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 Luna，25% 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 Luna | 2026-07-09 | 轻量款（快、便宜） | 105 万 / 12.8 万 Token |
| GPT-5.6 Terra | 2026-07-09 | 均衡款（日常主力） | 105 万 / 12.8 万 Token |
| GPT-5.6 Sol | 2026-07-09 | 上一代旗舰 | 105 万 / 12.8 万 Token |
| GPT-6 Luna | 2026-09-22 | 新一代轻量款 | 105 万 / 12.8 万 Token |
| GPT-6 Sol | 2026-09-22 | 新一代主力款 | 105 万 / 12.8 万 Token |
| GPT-6 Astra | 2026-09-03 | 现役旗舰 | 105 万 / 12.8 万 Token |
GPT-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 Sol | 5.6 Terra | 5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| Terminal-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） | 53.6 | 50.4 | 50.3 |
| Coding Agent Index | 80 | 77.4 | 77.2 |
| MRCR 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 Astra | GPT-6 Sol | 说明 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9% | 未公布 | 5.6 Sol 仅 37.3%，代差巨大 |
| FrontierCode 1.1 Main | 53.3% | 49.3% | 5.6 Sol 为 47.5% |
| DeepSWE 1.1 | 74.1% | 68.8% | Sol 与旗舰只差 5 分 |
| AutomationBench | 30.3%（low） | 33.2%（xhigh） | Sol 反而更高，成本仅 Astra 的 1/4 |
| GPQA 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 Astra（30.3%），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 | $0.50 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | — | $1.20 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $10.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | — | $12.00 |
| GPT-5.6 Sol（促销价，原价 $5/$30） | $4.00 | — | $20.00 |
| GPT-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$0.02
- GPT-6 Sol：约$0.41
- GPT-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 Token（5.6 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 53.6，Coding 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 Astra；DeepSWE 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 Token）
- Codex 订阅用户：日常默认挂Terra（或 Luna），Astra 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 1/10（Astra 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 CRUD | GPT-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 Sol（xhigh 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。