GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

GPT5.6的发布，OpenAI 同时更新了模型、长任务功能和代码执行环境，使得用户可以提交目标、材料和验收标准，并获得可审阅的结果。

Chat 适合回答问题和处理短任务；Work 可以找资料、调用工具、制作文档；Codex 可以修改仓库、运行测试、审查 diff。

零、先说结论

官方名称需要分开写。 GPT-5.6 是模型家族；ChatGPT Work 和 Codex 是使用这些模型的产品功能。"ChatGPT 5.6"只是日常简称。
GPT-5.6 提供 Sol、Terra、Luna 三种模型。 它们分别面向复杂高价值、日常均衡、清晰高频任务；先按任务选模型，再按需要提高推理强度。
Chat、Work、Codex 的分工清楚了。 Chat 负责快速回答，Work 负责可审阅的交付物，Codex 负责可验证的代码与工程任务。
Codex 已并入 ChatGPT 桌面端。 项目、设置和工作流会保留，同时增加应用内编辑、PR 评审和多仓库项目。
vibe coding 更容易上手，验收却省不掉。 GPT-5.6 更善于理解意图和做前端，需求边界、权限、测试与人工审阅仍要明确。
API 团队可以使用一组新的 Agent 运行能力。 Programmatic Tool Calling、多智能体 beta、显式缓存、跨轮次推理和 Pro mode，分别处理长任务中的数据加工、并行、成本与连续性问题。

一、这次到底发布了什么

OpenAI 在 2026 年 7 月 9 日发布的内容分为模型、产品和工程工具三部分：

层次	更新	直接变化	对工作方式的影响
模型	GPT-5.6	Sol / Terra / Luna 三档模型，支持更高推理、工具调用与长任务	同一套能力可以按质量、速度和成本路由
产品	ChatGPT Work	可围绕目标持续数小时，调用文件、插件和工具，产出文档、表格、演示和 Sites	ChatGPT 支持长任务，并输出可审阅的交付物
工程	Codex 进入 ChatGPT 桌面端	编辑、代码、PR、终端、Computer Use、多仓库项目进入同一应用	产品工作与代码工作进入同一个应用与本地操作环境

官方在 7 月 6---10 日更新摘要里，把三件事列在同一个发布周期中；Codex Changelog 的 7 月 9 日条目标题是 "Codex joins the ChatGPT desktop app"。在桌面端，用户可以在同一任务中管理工具、文件和审阅。

时间线上还有一个细节：GPT-5.6 在 6 月 26 日先向少量受信任伙伴开放预览，7 月 9 日正式发布。预览阶段与美国政府的网络安全评测协调有关；相关行政令规定的是最长 30 天的自愿协作框架，并非发布许可或强制审批。理解产品时，区分"有限预览"和"正式可用"即可，监管背景不能拿来证明模型能力。

名词纠正：下文统一使用 GPT-5.6 指模型家族，使用 ChatGPT Work 指长任务功能，使用 Codex 指代码与工程功能。

二、GPT-5.6：先选模型，再设置推理强度

2.1 Sol、Terra、Luna 怎么分

模型	官方定位	推荐任务	不建议默认使用的场景
`gpt-5.6-sol`	旗舰能力，复杂编码、Computer Use、研究和安全工作最强	跨仓库重构、复杂产品研究、高价值方案、难排障、成品级前端	规则明确的批处理、简单改写和高频抽取
`gpt-5.6-terra`	能力与成本均衡，官方称可用更低成本获得与 GPT-5.5 有竞争力的表现	日常编码、PR 评审、需求整理、数据分析、常规 Agent	极难问题或大量完全固定的流水线任务
`gpt-5.6-luna`	家族中最快、成本最低，面向清晰高频任务	分类、抽取、格式转换、结构化摘要、批量轻任务	高歧义决策、复杂架构判断、重要安全审计

如果你不想研究参数，直接从 Power 开始即可：官方默认配置是 gpt-5.6-sol + medium reasoning。日常大量任务可优先试 Terra，固定规则的批处理再试 Luna。

API 里，gpt-5.6 别名会路由到 gpt-5.6-sol。三档模型当前都提供 1,050,000 tokens 上下文、922,000 tokens 最大输入和 128,000 tokens 最大输出，接受文本与图像输入、输出文本，并支持 web search、file search、Computer Use、MCP、Tool Search、Skills、Apply Patch 等工具。

