GPT-5.6 完整解析：Sol vs Terra vs Luna、效能基準測試與 API 指南

GPT-5.6 系列包含三款針對不同工作負載設計的模型：Sol 適合最具挑戰性的推理與 Agent 任務，Terra 著重效能與成本之間的平衡，Luna 則適合重視速度、規模與成本效益的應用。

OpenAI 在 2026 年 7 月 9 日正式推出 GPT-5.6 系列，此前曾進行有限度預覽。其命名方式以世代編號代表 GPT 系列，而 Sol、Terra 與 Luna 則用來區分不同模型在能力、速度與成本上的定位。

三款模型皆支援最高 105 萬（1.05M）Token 的上下文視窗、最高 128K 輸出 Token、文字與圖片輸入、推理控制、Function Calling、結構化輸出、串流回應，以及網頁搜尋、檔案搜尋與 Computer Use 等工具。

開發者也可以透過 ApiSmart 的統一 OpenAI 相容 API，同時存取 GPT-5.6 與其他 AI 模型，而不必為每一家模型供應商分別維護不同的整合方式。

本指南將介紹 GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 之間的差異、各自適合的使用情境、GPT-5.6 在程式開發與 Agent 基準測試中的表現，以及如何透過 ApiSmart 整合 GPT-5.6 系列。

什麼是 GPT-5.6？

GPT-5.6 是 OpenAI 於 2026 年推出的前沿模型系列，主要面向程式開發、專業知識工作、推理、AI Agent、科學、多模態應用，以及需要大量工具操作的工作流程。

不同於先前 GPT 系列使用的 full、mini 與 nano 分級方式，GPT-5.6 採用三個模型層級：

• GPT-5.6 Sol — 旗艦級能力
• GPT-5.6 Terra — 智慧能力與成本之間取得平衡
• GPT-5.6 Luna — 適合高流量與成本敏感型工作負載

目前 OpenAI API 中的 gpt-5.6 別名會指向 GPT-5.6 Sol。

這樣的架構讓開發者可以依照不同工作負載的實際需求選擇模型，而不需要把所有請求都交給規模最大、成本最高的模型處理。

GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna

GPT-5.6 三款模型共享許多核心能力，但分別針對不同的正式環境需求進行最佳化。

OpenAI 建議：

• 需要前沿推理與程式開發能力時選擇 Sol
• 需要兼顧智慧能力與成本時選擇 Terra
• 需要高效率處理大量請求時選擇 Luna

GPT-5.6 Sol

GPT-5.6 Sol 是 GPT-5.6 系列中的旗艦模型，主要適用於「追求最高品質比降低成本或延遲更重要」的工作負載。

典型使用情境包括：

• 複雜軟體工程
• 長流程程式開發 Agent
• 科學推理
• 專業分析
• 資安研究
• 多步驟規劃
• 大量使用工具的 Agent
• 複雜文件分析
• Computer Use 工作流程

OpenAI 將 Sol 定位為處理複雜專業工作的前沿模型，並特別強調其在程式開發、知識工作、資安、科學、Computer Use 與設計判斷方面的提升。

什麼時候應該使用 Sol？

Sol 最適合需要大量推理，或錯誤結果可能造成重大影響的任務。

例如：

大型程式碼儲存庫

      ↓

辨識系統架構

      ↓

找出根本原因

      ↓

修改多個檔案

      ↓

執行測試

      ↓

檢查失敗原因

      ↓

持續迭代

這類工作流程要求模型能有效使用工具、維持長時間的上下文資訊，並在一連串操作中持續進行推理。

GPT-5.6 Terra

Terra 位於 Sol 的進階能力與 Luna 的效率導向之間。

OpenAI 將 Terra 定位為一款兼顧智慧能力與成本的模型。它主要針對需要強大 AI 能力，但又不希望每次請求都支付旗艦模型成本的正式環境應用。

Terra 適合：

• 日常程式開發
• Pull Request 審查
• 知識型工作
• 研究
• 文件分析
• 面向客戶的 AI 應用
• 商業流程自動化
• 通用型 Agent

