从 GPT-5.6 开始，OpenAI 不再只是用一个模型名，而是把同一代模型分成了 三个长期能力等级：
| 模型 | 定位 | 速度 | 能力 | 成本 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| ☀️ Sol | 旗舰版 | 最慢 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最高 | 编程、Agent、科研、复杂推理 |
| 🌍 Terra | 均衡版 | 中等 | ⭐⭐⭐⭐ | 中等 | 日常开发、办公、分析、写作 |
| 🌙 Luna | 轻量版 | 最快 | ⭐⭐⭐ | 最低 | 聊天、总结、批量处理、自动化 |
这是 OpenAI 新的产品分层，类似于 Anthropic 的 Haiku / Sonnet / Opus，以后版本（例如 GPT-5.7、5.8……）预计也会继续沿用 Sol / Terra / Luna 这三个等级。(OpenAI)
1. Sol —— 最强旗舰
适合：
- 大型代码仓库
- Agent 自动执行任务
- 长链路推理
- 网络安全
- 科学研究
- 复杂架构设计
特点：
- 推理能力最强
- Coding 能力最高
- Computer Use 最强
- 支持 Ultra（多 Agent 并行）模式
- 支持 Max reasoning（最大推理力度）
官方把它定位成真正的 Frontier Model（前沿模型）。(OpenAI)
程序员使用场景：
- 阅读几十万行代码
- 重构项目
- Debug 疑难 Bug
- 自动完成复杂开发任务
- MCP Agent
2. Terra —— 日常主力
官方描述就是：
A balanced model for everyday work.
也就是说：
性能接近 GPT-5.5，但成本约降低一半。 (OpenAI)
适合：
- Vue
- React
- Java
- Python
- 文档
- PR Review
- API 开发
- SQL
- 日常问答
如果每天开发 8 小时：
Terra 基本就是默认推荐。
速度明显快于 Sol。
3. Luna —— 高性价比
定位就是：
Fast + Cheap
适合：
- 总结文章
- OCR
- 翻译
- 聊天
- 自动回复
- 批量生成
- Agent 高并发
它最大的优势不是能力，而是：
- 延迟最低
- Token 最便宜
- 可以大量调用
很多企业 API 会优先选择 Luna。
三者能力关系
可以简单记：
Sol
▲
│ 最强能力
│
Terra
▲
│ 日常工作
│
Luna
▲
│ 极速低成本
或者：
Sol = GPT-5.6 Pro
Terra = GPT-5.6 Standard
Luna = GPT-5.6 Lite
这是很多开发者目前采用的理解方式，也与官方定位一致。(OpenAI)
程序员（结合你的使用场景）
你主要使用：
- Claude Code
- Codex
- Vue3
- NestJS
- AI 开发
- Agent
- MCP
- 大型代码仓
我会建议：
日常开发（90% 时间）
✅ Terra
例如：
- 写 Vue 页面
- 写 TS
- 改 Bug
- 写接口
- Review
遇到复杂任务
切到 Sol，例如：
- 重构十几个模块
- 理解 Monorepo
- 设计 Agent
- 大仓库分析
- 自动修 Bug
- 多文件修改
批量任务
用 Luna，例如：
- 总结日志
- 批量生成 Markdown
- 翻译
- OCR
- 大量文本处理
一句话总结
- Sol：最高能力，适合复杂推理、编程、Agent 和科研。
- Terra：能力、速度、成本最均衡，是大多数开发者的日常首选。
- Luna：最快、最便宜，适合高并发和批量文本处理。(OpenAI)
