ultrafast 只列了 Astra 和 6.1 Sol，没有 Terra 和 Luna。区域处理、缓存写入及工具调用也会改变账单，核算时应按实际服务模式和 usage 明细重新代入。GPT-6 价格表与 Terra 长上下文规则给出对应口径。

GPT-6 Luna 和 Terra 区别：单价差 10 倍，难任务 Terra 反而省

GPT-6 Luna 和 GPT-6.1 Terra 的单价差 10 倍，但按单任务算，难度一上去 Terra 反而更省。Artificial Analysis 智能指数 v5.0（2026 年 10 月 28 日）里，Terra 开 low 得 29 分、每道题 $0.07、48 秒，Luna 开到 max 才 28 分、$0.15、597 秒，Terra 最低的推理档在分数、成本和用时上都胜过 Luna 最高档。Luna 省钱的前提是任务简单到它的 low 或 medium 就能过，那时每道题只要 $0.01–$0.04。

API 数字取自官方价格页，消息估算取自 Codex 价格说明，都截至 2026 年 10 月 28 日；AA 数字来自 Artificial Analysis 的 GPT-6.1 Terra 与 GPT-6 Luna 对比页，是它自己的题组。实际用法上，批量、格式固定、Luna 低档就能过的活留在 Luna；一旦 Luna 要开到 high 以上才勉强合格，就拿 Terra 的 low 或 medium 跑同一批任务对比：按 AA 的数字，这两档的分数都高过 Luna max，每道题 $0.07 和 $0.17，与 Luna max 的 $0.15 相差不大。套餐上，Free 和 Go 不在 6.1 Terra 的可用范围内，它们在普通聊天里用到的 GPT-6 是 Luna。

两款模型在同一组任务上的实测（2026 年 10 月 28 日，同一条 API 线路，含通过数、每个通过任务的成本和 Luna 出错的地方）见GPT-6.1 Terra 和 GPT-6 Luna 区别：实测每任务贵 2.7～6.3 倍。

怎样用小样本决定升级或保留 Terra

从自己的真实工作中各挑几件简单、复杂和容易失败的任务，固定输入资料、提示词的关键约束、工具权限与验收标准。让当前型号和候选型号完成同一任务，记录每次是否通过验收、人工修正时间、端到端耗时、普通及缓存输入 token、输出 token、工具费和重试次数。对会影响业务的任务，先写明哪些错误必须人工拦截。

升级条件是结果改善足以抵过总成本。 Luna 若便宜且通过率满足要求，就保留；它若在关键字段上反复返工，试 6.1 Terra 或 6.1 Sol。6.1 Terra 若在难任务上要频繁返工，直接试 6.1 Sol，不要先把 Terra 开到 xhigh。6.1 Sol 若在多步任务中仍要频繁人工接管，再试 Astra。GPT-5.6 Terra 若在现有任务上质量稳定、迁移后没有可量化改善，就继续用；想降本，先拿单价更低的 6.1 Terra 做对照。

模型选择也受 reasoning.effort 影响，比较时应记录实际设置。按 GPT-6 指南，GPT-6 Sol 与 Luna 可用 none 到 max；Astra 和 GPT-6.1 Sol 从 low 起，不支持 none，6.1 Sol 也不支持 minimal。按 GPT-6.1 Terra 型号页，6.1 Terra 支持 none 到 max，默认 medium，是 GPT-6.1 里唯一还能用 none 的型号。原来在 gpt-6-sol 上用 none 的请求，换到 6.1 Sol 时官方建议改成 low，再用代表性任务对照结果。

不要只比标价。一个便宜型号若输出更长、需要重试或人工复核，合格任务的平均成本可能反而高；一个昂贵型号也可能因减少失败而划算。Artificial Analysis 的单任务成本和用时来自它自己的题组，10 月 27 日那次 Codex 测试也只有三类小任务；中文开发任务上的胜率和响应速度，只能靠你自己的样本得出。

API 能用，Work 或 Codex 就一定能选到吗？

不能这样推。 API 文档中的 model ID 和按 token 计费是一种入口；ChatGPT Work、Codex 的模型选择受客户端、套餐、登录方式、工作区设置及逐步开放影响。OpenAI 的 产品模型说明写明 GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra、GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 可在 Work 和 Codex 使用，GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 在开放期间仍保留。普通 Chat 这边，10 月 7 日起有了变化：按 OpenAI 的 ChatGPT 更新说明，Chat 里的 GPT-6 对 Plus、Pro、Business、Enterprise 由 GPT-6 Sol 驱动，从 10 月 7 日起分批推出；对 Free 和 Go 由 GPT-6 Luna 驱动，从 10 月 8 日起分批推出。GPT-6.1 Sol 和 GPT-6.1 Terra 都只在 Work 和 Codex 里；Astra 在 Chat 里只以 GPT-6 Pro 的形式出现，限 Pro、Business 和 Enterprise。它也明确说，选择新型号不会改变你的工作区权限或自动授予访问权。

截至 2026 年 9 月 30 日，GPT-6.1 Sol 首批开放给 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu，覆盖桌面应用和 CLI 里的 Codex，以及网页与移动端的 ChatGPT Work；Enterprise 和 Edu 默认关闭，要管理员开启；Free 和 Go 不在首批之列。这两档在桌面端 Work 和 Codex 里能用哪款，OpenAI 的页面说法不一：Codex 价格说明写的是标准速度的 GPT-6 Luna（逐步开放），ChatGPT 定价页和模型帮助页写的是 GPT-5.6 Terra，以桌面应用的模型选择器为准。Codex CLI 里用 codex -m gpt-6.1-sol 指定。订阅内的用量按 Codex 价格说明计，不能拿 API 单价去估。

GPT-6.1 Terra 的范围略有不同。截至 2026 年 10 月 28 日，Codex 价格说明写的是 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 都能在 ChatGPT 工作和 Codex 里用它，普通 Chat 里没有，也不支持阿联酋推理驻留；发布文章列的套餐里没有 Business，以更具体的价格说明为准。截至 10 月 27 日，模型说明给 Terra 列的入口是桌面应用、网页版 ChatGPT 工作和 Codex CLI，没有列 Codex IDE 扩展，而 6.1 Sol 和 Luna 都列了；CLI 要 0.159.0 或更新版本，用 codex -m gpt-6.1-terra 指定。同一份价格说明给 Plus 和标准 Business 的每 5 小时本地消息估算是 Astra 5–45、6.1 Sol 15–160、6.1 Terra 35–285、GPT-6 Sol 15–150，并注明这不是固定上限，Pro 目前没有 5 小时限制。

因此，API 开发者先查自己项目的可用型号和实际账单；Work/Codex 用户先看当前客户端模型选择器及账户权限，再按工作任务试用。中文界面或中文文章不代表某个地区、账户一定符合服务资格。若你在 API 里要让 GPT-6 调工具，优先按 官方模型指南走 Responses API：GPT-6 Sol 和 Luna 在 Chat Completions 里调函数只能配 reasoning_effort: "none"，GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra 和 Astra 调工具都要求 Responses。不能把界面里的推理档位直接换算为这张 API 单价表上的固定费用。