Codex 模型怎么选GPT-5.6 / GPT-6 六款模型能力、场景与省钱用法全对比本文数据截至 2026 年 9 月 29 日来源为 OpenAI 官方发布、Datacamp、Apifox 等公开评测文末附出处。TL;DR先看结论你感觉额度烧得快大概率是把所有任务都跑在了 Sol 或 Astra 上。同一个 Agent 任务用 Luna 跑约 $0.02用 Astra 跑最高约 $6.00——相差 300 倍。GPT-6 Luna 已经在很多任务上追平甚至超过 GPT-5.6 Sol价格却只有它的几十分之一。代数比档位更重要是 GPT-6 时代的新常识。最经济的用法是一套金字塔70% 的轻任务给 Luna25% 的日常开发给 Terra / GPT-6 Sol只有不到 5% 的硬骨头才上 Astra。注意没有 GPT-6 Terra。GPT-6 家族是 Astra / Sol / Luna 三档Terra 是 GPT-5.6 一代的均衡款。一、先理清族谱六个模型、两代体系模型发布日期家族定位上下文 / 最大输出GPT-5.6 Luna2026-07-09轻量款快、便宜105 万 / 12.8 万 TokenGPT-5.6 Terra2026-07-09均衡款日常主力105 万 / 12.8 万 TokenGPT-5.6 Sol2026-07-09上一代旗舰105 万 / 12.8 万 TokenGPT-6 Luna2026-09-22新一代轻量款105 万 / 12.8 万 TokenGPT-6 Sol2026-09-22新一代主力款105 万 / 12.8 万 TokenGPT-6 Astra2026-09-03现役旗舰105 万 / 12.8 万 TokenGPT-5.6 放弃了过去基础版 Pro的两档结构改成Luna / Terra / Sol三档纵向排列GPT-6 延续三档但把旗舰改名为Astra取消了 Terra——OpenAI 的思路很明确旗舰负责冲能力上限Sol 和 Luna 负责把旗舰技术下沉到更便宜、更快的日常档。二、能力对比2.1 GPT-5.6 家族三档差距其实不大基准测试5.6 Sol5.6 Terra5.6 LunaTerminal-Bench 2.1终端操作88.8%87.4%84.7%SWE-bench Pro生产级实战编程64.6%63.4%62.7%Agents’ Last Exam长时智能体53.650.450.3Coding Agent Index8077.477.2MRCR 长文本召回91.5%89.6%41.3%两个关键洞察Terra 以约 Sol 四成的价格拿到 Sol 九成以上的能力是 GPT-5.6 一代的性价比之王Luna 有一个致命短板长文本召回只有 41.3%。别把整份代码库、长日志、长规格文档丢给它。2.2 GPT-6 家族代际飞跃基准测试GPT-6 AstraGPT-6 Sol说明Terminal-Bench 4.057.9%未公布5.6 Sol 仅 37.3%代差巨大FrontierCode 1.1 Main53.3%49.3%5.6 Sol 为 47.5%DeepSWE 1.174.1%68.8%Sol 与旗舰只差 5 分AutomationBench30.3%low33.2%xhighSol 反而更高成本仅 Astra 的 1/4GPQA Diamond科学推理96.0%—旗舰独占优势最值得记住的一组数字GPT-6 Sol 在 xhigh 努力档下 AutomationBench 得分 33.2%超过低努力档的 Astra30.3%而单任务成本只有后者的约四分之一$0.27 vs 约 $1.05。2.3 直接回答GPT-5.6 Sol 和 GPT-6 Luna 哪个更好这是最容易踩坑的一对结论分场景事实准确性、常规 Agent 任务GPT-6 Luna 更好。官方数据显示 GPT-6 Luna 在 high 努力档下比 GPT-5.6 Luna 提升 5.4 个百分点且事实性已能匹配 GPT-5.6 Sol同时单任务成本下降 58%。复杂推理、长链路规划、高难度代码任务GPT-5.6 Sol 仍然更强。Luna 毕竟是轻量款EBR-bench多轮记忆与持续上下文这类指标上旗舰级模型依然碾压。价格完全不是一个量级。GPT-6 Luna 是 $0.10 / $0.50每百万 Token 输入/输出GPT-5.6 Sol 促销价也要 $4 / $20——贵 40 倍。一句话除非你明确知道任务很难否则 GPT-6 Luna 优先GPT-5.6 Sol 如今只值得留给已经跑稳、不想动的老 Codex 工作流。三、价格对比为什么你的额度烧得快模型输入缓存输入输出GPT-6 Luna$0.10$0.01$0.50GPT-5.6 Luna$0.20—$1.20GPT-6 Sol$2.00$0.20$10.00GPT-5.6 Terra$2.00—$12.00GPT-5.6 Sol促销价原价 $5/$30$4.00—$20.00GPT-6 Astra$10.00$1.00$50.00单位美元 / 每百万 Token标价差距已经很大Astra 是 Luna 的 100 倍但真实账单差距更大。拿一个典型的 Agent 任务来算12 次模型调用、40k Token 的 prompt 前缀、每次 2k 输出——GPT-6 Luna约$0.02GPT-6 Sol约$0.41GPT-6 Astra$2.04 ~ $6.00取决于缓存折扣是否生效这就是你额度消耗快的直接原因在 Codex 里默认挂着 Sol/Astra 跑所有任务等于给每条帮我改个变量名都付了旗舰价。