對許多正式環境開發團隊而言，Terra 是非常適合優先評估的模型。

能力最強的模型不一定永遠是最佳預設選擇。在正式環境中，更合理的做法通常是選擇一款能達到所需品質，同時將成本與延遲控制在合理範圍內的模型。

GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 Luna 專為高流量與成本敏感型工作負載設計。

較低的使用成本，使 Luna 特別適合需要大量處理相對簡單請求的應用。

可能的工作負載包括：

• 分類
• 資料擷取
• 聊天機器人
• 內容審核工作流程
• 請求路由
• 簡單程式開發任務
• 摘要生成
• 大量客服請求
• 輕量級 Agent

OpenAI 目前將 Luna 定位為 GPT-5.6 系列中速度最快、成本效益最高的模型。

因此，正式環境系統可以讓 Luna 處理大部分日常任務，再將較困難的請求升級交由 Terra 或 Sol 處理。

使用 GPT-5.6 進行模型路由

三種能力層級讓開發者在設計模型路由系統時擁有更高的彈性。

與其讓：

                      所有請求

                           ↓

                   GPT-5.6 Sol

開發者可以改成：

                     收到請求

                           ↓

                      任務分析

                             ↓

┌──────────┬──────────┐

↓                           ↓                          ↓

例行任務            標準任務           複雜任務

↓                           ↓                           ↓

Luna                  Terra                       Sol

這種方式可以協助團隊在以下因素之間取得平衡：

• 品質
• 成本
• 延遲
• 擴充能力

例如，一個程式開發平台可以使用：

• Luna：解釋程式碼
• Terra：一般程式碼重構
• Sol：整個 Repository 層級的除錯

105 萬 Token 上下文視窗

Sol、Terra 與 Luna 均支援最高 1,050,000 Token 的上下文視窗，因此能夠在單一工作流程中處理大量程式碼、文件與其他資訊。

這三款模型同時支援最高 128,000 輸出 Token。

大型上下文視窗適合：

• 完整程式碼 Repository
• 大型技術文件
• 研究資料集合
• 法律文件
• 財務報告
• Agent 執行紀錄
• 多個檔案
• 長篇對話

例如，一個程式開發 Agent 可以在同一個工作流程中同時處理：

Repository

    +

技術文件

    +

Issue 歷史紀錄

    +

Git Diff

    +

測試結果

    +

先前的工具呼叫

不過，105 萬 Token 應被視為最大容量，而不是每一次請求都應該使用的目標。

傳送不必要的上下文可能增加：

• 延遲
• 成本
• 資訊雜訊
• Prompt 複雜度

即使擁有百萬 Token 上下文視窗，資料檢索、篩選、摘要與適當的上下文選擇仍然非常重要。

推理強度控制

GPT-5.6 支援可調整的推理強度。

官方 API 指南列出的設定包括：

none

low

medium

high

xhigh

max

OpenAI 建議依照任務複雜度選擇適當的推理強度，而不是預設使用最高等級。

開發者可以從以下設定開始測試：

最終設定仍應根據實際應用的工作負載進行測試。

GPT-5.6 Ultra 與多 Agent 工作流程

針對特別複雜的工作負載，GPT-5.6 也可以使用多 Agent 架構，將大型任務拆分為多個平行工作流程。

根據發布文件，預設 Ultra 設定會協調 4 個 Agent 平行執行。

概念上可以理解為：

         複雜任務

             ↓

            Sol

             ↓

    ┌────┬────┬────┐

    ↓            ↓            ↓          ↓

   Agent    Agent    Agent    Agent

   1              2          3          4

    ↓             ↓            ↓         ↓

         平行探索

             ↓

         整合結果

這種方式特別適合能夠同時調查多個問題面向的任務。

例如：

• 複雜研究
• Repository 除錯
• 資安分析
• 大型規劃任務
• 多來源資訊調查

在 API 中，OpenAI 表示開發者可以透過 Responses API 的 multi-agent beta 建立類似的平行 Agent 工作流程。不過，Ultra 不應自動套用到所有請求，因為同時執行多個 Agent 可能會增加 Token 消耗。