2.2 API 价格与产品可用范围

下面是 OpenAI 公布的 API 标准价格。ChatGPT 订阅费用另行计算：

模型	输入 / 1M tokens	输出 / 1M tokens	适合怎么用
`gpt-5.6-sol`	$5.00	$30.00	少量、高价值、复杂度高的任务
`gpt-5.6-terra`	$2.50	$15.00	日常主力与成本敏感的交互任务
`gpt-5.6-luna`	$1.00	$6.00	规则清晰、量大、可评测的任务

输入输出规模相同时，Luna 的名义 token 价格约为 Sol 的五分之一。实际选型还要看每个合格交付物的总成本：失败重试、工具调用、reasoning、缓存和人工返工都算在内。

产品侧的首发可用范围也不同：

Chat：Plus、Pro、Business、Enterprise 可使用 GPT-5.6 Sol 的 medium 及以上设置；Pro 和 Enterprise 还可选择 Sol Pro。
Work 与 Codex：Free 和 Go 使用 Terra；Plus、Pro、Business、Enterprise 可选择 Sol、Terra、Luna。
高阶设置：在 Work 与 Codex 中，有 GPT-5.6 访问权的用户可启用 Max；Ultra 在 Work 面向 Pro、Enterprise，在 Codex 面向 Plus 及以上计划。

这些权限仍可能受地区、管理员设置和渐进发布节奏影响。做团队推广前，先用真实工作区确认，不要只看宣传页。

2.3 Light、Medium、Max、Ultra 四种推理设置

Light / Low：任务清楚、追求快，例如改一段文案、修一个小函数。
Medium：默认均衡档，适合大多数需要计划与检查的任务。
High / Extra High：多步骤、跨来源、存在权衡的复杂任务。
Max：增加单个模型的推理投入，适合质量优先且能接受等待的难题。
Ultra：启动多个 subagents 并行分工；官方默认配置会协调四个 agent，适合能拆成独立工作流的大任务。

选择时先看任务结构：难且不可拆，用 Max；大且能拆，用 Ultra；其余先用 Medium。 官方提醒，大多数任务并不需要 Max 或 Ultra，Ultra 的高并发还可能快速增加用量。

2.4 产品和 vibe coding 相关变化

前端完成度更高。 OpenAI 将布局、视觉层级、设计判断和可用性单独列为 GPT-5.6 的提升方向。生成的页面更接近可用产品，但设计系统、品牌规范和真实用户测试仍由团队负责。

模糊需求更容易被理解。 不必再把每个中间步骤都写成操作手册，但权限边界、禁止动作和验收标准仍应明确。这些内容一旦含糊，最后的误操作和返工仍由团队承担。

旧 prompt 可以适当缩短。 OpenAI 的内部评测显示，把冗长 system prompt 缩短后，分数提高约 10%---15%，总 token 降低 41%---66%，成本降低 33%---67%。这组数据不一定能在每个业务里复现，可靠的做法是先删重复规则，再用真实 eval 检查是否需要补回约束。

GPT-5.6 本身已经偏向压缩输出。只写"尽量简短"，可能把必需交付物也一起删掉。可以改成：

复制代码

结论先行。保留完成任务所需的事实、证据、风险和下一步；
优先删除套话、重复和与决策无关的背景。

2.5 Benchmark：终端和浏览表现突出，代码修复仍有差距

正式发布页给出了较完整的评测矩阵。下面只取四项和产研工作关系较大的数据，用来判断它擅长什么、又在哪里落后：

评测	GPT-5.6 Sol	Sol Ultra	说明
Terminal-Bench 2.1	88.8%	91.9%	终端规划、迭代和工具协同；并行 agent 进一步提升结果
OSWorld 2.0	62.6%	---	桌面环境中的计算机操作能力
BrowseComp	90.4%	92.2%	自主浏览、查找和整合信息
SWE-Bench Pro	64.6%	---	真实代码库修复；低于 Fable 5 的 80.0% 和 Mythos 5 的 80.3%

四项评测的结果差异明显：GPT-5.6 在终端、浏览器和计算机操作上表现突出，Ultra 能改善可并行任务的结果；在 SWE-Bench Pro 这类深层代码修复评测上，它落后于表中两个对比模型。选型时应先判断自己的任务更接近哪类评测。

