OpenAI 正式將其 GPT-5.6 系列推向全面上市，產品線明確劃分為旗艦級的 Sol 與中價位的 Terra，兩款模型鎖定的應用場景與工作負載大不相同。
重點整理：
- Sol 每百萬輸入 Token 收費 5 美元、輸出 30 美元，價格約為 Terra 的兩倍。
- Sol 在程式與智慧代理基準測試中領先，Terra 則以較低成本鎖定日常任務。
- 初期測試顯示，長時間任務下 Terra 的輸出 Token 消耗可能高於 Sol。
GPT-5.6：Sol 與 Terra 在定價策略上分道揚鑣
OpenAI 已於 7 月 9 日宣布，將 GPT-5.6 家族全面導入 ChatGPT、Codex 與 API，結束為期約兩週的限量預覽。旗艦級 Sol 鎖定高難度程式開發、資安防禦與長時間執行的智慧代理任務，官方稱其為「史上最佳程式模型」。Terra 則定位在下一級距，以接近 GPT-5.5 的效能、約半價的成本搶市。
價格是兩者最清楚的分水嶺。Sol 每百萬輸入 Token 收 5 美元、輸出 Token 收 30 美元；Terra 同樣規模分別為 2.5 與 15 美元；第三款主打大量調用的 Luna，則進一步壓低至輸入 1 美元、輸出 6 美元。
在 ChatGPT 生態系中，存取權也沿著這條價值鏈切割：付費用戶可在「中等」與「較高推理」設定下呼叫 Sol；免費與 Go 用戶則在 ChatGPT Work 與 Codex 中使用 Terra。GitHub 方面已在 Copilot 中導入三款模型，將 Sol 定位為處理大型程式碼庫與複雜推理的首選，Terra 則作為日常代理式程式開發的預設主力。
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Sol 在程式跑分領先 Terra
在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上，Sol 拿下 80 分，OpenAI 表示這比 Anthropic 的 Claude Fable 5 高出 2.8 分。執行長 Sam Altman 則表示，Sol 在程式任務上的 Token 使用效率較上一代產品提升 54%，明顯瞄準企業 IT 預算的性價比訴求。
不過成績並非全面壓制。Sol 在 SWE-Bench Pro 測試中得分 64.6%，仍落後約 15 個百分點給 Claude Mythos 5。獨立測試方發現，Sol 在處理冗長、結構混亂的程式碼庫時，能長時間維持任務專注；Terra 則較適合範圍明確的實作與初步 Code Review，再視需要升級切換至 Sol。
相同測試也對精打細算的團隊提出提醒：在長時間程式任務中，Terra 的輸出 Token 總量有時高於 Sol，意味著「牌價較便宜」並不必然換來「整體任務更省」，企業應以「每個成功解決任務的總成本」作為評估指標，再決定是否將大量流量導向 Terra。
本次分階段發表，標誌著 OpenAI 在前沿模型出貨策略上的轉向。
公司在上市前先向美國政府簡報此家族模型的能力，並在初期僅開放給一小圈經審核的合作夥伴試用，且會將這批名單與官方機構分享。
同一代產品也放棄以往的命名慣例：數字改為標記世代，而 Sol、Terra 與 Luna 則作為相對固定的能力階層，可以各自以不同節奏迭代升級。