GPT-6 VS GPT-5.6：你该怎么选

如果不管什么任务都用最高档的 AI 模型，你 Hold 住成本吗？

最近大家有没有发现，模型商把模型分档了：例如 GLM 有 5.3 和 5.3 Flash，DeepSeek 也有 Pro 和 Flash 两个版本。

前几天，OpenAI 发布了全新的 GPT-6 Astra，它的出现，让开发者又多了一个选择。

OpenAI 把它定位为目前能力最强的模型，主要面向复杂推理、编码、计算机操作、研究和文档创建等高难度任务。

如果你现在打开 Codex，你会发现现在你有：

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GPT-6 Astra
GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Luna
GPT-5.5

抛开 GPT-5.5，等于你有四个模型可以选择。

写一份发布说明、修复一个可以稳定复现的 Bug、完成一次跨模块迁移，需要的判断能力显然不在一个级别。

此时，你一定会想：GPT-5.6 已经过时了吗？

从官方公布的规格和价格来看，答案没这么简单。

我们在选模型时，更值得考虑的是：任务最终能不能通过验收、失败后重试要花多少钱，以及结果是否容易验证，当然，速度，也至关重要。

它们有什么区别

模型	官方定位	API 标识符
GPT-6 Astra	面向高难度端到端工作的最高能力模型	`gpt-6-astra`
GPT-5.6 Sol	面向专业工作的旗舰模型	`gpt-5.6-sol`
GPT-5.6 Terra	在能力与成本之间取平衡，大致对应之前的 mini 档	`gpt-5.6-terra`
GPT-5.6 Luna	面向经济型、高吞吐量任务，大致对应之前的 nano 档	`gpt-5.6-luna`

它们是四个独立的模型选项。Sol、Terra 和 Luna 不是推理强度设置。

这些定位还是有点抽象。拿高考数学题打个比方，可以这样理解它们各自适合先试的任务：

Luna：能靠代入选项、简单计算就验证答案的选择题。候选答案已经给出，求解过程比较明确，可以先试成本较低的模型。
Terra：需要自己组织几个步骤的常规填空题、解答题。理解题意、选好方法，再完成推导，适合用它兼顾能力和成本。
Sol：需要综合多个知识点、分类讨论的难题。既要把推导串起来，也要检查有没有漏掉某种情况。
Astra：思路难找、要反复尝试和检查条件的压轴题。走不通时需要换条路，还得记住前面已经排除了哪些可能。

这是一种直观的选型思路：解法越明确、答案越容易验证，就越适合先试成本较低的模型；越需要探索解法、完成长串推导，就越值得用能力更强的模型。

题型只是比喻，不是四个模型的能力分界线。Sol 也可以挑战压轴题，Astra 也可能犯简单错误。两者尤其值得比较的，是在步骤多、需要不断判断和调整的任务中，Astra 能否少出错、少返工。这也正是下一节要看的区别。

Astra 到底强在哪

按照 OpenAI 的说法，Astra 在长时间任务中更不容易丢失上下文，指令遵循能力更强，也更擅长处理执行过程中发生的需求变更。

OpenAI 还表示，在几项评估中，Astra 使用的输出 Token 更少。虽然单价更高，但部分任务的预估总成本反而可能更低。注意，这是厂商给出的测试结果，不代表你的工作负载也一定如此。

官方指南重点提到了三项工作流能力：

异步工具调用：应用执行工具时，模型可以继续处理其他互不依赖的工作。
回合中途调整：通过 WebSocket 使用 Responses API 时，可以在任务执行途中补充指令。模型会根据新要求调整方向，同时保留已经完成的工作。
动态调整推理强度：对话进行到一半时可以修改推理强度，不需要重写原本已经缓存的 Prompt 前缀。

Astra 也保留了 GPT-5.6 已经支持的能力，包括结构化输出、计算机操作、流式输出和上下文压缩。单凭这些能力，还不足以证明它实现了代际提升。

OpenAI 提到，面对一个规模不大的编码任务，Astra 可能会提出更多澄清问题，测试范围也可能超出实际需要。

站在开发者的角度，我会用这类问题来测试它：一个 Bug 同时涉及导航、生命周期和埋点。模型能不能守住原有事件协议，找到根因，给出足够克制的修改，并在需求中途变化后继续完成验证？

