OpenAI 當前模型怎麼選：GPT-6 Astra 與 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 對比

複雜、耗時、需要連續操作工具的任務，優先評估 GPT-6 Astra；常規工作可從 Terra 開始，難度較高但預算有限時比較 Sol，規則明確的大量處理任務先試 Luna。

這是根據官方定位提出的選型起點，不是所有任務的效能排名。最終應比較完成同一項工作的正確率、耗時和總費用。

本文資料核對日期為 2026 年 9 月 10 日，以 OpenAI 官方模型目錄、API 文件和 GPT-6 Astra 發布公告為依據。文中的場景分配和評測方案屬於實務建議，沒有把官方示範當作本站實測。

先看四個模型的定位

本文聚焦文字、程式碼和工具呼叫的通用模型。影像生成、即時語音和轉寫有各自的專用模型，不適合放進同一張通用能力排行榜。

官方當前推薦不確定時從 Astra 開始，以 Terra 平衡能力和成本，以 Luna 處理高吞吐量需求。上表的具體任務分配是基於這些定位的建議。來源：模型目錄

對開發者而言，可以先用 Astra 測出任務能達到的品質，再向成本較低的模型做同題對照。對於已有穩定應用，保留現用模型作為對照更有意義。

Sol、Terra、Luna 與舊命名的關係

GPT-5.6 家族的命名可以用舊產品等級輔助理解：

• Sol 大致對應此前沒有 mini、nano 字尾的主力等級。
• Terra 大致對應此前的 mini 等級。
• Luna 大致對應此前的 nano 等級。

這是定位類比，不代表它們與舊模型的行為、價格、限制或品質完全相同。

另外，gpt-5.6 是指向 Sol 的別名；如果想清楚表達選用哪個等級，設定中寫 gpt-5.6-sol 更直觀。來源：Sol、Terra、Luna

GPT-6 Astra 相比 Sol，哪些變化值得關注

Astra 的發布重點包括電腦操作、長任務和複雜軟體工作。對使用者來說，值得檢驗的是它能否把多個步驟連續做完，以及中途出現新資訊後能否修正方案。

下面選取公告中的幾項對照資料。它們來自 OpenAI 公布的評測，不是本文自行執行的結果。

這些資料反映出提升幅度隨任務變化很大，不能概括成「所有程式設計能力翻倍」。公告說明評測取各推理強度下的最高結果，環境與正式版 ChatGPT 也可能不同。來源：Astra 發布公告及評測說明

長任務的價值，要在完整流程中驗證

例如「修復一個匯入失敗的問題」，可能涉及讀取日誌、定位解析程式碼、修改實作、執行檢查，再解釋受影響的資料。

只比較最後一段修復說明，無法判斷模型有沒有找對檔案、保留原有行為，或漏掉真正失敗的輸入。

因此，Astra 與 Sol 的對照應保留完整任務軌跡，尤其記錄以下內容：

• 是否定位到正確的問題來源。
• 是否在遇到失敗後調整了處理方法。
• 是否完成了必要驗證。
• 是否把未完成部分如實列出。

API 新能力需要應用配合

Astra 文件列出了非同步工具呼叫、工作期間追加指令，以及在對話中調整推理強度並保留快取字首等能力。

非同步工具呼叫允許模型在工具尚未回傳時處理獨立工作，但工具執行和待完成呼叫仍由應用管理。工作期間追加指令涉及 Responses API 的 WebSocket 流程，也需要用戶端支援。來源：Astra 使用指南

