OpenAI 正式开放其GPT-5.6 系列，产品线清晰分成旗舰级 Sol 和中端 Terra，两款模型针对的工作负载截然不同。
要点速览：
- Sol 输入单价为每百万 Token 5 美元、输出 30 美元，是 Terra 的两倍。
- Sol 在编程和智能体基准测试中领跑，Terra 主打日常工作与成本控制。
- 早期测试显示，在长时任务中，Terra 反而可能比 Sol 消耗更多输出 Token。
GPT-5.6：Sol 与 Terra 的定价分水岭
公司已于 7 月 9 日宣布 GPT-5.6 在 ChatGPT、Codex 以及 API 端全面上线，结束了大约两周的有限预览期。旗舰版 Sol 面向复杂编程、网络安全和长时间运行的智能体任务，OpenAI 将其称为“迄今为止最强的代码模型”。Terra 则低一档，性能大致对标 GPT-5.5，但价格砍半。
价格是两者最鲜明的分界线。Sol 输入侧每百万 Token 收费 5 美元、输出侧 30 美元；Terra 对应价格为 2.50 和 15 美元。同系列第三款模型 Luna 主打大批量场景，输入每百万 Token 1 美元、输出 6 美元。
在 ChatGPT 内部的访问路径也沿着类似价格梯度划分。付费订阅用户可以在中档与高推理档位调用 Sol，而免费与 Go 用户则在 ChatGPT Work 和 Codex 中默认接入 Terra。GitHub 已将三款模型全部接入 Copilot，并将 Sol 定位为适合大规模代码库推理的高阶选项，而 Terra 被视为日常“智能体式”写代码的均衡默认模型。
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编程基准测试：Sol 全面压制 Terra
在 Artificial Analysis Coding Agent Index 测试中，Sol 拿到 80 分，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，相比上一代自家模型，Sol 在编码任务上的 Token 利用率提升 54%，话锋直指企业级 IT 预算。
不过，不同测试并非一边倒。Sol 在 SWE-Bench Pro 上得分 64.6%，仍然落后Claude Mythos 5 约 15 分。独立评测机构发现，在长时间、脏活累活式的代码库改造中，Sol 更能“咬住任务”不跑偏；而 Terra 更适合范围清晰的功能实现与首轮代码评审，在需要升级处理时再“转单”给 Sol。
同一批测试也给精打细算的研发团队提了个醒：在长时间的编程任务中，Terra 的输出 Token 消耗量比 Sol 更高。这意味着，标价更低并不必然带来更低的任务完结总成本。企业在大规模迁移流量前，更应计算的是“每个问题解决”的真实花费，而不是简单的单价对比。
本次分阶段上线，标志着 OpenAI 在前沿模型发布策略上的一次明显转向。
公司在产品发布前就已向美国政府通报该系列的关键能力，并将早期访问严格限定在一小圈经过审查的合作伙伴中，同时向监管方同步参与名单。
新一代命名体系也被彻底重构——版本号负责标注技术代际，而 Sol、Terra、Luna 则被设定为长期存在的能力梯度，每一档都可以按照各自节奏独立升级迭代。