OpenAI 已将其GPT-5.6 家族全面推向商用，并在产品线中拉开明显档位：旗舰 Sol 与中价位 Terra 面向完全不同的工作负载场景。
要点速览：
- Sol 输入每百万 Token 收费 5 美元、输出 30 美元，价格约为 Terra 的两倍。
- Sol 在编程与智能体相关基准测试中领先，Terra 则定位于低成本的日常事务处理。
- 早期测试显示，在长任务中，Terra 实际消耗的输出 Token 可能多于 Sol。
GPT-5.6：Sol 与 Terra 的定价分野
公司在 7 月 9 日宣布，将 GPT-5.6 全面接入 ChatGPT、Codex 以及 API，结束了约两周的限量预览期。旗舰型号 Sol 主攻复杂编程、安全攻防以及长时运行的智能体任务，OpenAI 将其称作“迄今为止最强的代码模型”。Terra 则定位低一档，性能大致对标 GPT-5.5，但成本约为后者的一半。
真正的分水岭来自价格。Sol 输入端每百万 Token 收费 5 美元、输出端 30 美元；Terra 分别为 2.5 美元与 15 美元。第三档型号 Luna 主打大批量场景，定价进一步下探至 1 美元和 6 美元。
在 ChatGPT 产品中的接入也延续了这种分层。付费用户可在中高“推理能力”档位使用 Sol，而免费版与 Go 用户则在 ChatGPT Work 与 Codex 中获得 Terra。GitHub 已将三款模型全部接入 Copilot，将 Sol 定位为适合大规模代码库推理的高端选项，而 Terra 则是日常智能体编程的“均衡默认”配置。
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编程跑分：Sol 领先 Terra
在 Artificial Analysis Coding Agent Index 指标上，Sol 得分 80。OpenAI 称，这一成绩比Anthropic 的 Claude Fable 5高出 2.8 分。首席执行官 Sam Altman 表示，在代码任务上，Sol 的 Token 利用效率较公司上一代模型提升了 54%，对企业 IT 预算释放出强烈信号。
不过各项指标并非全面碾压。在 SWE-Bench Pro 测试中，Sol 得分 64.6%，仍然落后Claude Mythos 5 约 15 分。独立评测机构发现，在处理冗长而杂乱的代码仓库时，Sol 能够长时间“锁定目标、不中途跑偏”；相比之下，Terra 更适合范围清晰的功能实现与初步代码审查，将复杂疑难问题再“升级”给 Sol 处理。
但同一批测试也给价格敏感的团队敲响警钟：在长时间代码任务中，Terra 的输出 Token 消耗量反而高于 Sol。这意味着，表面上更便宜的 Terra，最终算下来不一定更省钱——企业在迁移大量流量前，最好按“每个完成任务的总成本”进行实测，而不是只看单价。
此次分阶段发布也标志着 OpenAI 在前沿模型发布节奏上的一次调整。
在正式上线前，OpenAI 已向美国政府通报了该家族的能力边界，并将早期试用权限仅授予少数经过审查的合作伙伴，相关名单同步给了监管部门。
新一代产品线同时抛弃了旧有的命名习惯：数字部分仅代表代际，Sol、Terra 与 Luna 则作为相对稳定的能力档位存在，各档可以按不同节奏独立升级。