评测说明：以上数字来自 OpenAI 2026 年 7 月 9 日正式发布页。不同评测使用不同 harness、reasoning 和 agent 配置，只能用于理解能力边界，不能替代团队自己的回归集。

三、ChatGPT Work：适合有明确交付物的长任务

官方对 Chat 和 Work 的区分很实用：

需要答案、解释、脑暴或短草稿，用 Chat。
需要一份可以审阅和使用的 brief、PPT、表格、分析、网站或重复工作，用 Work。
需要修改仓库、运行命令、验证代码、处理 PR，用 Codex。

Work 可以读取你提供的文件，通过插件连接 Slack、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM 或项目系统，调用获批工具，并在执行中展示进度。你可以补充信息、改变方向，也可以要求它在发送、发布或其他关键动作前停下来等审批。

3.1 Work prompt 示例：先写清交付要求

一个可委托任务至少要有五个元素：

复制代码

目标结果 + 可信来源 + 关键边界 + 验收标准 + 人工审批点

例如：

复制代码

阅读附件中的用户访谈、问卷结果和历史 PRD，产出一份 8 页产品评审稿，
面向产品与研发负责人。聚焦三个最常见的问题，用原始材料支持每个结论，
把事实、推断和建议分开。信息不足时明确标记，不要补造数字。
先给我目录和证据缺口，确认后再生成最终 PPT；不要对外发送。

这条 prompt 写清了两件容易被遗漏的事：什么叫完成，以及什么时候必须停下来等人确认。

3.2 用 Scheduled tasks 持续执行 Work 任务

Scheduled tasks 可以按一次、周期、事件或监控条件运行。典型用法包括：

每周汇总竞品、用户反馈和项目风险，更新同一份例会材料；
监控 GitHub CI 或线上指标，有变化时回到原任务继续排查；
定期刷新研究、表格或站点内容；
让一个已经稳定的 Skill 在固定时间运行。

建议先手动完成一次，再设置定时执行。Skill 记录操作方法，Scheduled task 规定执行时间。无人值守任务应使用尽可能窄的文件、网络和应用权限。

四、Codex 进入 ChatGPT 桌面端：项目、编辑和 PR 放到了一起

7 月 9 日之后，Codex 成为 ChatGPT 桌面端的一部分，覆盖 macOS 和 Windows。原 Codex 用户按原方式升级即可，项目、设置和工作流会保留；还可以把 Codex 设为默认视图，macOS 用户也可继续使用 Codex 图标。

研发侧较实用的变化有四个：

直接编辑 Markdown 与代码。 可以在应用里选择内容、写 inline annotation，再让 Codex 只改选中部分。
PR 审阅进入侧边栏。 diff、reviewer feedback 和修改动作出现在同一上下文，减少 GitHub 与本地工具之间的切换。
一个项目可以跨多个仓库。 对前后端、SDK + 服务端、应用 + 基础设施这类联动改动更实用。
GPT-5.6 驱动更快的 Computer Use。 Codex 可以在同一任务中处理代码、浏览器预览和桌面应用操作，但敏感动作仍受审批和权限约束。

CLI 用户建议升级到 7 月 9 日的 0.144.1：

css 复制代码

npm install -g @openai/codex@0.144.1

0.144.0 还增加了一个值得企业团队关注的 writes 应用审批模式：声明为只读的动作可以直接运行，写操作仍然需要确认。它比"全部允许"或"每次都问"更符合真实 Agent 工作流。

当前限制：ChatGPT 桌面端、Codex CLI 和 IDE extension 可以选择 GPT-5.6；Codex cloud 任务目前由平台指定默认模型，用户不能手动更改。介绍团队使用范围时，应把本地模型选择和 cloud 任务分开说明。

五、Vibe Coding：生成更快，验收不能省

GPT-5.6 提升了前端设计和意图理解能力；Codex 提供浏览器、Computer Use、diff 和测试环境。没有专业开发经验的用户，也更容易完成一个可运行的产品。

