OpenAI 一次丟出三顆新腦：GPT-5.6 分 Sol、Terra、Luna 三尺寸，你該選哪一個？

一代分三尺寸，各自進化

7 月 9 日，OpenAI 正式對外開放 GPT-5.6。這一代最特別的地方，是命名邏輯變了：數字（5.6）代表世代，而 Sol、Terra、Luna 是三個並行的能力等級，各自用自己的節奏往前跑。

Sol 是旗艦，最強推理，處理難題、研究與長流程；Terra 是日常工作的平衡主力；Luna 又快又便宜，適合量大又簡單的任務。你不再是「買最新的就好」，而是要學會依任務挑尺寸。

三個到底差在哪？差在「想多深」

三者最核心的差別，不是誰比較新，而是思考深度——連帶影響速度與成本。

Sol：思考深度最深（●●●），適合難題、研究、長流程，每百萬 token 輸入約 $5。Terra：中等深度（●●○），日常工作主力，約 $2.5。Luna：反應最快（●○○），量大、簡單、要快的任務，約 $1。

Sol 會多想幾步、抓得出刁鑽的錯誤；Luna 反應快、成本低。價格從 Luna 到 Sol 差了五倍，但對多數日常任務來說，那多出來的推理深度你根本用不到。

打個比方：叫它「做一個報名網站」

規格表看不出感覺，換成一個具體任務就懂了。同樣一句「幫我做一個活動報名網站」，三個尺寸交出來的東西會差一個級距。

Luna〔堪用〕：一頁式報名表，能填、能送出。版型陽春，但真的收得到名單。

Terra〔交得出去〕：完整網站，報名＋名單管理＋自動回信，響應式、手機也好看。

Sol〔專業級〕：再加金流、票種、後台報表、防止重複報名——接近一個資深工程師的交付水準。

同一句話，成果精細度差一個級距。你要的是「能收名單」還是「一套完整系統」，決定了你該付多少錢。

還有三個亮點

除了分尺寸，這一代本身也有硬升級：100 萬 token 脈絡，一次讀完整份專案，不用再切段餵；長任務的代理式跑分超車，勝過 Claude Fable 5；並在軟體工程、電腦操作、專業知識、科學研究、資安五大領域全面推進。