如果應用只傳送一次文字請求並等待回答，換成 Astra 不會自動獲得一套完整的非同步任務系統。

最新 API 價格：四個等級差距有多大

下表為核對時的 Standard 短上下文價格，單位均為美元／百萬 token。快取讀取和快取寫入單獨列出，避免把所有輸入都按同一費率估算。

Sol 當前為促銷價格，官方註明至少持續至 2026 年 11 月 21 日。不宜把這個價格直接寫入長期不變的預算假設。來源：API 定價

在普通輸入和輸出 token 數相同的前提下，Astra 的這兩項單價都是 Sol 的 2.5 倍。Terra 的輸入、輸出單價則都是 Luna 的 10 倍。

這些比例只描述單位價格。不同模型可能產生不同數量的推理和工具互動，實際任務帳單需要單獨測量。

相同 token 用量的單次成本算例

假設一次請求包含 20,000 個普通輸入 token 和 4,000 個計費輸出 token，不涉及快取、工具費用、區域附加費或長上下文加價。

計算公式為：

1
2

单次费用 = 输入 token / 1,000,000 × 输入单价
         + 输出 token / 1,000,000 × 输出单价

這是按價格表計算的示例，不是完成某項真實任務的實測費用。尤其不能把 4,000 個計費輸出 token 理解為固定長度的可見回答。

如果同樣用量執行 1,000 次，費用分別為 400、160、88 和 8.8 美元；是否便宜還取決於結果中有多少能夠通過驗收。

如何判斷 Astra 的溢價是否值得

假設某類任務使用 Sol 單次花費 0.16 美元，而 Astra 花費 0.40 美元。

在這個人為設定的例子中，如果 Sol 平均需要完整嘗試三次才能交付，模型費用會達到 0.48 美元。Astra 若一次完成，才可能在該任務上更省。

真實重試的輸入和輸出往往不同，不能直接把這個例子當作固定分界線。它說明的是：需要統計失敗、重試和人工修改，才能比較最終交付成本。

對文案格式轉換，人工修正可能很少；對複雜程式碼故障，人工排查時間可能比 token 費用更重要。兩類任務不必使用同一條選型規則。

百萬上下文不代表始終按短上下文收費

四個模型的官方參數頁都列出以下容量：

來源：Astra 參數、Sol 參數、Terra 參數、Luna 參數。

這些是 API 模型參數，不是 ChatGPT 每個方案或每個介面的附件、對話額度承諾。

相同的視窗容量也不保證相同的長文理解品質。可以放進去多少內容，與能否準確找到其中的限制條件、例外和衝突，是兩個需要分別檢查的問題。

超過 272K 輸入時的費用變化

官方參數說明：輸入超過 272K token 時，整次請求使用長上下文費率，輸入為短上下文的 2 倍，輸出為 1.5 倍。

因此，不能只給「超過門檻的部分」加價。快取也要按對應的長上下文費率計算。來源：模型參數說明、完整價格表

實際設計中，可以先問三個問題：

1. 是否必須把整個資料集放進一次請求？
2. 是否能先檢索相關章節，並保留出處？
3. 是否存在跨章節關係，導致拆分後遺漏關鍵資訊？

全文輸入、檢索和分段處理都應圍繞任務要求選擇。減少輸入若導致證據缺失，也會增加後續重做。

影像輸入與影像生成的區別

四個通用模型都可以接收影像並輸出文字，例如讀截圖、分析圖表、解釋頁面佈局。

參數頁同時列出影像生成工具支援，但這表示可呼叫相應工具，不能據此將模型的原生輸出模態寫成「文字和圖片」。

採購影像編輯或即時語音能力時，應再檢視專用模型的參數和計費方式，不能套用本文的文字成本算例。

推理強度與 Fast mode 應分開選擇

推理強度影響模型處理問題時的計算投入；Fast mode 是請求的處理服務等級。兩者不應混成一個「速度設定」。

GPT-5.6 三款模型的參數頁標註預設值為 medium。Astra 不支援 none，從舊設定切換時應明確檢查這一項。來源：Astra 使用指南、Sol 參數、Terra 參數、Luna 參數

建議先用明確的推理設定建立對照，再只調整一個變數。否則，模型、推理強度和處理等級一起變化後，很難解釋費用或耗時差異。

Fast mode 適合什麼情況

當前四款模型的 Fast 價格表為對應 Standard 費率的 2 倍。Astra 的歐盟資料駐留請求暫不支援 Fast，且其 Fast 模式不提供延遲 SLA。來源：定價頁、Astra 使用指南