这类任务的结果，才值得拿来判断是否应该为 Astra 多花钱。

技术规格：上下文窗口没有变大

规格	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol	GPT-5.6 Terra	GPT-5.6 Luna
上下文窗口	1,050,000 Token	1,050,000 Token	1,050,000 Token	1,050,000 Token
最大输出	128,000 Token	128,000 Token	128,000 Token	128,000 Token
知识截止日期	2026 年 4 月 30 日	2026 年 2 月 16 日	2026 年 2 月 16 日	2026 年 2 月 16 日
API 推理强度	`low` 至 `max`	`none` 至 `max`	`none` 至 `max`	`none` 至 `max`

上下文窗口需要容纳输入、推理和输出；最大输出额度也包含推理 Token，并非全部用于最终回答。因此，不能在塞满 1,050,000 Token 的输入后，再额外生成 128,000 Token 的输出。

相同的上下文上限，并不能说明每个模型都能同样可靠地利用每个细节。即使整个仓库都能塞进上下文窗口并留出足够的推理和输出空间，任务范围仍然要足够明确，也要有真正能说明问题的验证方式。

知识截止日期更晚，也不等于模型了解某个依赖或产品的当前状态。如果信息的新鲜度会影响结论，就应该把最新文档交给模型，或者接入检索。

花多少钱

我知道，其实你最关心这个。

下面是 Standard 处理模式、短上下文文本请求的价格，单位为每 100 万 Token 的美元价格。这些数字与 ChatGPT 订阅价格无关。

模型	输入	缓存输入	输出
GPT-6 Astra	$10.00	$1.00	$50.00
GPT-5.6 Sol	$4.00	$0.40	$20.00
GPT-5.6 Terra	$2.00	$0.20	$12.00
GPT-5.6 Luna	$0.20	$0.02	$1.20

当输入超过 272,000 Token 时，整个请求都会按长上下文计价：输入、缓存输入和缓存写入费率均变为短上下文的 2 倍，输出费率变为 1.5 倍。上表未列出缓存写入费率，实际发生缓存写入时还需按对应费率计费。

算一笔账

假设每次请求消耗 10,000 个未缓存输入 Token，以及 2,000 个需要计费的输出 Token，其中包含推理 Token。使用 Standard 处理模式，不调用工具、不重试，也没有其他费用。

模型	每次请求的计算成本	1,000 次请求的计算成本
Astra	$0.2000	$200.00
Sol	$0.0800	$80.00
Terra	$0.0440	$44.00
Luna	$0.0044	$4.40

Astra 的计算过程是：

bash 复制代码

(10,000 × $10 + 2,000 × $50) / 1,000,000 = $0.20

在这组固定假设下，Astra 的成本是 Sol 的 2.5 倍，Terra 的成本是 Luna 的 10 倍。

这些数字只是根据公开价格算出来的，不能用来证明哪个模型更省钱或性能更好。不同模型完成同一项任务时，实际消耗的 Token 数量可能不同。推理 Token 即使不会出现在最终回答中，仍然会按输出 Token 计费。

更贵的模型，什么时候反而更便宜

沿用刚才的请求规模，Sol 尝试 3 次需要 $0.24，Astra尝试1次需要0.24，Astra 尝试 1 次需要$ 0.24，Astra尝试1次需要0.20。

如果 Astra 一次成功，而 Sol 总共尝试 3 次才成功，那么 Astra 的模型费用大约低 16.7%。

这只是用来说明盈亏平衡点，并不表示真实任务一定会出现这样的重试规律。实际的后续请求通常有不同的输入长度，缓存情况也会变化。

应该统计的是：总工作流成本除以通过验收的结果数量。

这里的总成本不能只算最后一次成功请求。失败尝试产生的费用也要算进去，人工修正时间则按约定的人工小时成本折算为费用。也就是：总工作流成本 = 模型与工具费用 + 人工修正小时数 × 人工小时成本。一个单次价格很低、却需要大量返工的回答，最后可能一点也不便宜。