程式化工具呼叫

GPT-5.6 不僅支援文字生成，也專為需要使用工具的工作流程而設計。

GPT-5.6 可以撰寫並執行輕量程式，用於協調工具、處理中間結果、追蹤進度，以及決定下一步該執行什麼操作。

傳統工具工作流程可能是：

模型

 ↓

工具呼叫

 ↓

應用程式

 ↓

工具結果

 ↓

模型

 ↓

再次呼叫工具

Programmatic Tool Calling 能讓模型直接處理中間結果並協調多個工具互動，減少模型與應用程式之間反覆傳遞資料的次數。

特別適合：

• 搜尋回傳大量結果
• 資料庫查詢回傳大型資料集
• Agent 需要使用多種工具
• 工作流程包含大量重複的中間步驟

程式開發與軟體工程

程式開發與軟體工程是 GPT-5.6 最主要的能力重點之一。

OpenAI 報告指出，使用Max推理強度的 GPT-5.6 Sol，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 中取得 80 分。

 GPT-5.6 在 Terminal-Bench 2.1 與 DeepSWE 等測試中表現優異，這些測試主要評估命令列 Agent 與長時間軟體工程工作。

GPT-5.6 可以用於：

• 程式碼生成
• Repository 分析
• 除錯
• 重構
• Code Review
• 測試生成
• Terminal 工作流程
• 應用程式遷移
• 前端開發
• 使用工具的程式開發 Agent

實際上，程式開發模型正在從單純的：

「幫我生成這個函式。」

逐漸發展成：

「檢查這個專案、找出問題、修正實作、執行測試，並確認最終結果。」

完成這類任務需要的不只是程式碼補全，而是規劃、工具使用、除錯與驗證能力。

GPT-5.6 基準測試

基準測試可以用來比較模型，但正式環境中的模型選擇仍應以實際應用工作負載為準。

OpenAI 公布的 GPT-5.6 測試結果如下：

這些數據是 OpenAI 公布的評測結果，不應被視為所有正式環境任務的效能保證。

從結果中可以看到兩個值得注意的現象。

首先，在多項實際程式開發基準測試中，Terra 與 Sol 的差距並不大。其次，即使 Luna 主要針對低成本與高流量工作負載設計，仍保留了相當高的模型能力。

因此，團隊應該使用自己的實際工作負載測試三款模型，而不是預設所有請求都應該交由 Sol 處理。

多模態能力

GPT-5.6 支援：

• 文字輸入
• 圖片輸入
• 文字輸出

根據目前 API 模型文件，這些模型並未原生支援音訊與影片輸入。

圖片輸入功能讓 GPT-5.6 適合：

• 螢幕截圖除錯
• 文件分析
• 圖表解讀
• 視覺問答
• 使用者介面分析
• 圖解理解

例如：

螢幕截圖

   +

程式碼

   +

使用者問題

   ↓

GPT-5.6

   ↓

視覺 + 技術分析

這對需要分析螢幕截圖、UI 或前端應用其他視覺元素的程式開發工具特別實用。

Computer Use

GPT-5.6 也支援 Computer Use 工作流程。

Computer Use Agent 可以與圖形化環境互動，完成涉及網站、軟體應用程式與操作介面的工作流程。

可能的應用包括：

• 瀏覽器自動化
• 資料輸入輔助
• 應用程式測試
• 研究工作流程
• 商業流程自動化

OpenAI 報告 GPT-5.6 Sol 在 OSWorld 2.0 Computer Use 評測中取得 62.6%。

在正式環境中，Computer Use 系統應設定適當的權限控制，並在執行可能產生重大影響的操作前要求人工確認。

GPT-5.6 vs GPT-5.5

與 GPT-5.5 相比，GPT-5.6 除了整體模型能力提升之外，也加入多項實際改進。

主要變化包括：

• 更明確的模型分級
• 更高的 Token 使用效率
• 更強的 Agent 程式開發能力
• 改善 Computer Use
• Programmatic Tool Calling
• 多 Agent 執行
• 更強的設計判斷能力
• 更多推理強度控制選項