如果使用者正在等待關鍵結果，可以把 Fast 納入評測。如果任務在背景執行，優先比較普通處理和適用的批處理方案更合理。

不要假設整個工作流程都會按某個固定倍數提速。網頁載入、檔案下載和外部服務回應，也可能佔用大量時間。

按實際工作選擇模型

下面是可用於首輪試驗的分配方式，屬於本文建議。只要某個模型在你的樣本上表現不同，就應以真實結果調整。

寫文章、翻譯和整理資料

可以先用 Terra 完成結構明確的初稿、摘要和一般翻譯，再抽樣檢查術語、遺漏和語言風格。

資料互相矛盾、需要跨來源核對，或一篇長文包含大量限制條件時，可以讓 Sol 與 Astra 做同題對照。

對已經確定規則的批次處理，例如提取標題、分類標籤和統一欄位，Luna 是值得先測的選項。

選型時尤其要區分「寫得流暢」和「證據正確」。模型表達自然並不能替代來源核查。

程式設計、除錯和儲存庫修改

小範圍函式修改、常見指令碼和測試解釋，可以先評估 Terra。

跨檔案改動、依賴關係複雜、故障難重現的任務，應比較 Sol 和 Astra 的完整交付表現。

除了檢查測試結果，還應看程式碼差異是否符合需求，是否引入無關改動，以及模型有沒有聲稱執行實際上未執行的檢查。

如果現有 Sol 工作流程已經穩定，先拿一組歷史難題測試 Astra，再決定是否擴大使用範圍。

瀏覽器和電腦操作

此類任務常包含視覺識別、狀態判斷和連續操作，可以優先把 Astra 納入候選。

評測時使用相同初始頁面和相同權限，記錄任務結束後的實際狀態。例如檔案是否儲存、表格是否更新、結果是否能重新開啟。

僅憑「模型說操作成功」不足以判定完成。工具環境、應用權限和頁面變化也會影響結果。

分類、抽取與背景批次任務

先為 Luna 提供明確欄位、少量典型樣例，以及空值和異常輸入的處理規則。

把無法通過格式或業務驗證的項目交給 Terra 或 Sol 複核，可以作為試驗性的分流方案。

升級條件應由可檢查的錯誤觸發，例如欄位缺失、值域衝突或證據不足。不要僅依賴模型自己給出的「信心程度」。

一份可以直接使用的選型評測表

準備 20–50 個真實任務作為首輪樣本，比反覆詢問一個腦筋急轉彎更接近實際需求。這個樣本量用於初篩，不足以證明低機率錯誤已經消失。

樣本應包含日常請求、歷史失敗案例和少量邊界情況，並提前寫好通過標準。

不同任務怎樣驗收

• 欄位抽取：與人工標註對照，分別統計缺失和錯誤欄位。
• 翻譯：檢查否定、數字、單位、專有名詞和段落遺漏。
• 程式碼修改：檢查實際差異，並執行與改動相關的驗證。
• 資料研究：開啟引用，檢查來源是否支援對應結論。
• 電腦操作：重新讀取目標應用或檔案的最終狀態。

把上述檢查交給模型輔助完成時，也應保留人工抽查。生成答案的模型與評判答案的模型可能共享相似盲點。

怎樣解讀結果

如果 Luna 通過大多數常規任務，而錯誤集中在少數複雜類型，就可以考慮按任務類別分流。

如果 Terra 與 Sol 品質接近，但 Sol 更快完成工具工作，應比較總耗時與費用，而非只看輸入單價。

如果 Astra 只在少數高價值難題上領先，把它用於這些難題也能形成合理的使用方式。

如果四個模型都在同一處失敗，先檢查輸入資料、工具回傳或驗收標準。升級模型未必能補上缺失的資料。

從 GPT-5.6 切換到 Astra 的介面檢查

下面是最小的 Responses API 請求本文示意，不包含身分驗證和用戶端程式碼。它用於展示模型名與推理欄位，不是本站已執行的呼叫記錄。

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{
  "model": "gpt-6-astra",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  },
  "input": "请比较所附方案的约束、成本和未解决问题。"
}