但一个稳定的 vibe coding 循环仍然是：

rust 复制代码

目标 -> 约束 -> 构建 -> 预览 -> 验证 -> 复盘

需要避免的流程：

rust 复制代码

提出模糊需求 -> 跳过检查 -> 直接部署

5.1 一条可直接复制的 vibe coding prompt

markdown 复制代码

请在当前项目中完成一个可运行的活动报名页。

目标：用户能理解活动价值、查看时间地点、填写报名信息，并看到成功状态。
范围：只修改当前前端项目；不要接真实支付，不要部署，不要改现有登录逻辑。
视觉：延续项目已有字体、颜色和组件；重点做好移动端层级、间距和表单反馈。
验证：启动本地项目，用浏览器检查 390px 与 1440px 两个视口；
      走通正常提交、空字段、错误手机号和重复提交；修复发现的问题。
交付：列出修改文件、关键设计判断、验证结果和仍需人工确认的内容。

这里刻意省略了"先写 HTML 再写 CSS"一类操作步骤，让模型自己规划过程；目标、范围和验证则不能省，它们决定页面最后能不能用。

5.2 Sites：版本审阅、分享和部署

Sites 是 ChatGPT 中的网站、Web App 和游戏托管功能，目前处于 public beta。可以用一条 prompt 新建，也可以导入兼容的本地项目。发布分成两个动作：先保存版本供审阅，再部署。

rust 复制代码

保存版本 -> 人工审阅 -> 部署版本 -> 获得生产 URL

每一次 Deploy 都是生产部署。如果只是想让团队看效果，应明确要求"保存一个版本，不要部署"。需要持久化数据时，可以要求 D1 关系数据库；需要图片、文档、音视频等上传时，可以要求 R2 对象存储。访问范围可按账号与工作区设置为仅自己或受邀者、整个工作区、任何持有链接的人；工作区管理员仍可限制公共分享。

一条更安全的 Sites prompt 可以这样写：

复制代码

请用 Sites 为当前项目准备一个可部署版本。
先检查项目兼容性、数据存储和环境变量需求，列出需要修改的文件。
用户提交的数据需要持久保存，请使用 D1；上传文件请使用 R2。
先保存版本并给我预览、代码 diff 和访问范围建议，不要部署。
只有我确认版本、权限和数据处理方式后，才创建生产部署。

不要把密钥写进 prompt、附件或 .openai/hosting.json；应通过 Sites 设置维护托管环境变量。这样既能快速做出页面，也能在部署前检查版本、权限和数据处理方式。

5.3 产品经理怎么用

把需求讨论交给 Chat，把调研、PRD、竞品表和汇报稿交给 Work，把原型或已有项目的真实修改交给 Codex。不要让一个入口同时承担所有职责。

5.4 研发怎么用

任务说明里应写清：允许改什么、不能碰什么、必须运行哪些测试、失败时何时停止、最终需要哪些证据。跨仓库任务先让 Codex 列出受影响的仓库和文件，再授权实现。

5.5 设计师怎么用

给它真实设计稿、截图或设计系统，让它在浏览器里做前后对照；再按布局、层级、字体、颜色、状态和响应式逐项检查。生成后仍要人工检查品牌一致性、可访问性与极端状态。

六、API 团队：升级重点在 Agent 运行方式

只替换模型 ID 可以获得基础能力提升。Programmatic Tool Calling、多智能体和缓存配置还需要单独接入。

6.1 Programmatic Tool Calling：让模型写一小段程序调工具

GPT-5.6 可以在隔离的 V8 环境里生成 JavaScript，调用已授权工具、并行请求、做循环和条件判断，再把大批中间结果压缩成小型结构化结果。

这个 V8 环境没有 Node.js、包安装、直接网络、通用文件系统、子进程和跨执行持久状态；外部系统访问必须经过请求中明确授权的工具。PTC 适合可预测的数据处理，不适合作为通用后端。

它适合：过滤、去重、聚合、校验、排序，以及数据流明确的依赖调用。

它不适合：每一步都需要新语义判断、需要保留原始引用、涉及审批或写操作的流程。此时应继续使用直接 tool calling，把授权边界留给人和应用。

PTC 可以用于 Zero Data Retention 工作流，但前提是组织或项目本身已经启用 ZDR；单独设置 store: false 只表示无状态续传，不等于自动获得 ZDR。

6.2 Multi-agent beta：并行有用，但先问能不能拆

Responses API 的 Multi-agent 仍是 beta。适合把大任务拆成互不依赖的研究、代码扫描、方案比较或测试工作流，再由主模型合并结果。若多个子任务会频繁修改同一文件、共享隐藏状态或相互等待，并行只会制造冲突。