OpenAI 的遷移指南建議，可以先沿用 GPT-5.5 原本的推理強度設定，再測試降低一個等級，因為 GPT-5.6 往往能使用更少 Token 維持甚至提升輸出品質。

在大規模正式環境中，如果能在維持品質的情況下降低推理 Token 消耗，就可能對整體成本產生顯著影響。

該選擇哪一款 GPT-5.6 模型？

什麼時候選擇 GPT-5.6 Sol？

Sol 適合：

• 複雜程式開發
• 深度推理
• 科學分析
• 進階 Agent
• 高難度研究
• Computer Use
• 品質優先的正式環境任務

當任務失敗的成本較高，或較小模型無法輕易解決問題時，應優先評估 Sol。

什麼時候選擇 GPT-5.6 Terra？

Terra 適合：

• 一般開發
• 商業工作流程
• 知識型工作
• 文件分析
• 正式環境聊天應用
• 標準 Agent
• 需要控制成本的推理任務

對許多應用而言，Terra 可以成為有效的預設模型。

什麼時候選擇 GPT-5.6 Luna？

Luna 適合：

• 大量請求
• 分類
• 資料擷取
• 簡單聊天
• 路由
• 摘要
• 輕量程式開發
• 成本敏感型應用

對大量處理請求、且每 Token 價格會明顯影響營運成本的應用而言，Luna 特別實用。

GPT-5.6 API 價格

OpenAI 的 API 定價自 GPT-5.6 首次推出後已有調整，因此開發者應參考目前最新文件，而不是依賴發布當天的價格。

截至 2026 年 8 月，官方模型文件列出的價格如下：

OpenAI 指出，目前 Sol 的優惠價格屬於促銷方案，預計至少持續至 2026 年 11 月 21 日。

因此價格未來仍可能再次調整。在估算正式環境成本之前，請務必確認最新價格。

如何透過 ApiSmart 使用 GPT-5.6

ApiSmart 提供統一 API 平台，讓開發者透過集中式介面存取多款主流 AI 模型。

透過 ApiSmart 整合 GPT-5.6 主要分為四個步驟。

步驟 1：建立 ApiSmart 帳號

建立 ApiSmart 帳號並進入開發者控制台。

你可以在控制台管理 API 憑證，並瀏覽目前支援的模型。

步驟 2：產生 API Key

為你的應用程式產生 API Key。

請安全保存 API 憑證：

export APISMART_API_KEY="YOUR_APISMART_API_KEY"

切勿將正式環境 API Key 公開在：

• 公開 GitHub Repository
• 用戶端 JavaScript
• 螢幕截圖
• 公開文件

建議使用環境變數或專門的 Secrets Management 系統管理 API Key。

步驟 3：選擇 GPT-5.6 模型

根據工作負載選擇合適的模型。

例如：

gpt-5.6-sol

gpt-5.6-terra

gpt-5.6-luna

正式部署之前，請確認 ApiSmart 目前實際提供的模型 ID。

步驟 4：設定 ApiSmart Endpoint

使用 OpenAI 相容整合方式時，將應用程式設定為 ApiSmart Endpoint：

https://gw.apismart.ai/v1

整合主要需要三個設定值：

API Key

   +

Base URL

   +

Model ID

透過這些共用設定，開發者可以更輕鬆地同時使用 GPT-5.6 與其他模型，而不必為每一家模型供應商建立完全不同的 Client 架構。

GPT-5.6 API Python 範例

安裝 OpenAI Python SDK：

pip install openai

接著建立 Client：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APISMART_API_KEY"],
    base_url="https://gw.apismart.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an expert software engineering assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Review this architecture and identify potential scalability issues."
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