原先使用 GPT-5.6 的應用，還應檢查這些相容項：

1. 原推理強度為 none 或 minimal 時，先改用 Astra 支援的 low 做對照。
2. 移除 Astra 不支援的 temperature、top_p、top_logprobs。
3. 使用工具呼叫時採用 Responses API；Astra 的 Chat Completions 支援不能直接等同於工具呼叫支援。
4. 使用 Chat Completions 時檢查並移除 logprobs；使用 Responses 時檢查 include 中的 message.output_text.logprobs。
5. 歐盟資料駐留請求使用 Standard，檢查是否遺留 Fast 或 Priority 設定。

這些是官方遷移指南明確列出的項目。複雜應用還應按自身快取、對話狀態和工具執行方式檢查相容性。來源：Astra 遷移說明

遷移時保留現有模型的設定入口，並先執行同一組驗收樣本。請求能回傳文字，只證明基礎呼叫成功，不能證明業務品質已經達標。

ChatGPT、Codex 和 API 的區別

模型名描述所用模型，ChatGPT、Codex 和 API 則是不同使用入口。入口提供的工具、上下文管理、權限和計費方式會影響體驗。

Astra 發布公告說明採用分批開放方式，覆蓋相應付費 ChatGPT 方案及 API 等管道；企業工作區在發布初期預設關閉，需要管理員啟用。具體帳戶是否已經可用，應檢視自己的模型選擇器或組織權限。來源：Astra 發布公告

因此，本文 API 價格表不能直接換算為某個 ChatGPT 方案可傳送多少條訊息，也不能推定 Codex 介面中的每一項設定都與 API 參數一一對應。

在報告比較結果時，寫明「在哪個入口、使用哪些工具、設定了什麼推理強度」，會比只寫模型名稱更容易重現。

常見問題

Astra 發布後，Sol 還有必要使用嗎？

有必要繼續比較。Sol 當前單位價格較低，已有應用可能已經圍繞它完成驗證。是否切換，取決於 Astra 在你的任務上能否減少錯誤、縮短交付時間或降低重做成本。

Luna 便宜，是否意味著只能處理簡單聊天？

不能這樣理解。官方將它定位於高吞吐量、成本敏感任務，它也支援推理和工具。更合適的判斷方式是看任務限制條件是否清楚，以及輸出能否穩定通過驗證。

四個模型的上下文一樣大，為什麼價格差很多？

上下文視窗只是一項容量參數。選型還涉及推理品質、工具執行表現和成本，不能由視窗大小直接推導模型能力相等。

max 是否應該作為所有請求的預設設定？

建議先評測。簡單欄位抽取與複雜除錯需要的計算投入不同，應比較提高推理強度後是否產生可驗證的收益。

舊版 GPT-5.5、GPT-5.4 是否完全不用考慮？

它們仍可能是現有應用的對照模型。本文聚焦當前四款主力通用模型；已經驗證穩定的舊工作流程，應在同一批樣本上比較後再遷移。

怎樣做出最終選擇？

先確定最低品質要求，再比較通過驗收的任務成本。允許不同任務使用不同模型，並在價格、模型行為或業務資料變化後重新抽樣評測。

官方參考資料

• GPT-6 Astra 發布公告：發布背景、評測與開放安排。
• OpenAI 模型目錄：當前模型定位與專用模型分類。
• GPT-6 Astra 參數頁：上下文、模態和工具支援。
• GPT-5.6 Sol 參數頁：別名、參數和促銷說明。
• GPT-5.6 Terra 參數頁：平衡等級參數。
• GPT-5.6 Luna 參數頁：高吞吐量等級參數。
• API 定價：Standard、快取、長上下文與處理等級費用。
• Astra 使用與遷移指南：新能力、參數限制和遷移檢查。