6.3 Persisted reasoning：保留跨轮次推理上下文

reasoning.context 可以选择只保留当前轮次，或在支持的模型上让早期 reasoning items 跨轮次继续参与后续推理。这对稳定目标下的长任务有帮助；当目标或假设改变时，应切回 current_turn，避免旧推理拖累新方向。

6.4 显式 Prompt Caching：核算缓存读写成本

GPT-5.6 允许精确标记可复用前缀，也保留自动缓存。默认最低缓存生命周期为 30 分钟；缓存写入按未缓存输入价格的 1.25 倍计费，命中读取享受 90% 的 cached-input 折扣。大于 272K 输入 tokens 的请求，整个请求的输入按 2 倍、输出按 1.5 倍计价。无选择地粘贴全部资料会增加成本。

可以按这个顺序配置：把稳定的系统指令、工具和示例放在前缀，把用户变量放在后面；给同一类前缀设置稳定的 prompt_cache_key；同时观测 cache_write_tokens 和 cached_tokens。否则缓存写入越多，账单不一定越低。

6.5 Pro mode：为少量困难任务增加计算投入

API 中不需要寻找 gpt-5.6-pro。在所选 GPT-5.6 模型上配置 reasoning.mode: "pro" 即可让系统为困难任务投入更多模型工作，返回一个最终答案。它会增加延迟与用量，适合高价值代码审查、复杂优化和深度分析，不适合高频常规请求。

七、已知限制与容易误读的地方

桌面端可用不等于每项能力都对所有账号开放。 新 ChatGPT 桌面端全球覆盖所有计划，包括 Free；但 Work、Computer Use、插件、企业策略和区域能力仍可能受计划、管理员设置与灰度节奏影响。
Codex cloud 暂不支持手动选择默认模型。 本地、桌面端、CLI 和 IDE extension 的模型设置不会同步到 cloud 任务。
Ultra 与 Multi-agent 会增加成本和协调问题。 只在独立子任务足够清楚时使用。
1.05M 上下文仍然需要检索和权限控制。 超长输入还会触发更高 API 价格。
Computer Use 能操作已登录页面和桌面应用。 账号、权限、支付、隐私、网络和凭证相关流程应保持人在场并逐步审批。
安全护栏可能影响合法的双用途工作。 网络安全和生物领域请求可能被实时分类器暂停、复核或拒绝；ChatGPT 与 Codex 提供改用较低能力模型重试的路径。生产系统应记录 request ID、时间和拒绝类型，为合法任务准备人工复核或降级流程。
官方 benchmark 仅用于参考。 同一模型在 Terminal-Bench、OSWorld 和 SWE-Bench Pro 上表现差异明显，Ultra 的成绩也不能当成单 agent 成绩。上线前仍要用真实任务评估成功率、人工返工、延迟、成本和越权风险。

GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

零、先说结论

一、这次到底发布了什么

二、GPT-5.6：先选模型，再设置推理强度

2.1 Sol、Terra、Luna 怎么分

2.2 API 价格与产品可用范围

2.3 Light、Medium、Max、Ultra 四种推理设置

2.4 产品和 vibe coding 相关变化

2.5 Benchmark：终端和浏览表现突出，代码修复仍有差距

三、ChatGPT Work：适合有明确交付物的长任务

3.1 Work prompt 示例：先写清交付要求

3.2 用 Scheduled tasks 持续执行 Work 任务

四、Codex 进入 ChatGPT 桌面端：项目、编辑和 PR 放到了一起

五、Vibe Coding：生成更快，验收不能省

5.1 一条可直接复制的 vibe coding prompt

5.2 Sites：版本审阅、分享和部署

5.3 产品经理怎么用

5.4 研发怎么用

5.5 设计师怎么用

六、API 团队：升级重点在 Agent 运行方式

6.1 Programmatic Tool Calling：让模型写一小段程序调工具

6.2 Multi-agent beta：并行有用，但先问能不能拆

6.3 Persisted reasoning：保留跨轮次推理上下文

6.4 显式 Prompt Caching：核算缓存读写成本

6.5 Pro mode：为少量困难任务增加计算投入

七、已知限制与容易误读的地方

参考资料