正式使用前，請確認目前 ApiSmart 文件所支援的 Endpoint 與模型識別碼。

GPT-5.6 API cURL 範例

開發者也可以使用 cURL 測試 GPT-5.6：

curl https://gw.apismart.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APISMART_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain when to use Sol, Terra, and Luna."
      }
    ]
  }'

將 API 整合進應用程式之前，可以先透過 cURL 檢查：

• 身分驗證
• 模型可用性
• Endpoint 設定
• 請求格式
• 錯誤回應

為什麼透過 ApiSmart 使用 GPT-5.6？

透過單一 API 存取多款 AI 模型

隨著產品需求持續變化，正式環境應用通常需要支援更多不同類型的模型。

開發團隊最終可能需要：

• 推理模型
• 程式開發模型
• 圖片模型
• 影片模型
• 多模態理解模型
• 高流量推論模型

ApiSmart 提供集中式平台來存取多款 AI 模型，而不需要為每一家模型供應商建立完全獨立的整合架構。

OpenAI 相容整合

既有使用 OpenAI SDK 的應用程式，可以繼續採用熟悉的 API 請求方式。

對於相容模型，切換模型或供應商主要只需要修改：

API Key

Base URL

Model ID

因此能大幅簡化模型測試與遷移流程。

彈性的模型選擇

GPT-5.6 的三種模型層級充分展現彈性模型選擇的價值。

不同請求可能分別適合：

Luna  → 低成本的日常任務

Terra → 兼顧能力與成本的正式環境工作

Sol   → 複雜推理與程式開發

透過統一 API，開發者可以將模型選擇視為一項路由決策，而不是每使用一款模型就建立一套新的整合方式。

集中式 API 管理

ApiSmart 可協助降低以下項目的管理複雜度：

• 身分驗證
• API 存取
• 模型選擇
• 模型切換
• 多模型整合

對於需要定期測試與評估新模型的應用而言，這項能力尤其實用。

GPT-5.6 使用情境

程式開發 Agent

GPT-5.6 可用於：

• Repository 分析
• 除錯
• 重構
• Code Review
• Terminal 指令執行
• 測試生成
• 長時間執行的程式開發 Agent

