GPT-5.6 三個模型怎麼選？Sol、Terra、Luna 完整購買指南

一句話導讀：OpenAI 這次沒有直接發布「GPT-6」，而是一口氣甩出三個新名字——Sol、Terra、Luna，定價頁上三條價格並排放著，很多人打開頁面的第一反應是：這三個到底該怎麼分工，錢才不會白花？ 下文從這套新命名邏輯講起，把三檔的參數、跑分差距、ChatGPT/Codex 訂閱權限，一直到開發者該怎麼寫路由程式碼，按可執行的清單逐條拆開。

如果你還沒搞懂 token 計費的基本概念，可以先看 Token 價格對比；若你其實在等的是「整數代」的 GPT-6，目前看來不必空等——OpenAI 已用 Sol / Terra / Luna 三檔分工取代單一旗艦發布節奏。

為什麼這次是三個模型，不是一個「GPT-6」？

2026 年 7 月 9 日，OpenAI 把 GPT-5.6 家族全量放出：旗艦 Sol、均衡型 Terra、以及主打 CP 值的 Luna。在此之前，Sol 已於 6 月 26 日以限量預覽形式面向受信任合作夥伴開放。這不是「一個模型三個馬甲」，而是一次命名規則的調整：數字（5.6）代表模型的代際，Sol / Terra / Luna 代表可以各自獨立演進的能力檔位——也就是說，未來某一代升級可能只刷新 Terra 或 Luna，而 Sol 保持不動，三條產品線不再被綁定在同一次發布節奏裡。

對購買決策來說，這個變化比聽起來更重要：以前「要不要升級」是單選題，現在變成了「三條線各自升到哪一版」的組合題。好消息是三檔模型接受完全相同的輸入格式、工具協定與上下文視窗，換模型基本等於改一個字串，不需要重寫 Prompt 或工具定義。

一張表看懂 Sol / Terra / Luna：參數與定價

三檔模型的上下文視窗、最大輸出長度、工具支援（函式呼叫、網頁搜尋、檔案搜尋、computer use）完全一致，唯一的硬性區別是價格與推理效率——這意味著選型的核心變數是「這個任務值不值得多付幾倍單價」，而不是「哪個模型支援我需要的功能」。

官方給出的參照系是 GPT-5.5：Terra 的定位是「效能持平或反超 GPT-5.5，價格卻更低」，Luna 則是「更快、更省」的入門檔。換句話說，如果你現在還在用 GPT-5.5 打底，直接換成 Terra 大概率是「效能不降、帳單下降」的免費升級，唯一要做的是重新跑一遍你自己的評測集確認沒有行為漂移。

跑分實測：貴的到底貴在哪

OpenAI 公布的跑分涵蓋程式設計、知識工作、瀏覽、安全等多個維度，下面挑幾項與「選型」直接相關的關鍵結果（均為官方評測，落地效果建議用自己的任務集複測）：

可以讀出兩個規律：在編碼與長週期專業任務上，三檔差距並不誇張——Terra、Luna 都已經追平甚至超過 GPT-5.5，說明大部分「日常 Agent 迴圈」不需要為 Sol 的溢價買單；但在 computer use 與安全測試這類需要多輪自我修正、精細操作的任務上，Sol 拉開的差距明顯更大，這恰好對應「失敗代價高、需要檢查執行結果」的場景，也是官方定價願意讓 Sol 貴 5 倍的原因。

一般使用者怎麼選：ChatGPT 訂閱權限對照

ChatGPT 主產品、ChatGPT Work / Codex、以及開發者 API，三個管道的開放規則並不相同，容易混淆：

如果你只是偶爾用 ChatGPT 聊天問問題，Plus 檔下的 Sol（中等推理強度）已經足夠；如果你把 Codex 當日常編碼搭檔，建議先用 Terra 打底，遇到跨檔案重構或線上事故排查時手動切到 Sol，而不是一路開著最貴的檔位。

開發者怎麼選：模型 ID、快取與路由程式碼

API 側最容易踩的坑是把 gpt-5.6 別名當成固定版本——它預設路由到 gpt-5.6-sol，會跟隨後續升級發生行為漂移。生產環境建議直接寫完整模型 ID：

# 按任務類型與失敗代價選模型，而不是不假思索上旗艦
def pick_model(task: str, blast_radius: str = "low") -> tuple[str, str]:
    if blast_radius == "high" or task in ("security_review", "multi_file_refactor"):
        return "gpt-5.6-sol", "high"      # 失敗代價高，推理強度拉滿
    if task in ("ticket_tagging", "field_extraction", "draft_for_review"):
        return "gpt-5.6-luna", "medium"   # 結構固定，有人工覆核兜底
    return "gpt-5.6-terra", "medium"       # 預設基線，多數 Agent 迴圈夠用