另外两个隐形成本提醒长上下文阶梯价单次请求输入超过 27.2 万 Token 时整个请求按输入 2 倍、输出 1.5 倍计费GPT-6 Luna 话变多了第三方实测它平均每任务输出 5.1 万 Token5.6 Luna 是 4.1 万不限制输出的工作负载上实际降幅会小于标价降幅。四、六个模型逐一说明定位与使用场景GPT-5.6 Luna —— 轻量快手能力画像快、便宜常规编码基准只比同代 Sol 低 2~4 分但长文本召回41.3%是硬伤。适合批量分类、摘要、信息提取、简单代码片段、高频小任务。不适合长文档分析、复杂调试、整库重构。建议有了 GPT-6 Luna 之后它基本只剩存量任务不想迁移的理由。GPT-5.6 Terra —— 上一代日常主力能力画像以 Sol 约四成的价格达到 GPT-5.5 水平Terminal-Bench 2.1 上 87.4%逼近 Sol。适合日常开发、写作、分析Codex 里 Free / Go 用户的默认档。建议如果你在用 ChatGPT 订阅里的 Codex走额度而非 API 计费Terra 仍是最稳的日常默认模型。GPT-5.6 Sol —— 昨日旗舰能力画像智能体综合实力曾居首位Agents’ Last Exam 53.6Coding Agent Index 80编程 Token 效率比前代提升 54%。适合复杂智能体、长时自主任务已被 GPT-6 Sol/Astra 全面接棒。建议新任务直接上 GPT-6 Sol能力更强、价格腰斩5.6 Sol 留给跑稳的老工作流。GPT-6 Luna —— 新一代走量王能力画像比 5.6 Luna 提升 5.4 分、单任务成本降 58%高努力档下事实性已匹配 5.6 Sol。Free / Go 用户在桌面端唯一可用的 GPT-6 模型。适合大规模分类、抽取、路由、摘要、批量改写、简单问答、CI 里的自动检查。不适合复杂规划、高难推理、关键决策。注意限制最大输出长度避免它话多吃掉降价红利。GPT-6 Sol —— 新一代性价比主力 ⭐能力画像AutomationBench 33.2%xhigh力压低努力档 AstraDeepSWE 68.8% 逼近旗舰事实性错误约为前代一半。支持 none / low / medium / high / xhigh / max 六档努力度。适合日常编程、代码审查、调试、跨工具工作流、成本敏感型 Agent、高事实要求的写作与研究摘要。绝大多数开发者的默认选择。不适合对审美细节要求极高的最终成品、最难的长周期电脑操作。GPT-6 Astra —— 现役旗舰能力画像OpenAI 官方定位各方面表现最佳。ARC-AGI-3 达 99.9%、GPQA Diamond 96.0%、Terminal-Bench 4.0 57.9%网络安全评估拿到 Critical 级认证Token 效率极高最大努力下 Token 用量约为 5.6 Sol 的一半。适合最难的端到端任务、长周期 Computer Use、科研、复杂架构设计、安全研究、失败代价极大的关键交付。不适合任何高频、低价值的批量任务——那是烧钱最快的姿势。五、最经济 最高质量的用法核心策略策略一金字塔式分配任务任务占比档位模型典型任务~70%底座GPT-6 Luna或 5.6 Luna改名、注释、格式化、小函数、批量文本处理、简单问答~25%中坚GPT-6 Sol / 5.6 Terra功能开发、调试、代码审查、日常 Agent 工作流5%塔尖GPT-6 Astra架构设计、跨库重构、长时 Computer Use、关键交付策略二先低后高逐级升级把任务先丢给 Luna → 不行升 Sol → 还不行才上 Astra。GPT-6 支持对话中途调整努力等级且不失效提示缓存低努力跑简单步骤、难步骤再拉高是最省的用法。策略三订阅用户走额度 vs API 用户走 TokenCodex 订阅用户日常默认挂Terra或 LunaAstra 留给每周额度里真正重要的几次Plus 的 Astra 是有限额度Pro 才有扩展额度别拿它跑日常。API 用户直接迁移到 GPT-6 家族——Sol 比 5.6 Sol 便宜 50% 且更强Luna 同样腰斩。升级本身就是降价。策略四五个立竿见影的省钱习惯善用缓存固定长 prompt 前缀放前面缓存输入价只有标价的 1/10Astra 缓存输入 $1 vs 标准 $10控制上下文长度单次请求超过 27.2 万 Token 会触发 2 倍/1.5 倍阶梯价大任务拆分着喂给 Luna 设输出上限它平均输出比上代多 24%不设限会吃掉成本优势难任务一次性把需求写清楚旗舰模型的返工成本远高于一次说清的成本任务描述越完整Astra 的高效 Token 利用率越能体现做完降档Astra/Sol 解决完难点后后续整理、文档、测试用例生成立即切回 Luna。策略五一张速查表你在做什么用哪个写个小工具 / 改 bug / 日常 CRUDGPT-6 Sol或 Terra批量改文案 / 分类 / 提取 / 摘要GPT-6 Luna设计新架构 / 跨仓库重构GPT-6 Astra让 Agent 跑一整天的自动化流程GPT-6 Solxhigh 努力档分析超长文档 / 整库代码Sol 或 Astra别用 Luna长文本召回弱学习、试验、随便玩玩Luna写在最后GPT-6 时代的核心变化不是模型更强了而是OpenAI 把选模型变成了一道成本题Astra 和 Luna 之间标价差 100 倍真实任务成本差 300 倍。会用的人用 Luna Sol 完成 95% 的工作把 Astra 当成每周只动用几次的重武器——这才是额度够用的真正秘诀。注各模型价格与可用性以 OpenAI 官方模型目录实时信息为准基准分数均为厂商或第三方公开评测口径实际体验因任务而异。