怎么选

下面是我根据官方模型定位整理的一套起步策略。这些任务分配没有经过本文的基准测试。

工作内容	首选模型	什么情况值得升级模型
按照固定分类体系给 Issue 标题分类	Luna	在有歧义的样本上反复出错
按给定 Schema 提取字段	Luna	字段缺失或归一化结果不正确
解释一个函数，或完成边界明确的小改动	Terra	依赖关系让任务范围超出预期
为验收标准清楚的功能补测试	Terra	状态转换复杂，或失败原因难以分析
跨多个模块实现一个功能	Sol	反复丢失约束，或漏掉模块之间的交互
审查架构，或调试偶发故障	Sol	多种解释互相冲突，迟迟无法排除
调查棘手的全局回归问题	Astra	失败尝试本身已经很昂贵时，直接从 Astra 开始
同时协调文档、代码和不断变化的需求	Astra	根据最终交付物的一致性和证据判断结果

日常开发中，我会先从 Terra 开始。范围窄、重复性高、验证成本低的任务用 Luna；实现难度较高的任务用 Sol；需要在多个步骤中持续做判断时，再上 Astra。

一个 Android 开发中的例子

假设有一个 Android 应用，在页面导航和重组之后都会发送一次页面浏览埋点。但埋点协议要求的是：每次由用户主动进入页面，只发送一次事件。

这时可以这样写 Prompt：

追踪这个事件的所有发送路径，说明具体是哪条执行路径造成了重复发送。实现最小范围的修复，保留现有事件名称和属性。补一条回归测试，同时覆盖重复重组和真正的再次进入。最后给出支持这次修复的证据，以及仍未验证的假设。

当然，通常我也会用 ask-matt 或者 using-agent-skill 技能去完成这个任务。

如果问题只在局部，而且可以稳定复现，可以先试试 Terra。

如果问题横跨生命周期所有权、导航和共享 Flow，我会使用 Sol。

要是之前的尝试始终无法跨过这些层级守住事件协议，我会把失败记录一起交给 Astra 再试一次。

不管最后用哪个模型，验收标准都不能变：事件次数正确、Payload 保持不变，并且测试能够捕获最初的问题。

推理强度也要考虑

提高推理强度可能改善复杂任务的结果，但也会增加等待时间和 Token 消耗。OpenAI 建议从默认值开始，只在确有需要时提高强度。

在 ChatGPT Work 中，Ultra 还会用到 Subagent，因此不能把它当成一个所有 API 都支持的通用推理强度值。不同客户端、账号和发布批次能够使用的模型也不完全相同。

我的习惯是：答案可以直接验证时，推理强度不用开得太高；任务涉及相互竞争的假设、架构取舍或多个彼此影响的约束时，再往上调。

模型和推理强度应该放在一起评估。只比较模型，不控制推理强度，结果很容易失真。

我会这么做

我们可以通过查阅官方页面，确认价格、上下文限制、模型定位和支持的工作流。但在这些资料里，我没有找到一张能够直接比较四个模型的数值基准表。

所以，我不会给 Astra 填上一个 SWE-bench 分数、每秒 Token 数，也不会凭空写一个性能提升百分比。

如果你的团队正在选模型，我会先跑一轮包含 40 个代表性任务的小规模测试：10 个信息提取任务、10 个边界明确的修复、10 个功能开发任务，以及 10 个高难度调查任务。

这是一套建议的评估方案，不是已经完成的测试数据。

测试时，仓库状态、工具、任务说明和验收标准都要保持一致。不确定的案例需要重复执行。首次尝试通过率与允许重试后的最终通过率应分别记录，后者需要统一重试上限。具体记录下面这些指标：

指标	记录内容
任务验收通过率	满足预设评分标准的任务数 ÷ 参评任务总数，分别记录首次尝试和允许重试后的结果
得到可验收结果所需的时间	从开始到通过验收的完整耗时，包括重试
人工修正时间	修复或补全模型输出花费的分钟数
总工作流成本	所有模型和工具费用（包括失败尝试）加上按统一人工小时成本折算的人工修正费用
回归率	导致原本正常行为被破坏的改动比例

当 Astra 能带来更多通过验收的结果、明显减少人工修正时间，或者算上重试后反而更省钱，它就有使用价值。

反过来，只要 Sol、Terra 或 Luna 能以更低成本满足同一套验收标准，它们就是更合适的选择。

以我最近购买的每月 20 美元的 Codex 为例，我通常会用能力更强的模型（例如 Sol 或 Astra）来分析需求或制定计划；但到了实施计划的时候，我会用 Terra 以及 Luna，毕竟这两个模型用起来够快！

总之，先看清下一项需要完成的具体工作，再让实际结果告诉你，该往上升一档，还是往下降一档。