Sol 適合處理最困難的任務，而 Terra 可能更適合一般正式環境開發。

研究型 Agent

GPT-5.6 可以結合大型上下文、網頁搜尋、檔案搜尋與其他工具，用於：

• 競爭情報研究
• 文獻回顧
• 財務研究
• 技術分析
• 報告生成

企業知識系統

GPT-5.6 擁有 105 萬 Token 上下文視窗，因此適合搭配檢索系統處理大量企業內部知識。

可能的應用包括：

• 員工 AI 助理
• 內部文件搜尋
• 政策分析
• 企業研究
• 文件比較

客戶服務

大量客服工作可以透過模型路由處理：

一般請求 → Luna

複雜客服案件 → Terra

重大問題調查 → Sol

這提供了一種兼顧回應品質與營運成本的實用方式。

專業工作流程

GPT-5.6 也可以支援：

• 財務分析
• 顧問工作流程
• 報告製作
• 簡報製作
• 資料解讀
• 文件審查

GPT-5.6 系列特別著重於完成多步驟專業工作，而不只是生成單次、獨立的回答。

GPT-5.6 API 最佳實務

1. 不要所有任務都使用 Sol

首先判斷任務所需的最低模型能力。

如果 Luna 或 Terra 已經能達到品質要求，將所有請求都傳送給 Sol 只會增加不必要的成本。

2. 測試不同推理強度

max 可能提供更深入的推理，但不一定能在正式環境中提供最佳的品質、延遲與成本平衡。

建議使用實際任務測試：

low

medium

high

xhigh

max

3. 大型上下文仍應搭配 Retrieval

百萬 Token 上下文視窗並不代表不再需要良好的上下文管理。

在可能的情況下，應先檢索與任務相關的資訊，再將必要內容提供給模型。

4. 監控 Token 使用量

建議追蹤：

• 輸入 Token
• 輸出 Token
• 快取 Token
• 每次請求成本
• 每個成功任務的成本

正式環境的實際成本取決於 Token 使用效率與任務完成率，而不只是官方公布的每 Token 價格。

5. 使用自己的資料評估模型

Benchmark 無法完全預測模型在實際正式環境中的表現。

建議建立具有代表性的評估資料集，並測量：

• 準確度
• 可靠性
• 延遲
• 成本
• 工具使用表現
• 任務完成率

GPT-5.6 常見問題

什麼是 GPT-5.6？

GPT-5.6 是 OpenAI 的前沿模型系列，於 2026 年 7 月正式推出。

系列包含 Sol、Terra 與 Luna，分別針對不同的模型能力、延遲與成本需求設計。

GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 有什麼差別？

Sol 是旗艦模型，適合高難度推理與程式開發。

Terra 在模型能力與成本之間取得平衡。

Luna 則針對大量請求與成本敏感型應用進行最佳化。

GPT-5.6 的上下文視窗有多大？

GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 均支援 1,050,000 Token 上下文視窗，以及最高 128,000 輸出 Token。

GPT-5.6 支援圖片嗎？

支援。

GPT-5.6 系列支援文字與圖片輸入，以及文字輸出。

目前這些模型並未列出原生音訊與影片輸入支援。

GPT-5.6 支援 Tool Calling 嗎？

支援。

GPT-5.6 支援 Function Calling，以及網頁搜尋、檔案搜尋、Computer Use、程式碼執行相關工具與 MCP 整合等 API 工作流程。

GPT-5.6 適合寫程式嗎？

適合。

程式開發與 Agent 型軟體工程是 GPT-5.6 的主要優勢之一，其中 Sol 在已公布的 Coding Agent 與 Terminal Benchmark 中表現尤其突出。

我應該使用哪一款 GPT-5.6 模型？

一般正式環境工作負載可以從 Terra 開始。

大量日常任務可以選擇 Luna。

最困難的推理或程式開發問題則可以使用 Sol。

最終仍建議使用自己的實際評估資料驗證模型選擇。

可以透過 ApiSmart 使用 GPT-5.6 嗎？

ApiSmart 提供統一 API 平台，讓開發者透過 OpenAI 相容介面存取主流 AI 模型。

在正式部署之前，開發者應查看目前的 ApiSmart 模型廣場，確認 GPT-5.6 的：

• 可用性
• 正確模型 ID
• 支援參數
• 最新價格

開始透過 ApiSmart 使用 GPT-5.6

GPT-5.6 提供三種定位明確的模型層級，讓開發者可以根據每項任務所需的能力選擇適合的模型。

Sol 提供前沿模型能力，適合高難度程式開發、推理與 Agent 工作流程。Terra 在能力與成本之間取得更好的平衡，適合日常正式環境使用。Luna 則讓 GPT-5.6 系列能夠應用於大量請求、成本效益至關重要的場景。

結合 105 萬 Token 上下文視窗、可調整推理強度、多模態輸入、Computer Use、Tool Calling 與新興的多 Agent 工作流程，GPT-5.6 系列為打造更強大的 AI 應用提供了彈性的模型基礎。

ApiSmart 則進一步將這種彈性延伸到 GPT-5.6 系列之外，透過統一且與 OpenAI 相容的 API 平台，讓開發者可以同時存取 GPT-5.6 與其他主流 AI 模型。

如此一來，開發者就能針對每項任務選擇最適合的模型，而不需要在需求改變時重新建立整套 API 整合架構。