GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 区别与价格

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 有什么区别

三档的区别在定位和价格：Sol 是旗舰档，适合复杂推理和专业任务；Terra 是均衡档，适合当日常主力；Luna 是经济档，适合高频批量的简单任务。

价格按 token 计。token 是模型切分文字的计费单位，你发过去的内容算输入，模型写回来的内容算输出。缓存读是重复发送的相同内容命中缓存后的输入价，三档都比普通输入便宜九成。

Sol 和 Luna 的输入单价相差 20 倍，输出单价相差约 17 倍。同一个任务先用 Luna 试，效果不够再换 Terra 或 Sol，成本更容易控制。全部在售模型的价格见 GPT API 价格。

GPT-5.6 降价时间线

GPT-5.6 在 2026-07-30 降价：Luna 降价 80%，Terra 降价 20%，Sol 维持限时价 $4 / $20。

Luna 降价后，输入价只有 Sol 的二十分之一，适合拿来跑大批量任务。长期项目做预算时，把 gpt-5.6-sol 的限时价按可能变动来算。

gpt-5.6-sol 限时价与 272K 规则

gpt-5.6-sol 目前按官方限时价计费：每百万 token 输入 $4、缓存读 $0.4、输出 $20，官方说明至少维持到 2026-11-21。

另一条规则和上下文有关。上下文是模型这一次请求读进去的全部内容，包括系统提示、历史对话和你贴进去的文件。长上下文规则：单次请求的输入（含缓存读）超过 272K token，这次请求按输入和缓存读 2 倍、输出 1.5 倍计价，GPT-5.6 三档都适用。

算例：输出都是 1 万 token，输入跨过 272K 前后

输入只多了 5 万 token，费用翻了一倍多。经常处理长文档的项目，把单次输入拆到 272K 以内更划算。本站每次调用的实际扣费以控制台明细为准，长上下文任务建议先小量试跑，再对照明细核对。

gpt-6-sol 比 gpt-5.6-sol 便宜一半

按官方价，gpt-6-sol 的输入、缓存读、输出单价都正好是 gpt-5.6-sol 的一半，本站两者都有售。

gpt-6-sol 属于 GPT-6 家族，2026-09-22 发布，定位是性价比档。它和 gpt-5.6-terra 的输入价、缓存读价相同，输出价更低（$10 对 $12）。

价格之外的效果差异，请用你自己的任务实测。已经在 gpt-5.6-sol 上调好提示词的项目，可以拿同一批任务分别跑两个模型，对比输出和控制台里的费用明细，再决定切不切。GPT-6 家族的区别见 GPT-6 Sol，旗舰见 GPT-6 Astra。

按场景怎么选 GPT-5.6

日常主力选 gpt-5.6-terra，复杂推理和专业任务选 gpt-5.6-sol，高频批量的简单任务选 gpt-5.6-luna。预算紧又要处理复杂任务，可以拿 gpt-6-sol 和 gpt-5.6-sol 对比实测，前者单价低一半。

算例：每次输入 2 万 token、输出 2000 token，跑 1000 次

算法：单次费用 = 输入 token ÷ 100 万 × 输入价 + 输出 token ÷ 100 万 × 输出价，本例不计缓存。以 gpt-5.6-sol 为例：0.02 × 4 + 0.002 × 20 = 0.12 元。按约 7 的汇率，花费约为美元直付的七分之一。各模型怎么选见 全部 GPT 模型与选型。

怎么调用 GPT-5.6

用 OpenAI 分组的 Key，把 Base URL 填成 https://gpt.com.se/v1，model 填 gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra 或 gpt-5.6-luna 就能调用。Base URL 是工具和程序发请求的接口地址。OpenAI 官方 API 不向中国大陆提供服务；本站是第三方服务，接口和 OpenAI 兼容，国内网络可直接访问。

curl

curl https://gpt.com.se/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的Key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的Key",
    base_url="https://gpt.com.se/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",          # 也可填 gpt-6-astra
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

换档位只改 model 的值，其余参数不变。控制台里每次调用都有明细（模型、token 数、费用），可以核对实际调用的是哪个模型。还没有 Key 的，先 免费注册。

常用工具怎么填

报错怎么排查

更多工具的完整配置见 使用教程。