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5.6 的 Sol、Terra、Luna 应该如何选？大家可以参考一下
kemo ·
2026-07-10 09:33 ·
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pro 和 plus 都已经推送 5.6 了，更新一下软件就有了，网页刷新一下也有
5.6 的话 有三种模型，分别是：
- Sol：拉丁语“太阳”，旗舰档
- Terra：拉丁语“地球”，均衡档
- Luna：拉丁语“月亮”，高速经济档
我们先看看官方怎么定义这三种模型的
| 模型 | 定位 | 速度 | 更擅长 | 不太适合 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 旗舰模型，能力最强 | 相对较慢 | 系统架构、复杂调试、大型重构、跨模块修改、疑难故障、安全审查、超长代码库分析 | 简单改字段、生成普通 CRUD ，容易“大材小用” |
| GPT-5.6 Terra | 均衡型、日常主力 | 中等 | 日常开发、功能实现、代码修改、SQL 、接口开发、单元测试、普通 Bug 修复 | 极复杂架构和模糊需求下，判断力略弱于 Sol |
| GPT-5.6 Luna | 最快、成本最低 | 最快 | 批量处理、代码格式化、简单脚本、文本提取、日志归类、注释、DTO 、固定模板转换 | 大型重构、复杂根因分析、跨系统设计、长上下文任务 |
然后看看消耗倍率
| 模型 | 输入价格/百万 Token | 缓存输入 | 输出价格/百万 Token | 以 Luna 为基准 |
|---|---|---|---|---|
| Luna | $1 | $0.10 | $6 | 1× |
| Terra | $2.50 | $0.25 | $15 | 2.5× |
| Sol | $5 | $0.50 | $30 | 5× |
| 模型 | 每百万输入 Token | 每百万缓存输入 | 每百万输出 Token |
|---|---|---|---|
| Luna | 25 Credits | 2.5 Credits | 150 Credits |
| Terra | 62.5 Credits | 6.25 Credits | 375 Credits |
| Sol | 125 Credits | 12.5 Credits | 750 Credits |
我测试发现，三个模型在普通任务 差距没有价格差距那么大，但到了长上下文 明显 sol 更有优势，所以大家平时刚开始对话可以使用 Terra 或者 Luna ，后面再用 Sol 这样可以帮大家节省一些 token
然后推理等级大家可以参考下面的
| 推理等级 | 适用情况 |
|---|---|
| Low | 改文案、简单脚本、小范围明确修改 |
| Medium | 日常开发默认档，速度和质量最平衡 |
| High | 跨文件修改、复杂 Bug 、架构分析 |
| Extra High | 多步骤难题、复杂迁移、重要生产问题 |
| Max | 极难问题，允许模型花更多时间单独推理 |
| Ultra | 可以拆成多个独立子任务的大型项目 |
plus 会用从性价比来说可以这样选：Sol 负责想方案和攻难题，Terra 负责主要开发，Luna 负责批量重复工作。
pro 大佬就随意咯
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