把選中的模型、推理強度、工具呼叫次數、token 用量與最終評分寫進同一條日誌，路由策略才有資料可迭代——這與我們在 OpenRouter 真實用量排名 裡的觀察一致：路由是執行時策略，不是寫死在程式碼裡的常數。

另外兩個值得留意的新能力：Programmatic Tool Calling（在 Responses API 中讓模型自己寫一段程式協調多個工具呼叫、過濾中間結果，減少來回傳遞大量資料，且相容零資料保留 ZDR）；以及處於 Beta 階段的多 Agent 並行能力，也就是 ultra 背後的機制。兩者都建議先在單個資料密集型場景做基準對比，再決定是否替換現有的直接工具呼叫邏輯，並始終保留單 Agent 的回退路徑。

6 個真實場景，該選哪個模型

安全門檻：Cyber 權限別忽略的一條截止日期

在 OpenAI 的 Preparedness Framework 分級裡，Sol、Terra、Luna 三檔在網路安全與生物 / 化學兩個受追蹤類別上都被判定為「High」能力（未達「Critical」），因此配套了迄今最嚴格的防護體系——官方資料是 Sol 的 cyber 安全護欄攔截的潛在有害活動量約為上一代的 10 倍。

對做安全研究 / 紅隊 / 修補驗證的團隊而言，有一條硬性時間點需要記住：個人帳號要在 2026 年 9 月 1 日前啟用帶硬體金鑰的進階帳戶安全（Advanced Account Security，支援 Yubico 等硬體 Passkey），才能保留對最具網路安全能力的前沿模型的完整存取；未啟用的帳號會回退到預設存取權限。企業團隊則需要透過 Trusted Access for Cyber 專案單獨申請。

• 個人— 儘快驗證身份並申請 Trusted Access；9 月 1 日前設定硬體 Passkey
• 團隊 / 企業— 提前為安全團隊規劃申請流程，避免上線當天卡在權限審核
• 一般開發者— 不涉及攻防類任務基本無需關心這條限制，正常呼叫 API 即可

常見迷思

• 「貴的總是對的」— 編碼與長週期任務上 Terra、Luna 已追平甚至反超 GPT-5.5，全程 Sol 常是浪費。
• 「用別名 gpt-5.6 圖省事」— 別名會跟隨升級漂移，生產環境請固定完整模型 ID。
• 「上下文變大就不用做檢索」— 1.05M 上下文是選項而不是目標，長上下文下 Luna 的檢索品質明顯弱於 Sol / Terra，別指望不假思索塞滿視窗。
• 「快取斷點隨便加」— 內容每次都變的請求加快取斷點只會多付 1.25 倍寫入費，沒有收益。
• 「ultra 越多 Agent 越好」— 多 Agent 並行仍是 Beta，先用單 Agent + 可靠評分器打底，再評估是否值得為並行付出額外 token。

常見問題

GPT-5.6 是什麼時候發布的？三個模型是同時上線嗎？ Sol 於 2026 年 6 月 26 日先限量預覽；Sol、Terra、Luna 三檔於 7 月 9 日在 ChatGPT、Codex、API 同步全量上線，隨後 24 小時內逐步鋪開到全球全量可用。

API 裡的 gpt-5.6 別名預設指向哪個模型？ 預設路由到 gpt-5.6-sol。需要固定行為時請直接寫完整模型 ID，避免別名跟隨未來升級產生漂移。

Terra 和 Luna 是 Sol 的降規版嗎？ 不是。三者是可以獨立演進的能力檔位，未來某代升級可能只動 Terra 或 Luna。目前 Terra 編碼 / 瀏覽類跑分已優於 GPT-5.5，Luna CP 值最高但長上下文與高難度科研題上明顯落後。

免費版 ChatGPT 能用上 GPT-5.6 嗎？ 主產品免費檔暫以舊模型或限速新模型為主；ChatGPT Work / Codex 的 Free / Go 檔可用 Terra；要用 Sol 需 Plus 及以上並調高推理強度。

預算有限只能接入一個模型，該選哪個？ 從 Terra 起步——官方定位它是日常 CP 值基線，價格只有 Sol 的一半卻接近甚至反超 GPT-5.5。把 Sol 留給失敗代價高的任務，Luna 留給可自動評分的大批量任務，三檔路由通常比押注單一模型更省錢。

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