GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选？月成本与分流指南
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先给结论：多数生产流量先走 GPT-5.6 Terra；只有困难失败任务才升级到 Sol；重复、高吞吐任务路由给 Luna。按每月 1000 万输入和 200 万输出 tokens，当前跟踪费率对应 Sol $110、Terra $55、Luna $22。Sol 必须通过更多高难度任务来覆盖溢价，Luna 也只有在低成本下仍保持可靠才值得使用。当前供应商报价由对应模型详情页维护；本文只比较月成本和分流结果。
先比较 Sol、Terra、Luna 月成本，再决定分流
价格和市场数据来自 ComputeUnion；外部能力分数单独标注来源，不与价格合成虚假总分。
月成本场景
按每月 1000 万输入 + 200 万输出 tokens 计算。
外部能力快照
同一 Artificial Analysis Intelligence Index 口径；不能替代业务实测。
说明：图表是带日期的决策快照，不代表未来价格，也不能替代同任务实测。
| GPT-5.6 档位 | 输入 / 百万 | 输出 / 百万 | 月成本情景 | 分流角色 | 当前证据 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5 跟踪价 | $30 跟踪价 | $110 | 高难度前沿任务与升级路线 | Sol 当前供应商与来源状态 |
| GPT-5.6 Terra | $2.50 跟踪价 | $15 跟踪价 | $55 | 默认生产平衡档 | Terra 当前供应商与来源状态 |
| GPT-5.6 Luna | $1 跟踪价 | $6 跟踪价 | $22 | 重复、高吞吐任务 | Luna 当前供应商与来源状态 |
价格为 ComputeUnion 当前快照。购买前请进入对应模型页核对最新来源、供应商可用性和更新时间。
OpenAI 如何定位 Sol、Terra 与 Luna
OpenAI 当前模型指南将 GPT-5.6 Sol 定位为前沿能力档，Terra 定位为能力与成本平衡档，Luna 定位为高效率档。查看 OpenAI GPT-5.6 模型指南。
ComputeUnion 当前价格快照为：Sol 每百万输入/输出 $5/$30，Terra $2.50/$15，Luna $1/$6。
外部能力参考快照
| 模型 | Artificial Analysis Intelligence Index | 评测配置 | 核对日期 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 59 | max | 2026-07-11 |
| GPT-5.6 Terra | 55 | max | 2026-07-11 |
| GPT-5.6 Luna | 51 | max | 2026-07-11 |
这些分数是带日期的外部评测快照，不代表所有任务的绝对质量。进入模型详情页可继续核对来源，并同时比较价格、供应商覆盖和任务适配。
这个快照里，每增加一点能力需要多少钱
“月成本 / Intelligence Index”不是通用性价比分数，但能把取舍摊开。相同月负载下，Luna 每个 Index 点约 $0.43，Terra 为 $1.00，Sol 为 $1.86。换句话说，Sol 必须解决 Terra 或 Luna 无法可靠完成的困难任务，否则更高档位只是额外支出。
| 模型 | 月成本情景 | Intelligence Index | 每个 Index 点成本 | 成立条件 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $110 | 59 | $1.86 | 前沿任务有明显提升 |
| GPT-5.6 Terra | $55 | 55 | $1.00 | 平衡档质量已经足够 |
| GPT-5.6 Luna | $22 | 51 | $0.43 | 高吞吐任务仍保持可靠 |
这个比例只把带日期的外部分数与 ComputeUnion 成本情景放在一起展示取舍，不是新评测，也不能替代真实任务测试。
GPT-5.6 三档月成本
模型详情页负责展示当前供应商报价和来源状态。本文固定使用每月 1000 万输入、200 万输出 tokens，只比较分流取舍；不预设缓存节省、重试、推理强度或渠道加价。
假设每月使用 1000 万输入 tokens 和 200 万输出 tokens：
| 模型 | 输入成本 | 输出成本 | 预计月度合计 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $50 | $60 | $110 |
| GPT-5.6 Terra | $25 | $30 | $55 |
| GPT-5.6 Luna | $10 | $12 | $22 |
以上为按当前跟踪 token 费率计算的工作负载情景；重试、推理强度、缓存和渠道加价都会改变最终账单。
为什么真实成本比发布价更重要
真实 API 成本 = 输入 tokens + 输出 tokens + 推理和工具循环 + 重试 − 缓存节省
Agent 项目可能反复规划、调用工具和重试。此时输出费率和单任务总消耗，往往比输入标价更重要。
官方 API vs relay pricing 不能只看最低数字。选择 provider 前应检查：
- 数据来源和更新时间
- 模型是否当前可调用
- 延迟和限流
- 支付方式和服务支持
- 重试与失败率
ComputeUnion 的官方与 relay 价格周报提供了更广泛的价差参考。
OpenAI 的上下文窗口、当前模型覆盖和来源证据可查看 OpenAI 平台页。
谁应该先不要切换
以下情况应先保留当前模型并做同任务测试：
- GPT-5.5 已经满足当前需求
- 尚未用同一批真实任务测试 Sol、Terra 和 Luna
- 供应商可用性、延迟或限流仍不明确
- 迁移成本可能高于 token 节省
不要只因为模型更新就立刻切换，应比较同任务质量与真实总成本。
不同任务应该进入哪个 GPT-5.6 档位？
先用 Terra，如果：
- 需要一个兼顾能力与成本的通用生产默认档。
- 还没有量化哪些任务确实需要 Sol。
升级到 Sol，如果：
- 困难推理、编码或 Agent 任务在 Terra 上经常失败，足以覆盖升级成本。
- 合格结果价值高于节省 token 费用。
路由给 Luna，如果：
- 分类、抽取、转换或重复任务在高效率档仍然可靠。
- 高请求量让 $22 月成本情景明显优于 Terra 的 $55 基线。
只有内部家族分流稳定后，才值得做更广的跨厂商评测。Claude Fable 5 在相同负载中仍是更高成本的外部备选；它必须先在高难度成功任务上获胜，才应该替代 GPT-5.6 分流策略。
明确结论
先用 Terra 建立基线；把少数困难任务升级到 Sol；把重复、高吞吐任务路由给 Luna。
这比所有请求都使用最贵档位更容易控制成本。Claude Fable 5 在本次情景中费用更高，应该先在同一批真实任务里赢过 GPT 备选，再获得预算。供应商选择是另一层决策：购买前仍要核对准确 Model ID、来源状态、限流和支持条款，再判断官方 API 或中转渠道。
购买前继续比较
作者：yego | 数据来源：ComputeUnion 价格追踪、OpenAI 模型指南和 Artificial Analysis 能力参考。最后更新：2026-07-14。
常见问题
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 应该怎样分流？
先用 Terra 建立默认基线，把困难失败任务升级到 Sol；重复、高吞吐任务在通过同一套回归测试后路由给 Luna。
大多数开发者应该先选哪个 GPT-5.6 模型？
按 OpenAI 当前模型指南，Terra 是能力与成本平衡的起点。前沿任务评估 Sol，高并发成本敏感任务评估 Luna。
什么时候值得承担 GPT-5.6 Sol 的额外月成本？
只有 Sol 能完成足够多 Terra 或 Luna 失败的高价值困难任务时才值得。应记录合格结果和人工复核时间，不能默认所有请求都走最高档。
示例负载下 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 分别多少钱？
按每月 1000 万输入和 200 万输出 tokens，当前跟踪费率对应 Sol $110、Terra $55、Luna $22。
应该直接选择最低 relay 报价吗？
不应该。还需确认价格新鲜度、可用性、限流、延迟和服务支持。