GPT-5.6 系列还值得用吗：Sol、Terra、Luna 现价对照

三款现在的价

GPT-5.6 系列还在售，三款的定位没有变：Sol 是系列旗舰，主打复杂推理与长程智能体；Terra 兼顾性能与成本，面向企业日常流程的批量部署；Luna 面向高并发与大规模日常任务。三款的上下文都是 105 万 token，最大输出都是 12.8 万。

模型	官方价	最便宜分组	折后价
gpt-5.6-sol	$5 / $30	福利分组 0.05x	$0.25 / $1.5
gpt-5.6-terra	$2 / $12	优惠 GPT Team 0.1x	$0.2 / $1.2
gpt-5.6-luna	$2 / $12	优惠 GPT Team 0.1x	$0.2 / $1.2

Terra 和 Luna 的官方价完全相同，差别在定位而不在价目。同价双档在系列里不常见，它意味着选这两个不用比价，只看你要的是均衡还是吞吐。

这种同价结构有个副作用：价格区分不了两者，只能靠任务特征。结构化输出多、格式要求稳的流程偏 Terra，短请求多、并发高的流程偏 Luna。两边的账单长得一样，行为不一样。

把 GPT-6 的四款放进同一张表，价格关系就清楚了：

5.6 三款在表里都没有智能分。能比的只有价格，而价格上它们没有任何一款占到便宜：Sol 的折后输入是 6.1 Sol 的 2.5 倍，输出是 3 倍；Terra 和 Luna 的输入与 6 Sol 持平，输出贵两成；5.6 Luna 的输入价是 6 Luna 的 20 倍。

设一条每天跑 2000 万输入、200 万输出的流水线，按各自的折后价算：

这个量级下，5.6 Sol 换 6.1 Sol 一个月省 $150，换 6 Luna 一个月省 $231。流量再大十倍，差额跟着变成 $1,500 和 $2,310，迁移才有明确的账可算。

表里容易被忽略的是输出价。5.6 三款的输出价都是输入价的 6 倍（Sol $30 对 $5，Terra 与 Luna $12 对 $2），GPT-6 系列是 5 倍。输出占比越高的任务，5.6 的劣势越明显；纯输入密集的检索问答，差距会收窄到接近输入价的倍数。

账要按自己的流量算。同一条流水线缩到每天 200 万输入、20 万输出，5.6 Sol 是 $0.8 一天、$24 一个月，6.1 Sol 是 $0.3 一天、$9 一个月，一个月差 $15。为这 $15 重跑评测、重调 tool schema、重新标定输出解析，两周人力就不止这个数。

第一种情况是已经上线并通过评测的链路。model 名一改，max_tokens、推理档位、结构化输出的容错都要重新验一遍，验证成本先算清楚再决定。

第二种是 model 字段写死在合同或对账口径里的。改一个字符串要同步改客户端、报表和发票明细，流程成本高于 token 差价。

第三种是要做同价对照实验。Terra 与 Luna 官方同价，用同一份预算跑两种行为，比跨价位的对比更容易读出差异，适合用来给自己的任务集定档位。

判断从哪款开始换，把三个月的账单按 model 分组排序就行，支出最高的前三个型号优先动，其余的先放着。

把 model 换成 gpt-6.1-sol 之后，先确认 max_tokens 没有超过 12.8 万，再核对推理档位的取值和它的 low 到 max 五档对得上。两项都过了，用同一批历史请求跑通过率，通过率不掉再切流量，比先切再回滚便宜。

5.6 系列不会因为新模型上架就失去意义，它的问题只是价格不再有优势。如果 5.6 的支出还不到总预算的一成，先别动它。预算表按季度重算一次，比一次定死更接近实际支出。三款模型页在模型总览里可按厂商筛，实时倍率见价格页，GPT-6 系列的对照可以看 GPT-6 Astra 和博客里的其他价格分析。