GPT-5.6：OpenAI 旗艦模型家族 Sol／Terra／Luna

GPT-5.6 是 OpenAI 於 2026 年 7 月 9 日正式發布的模型家族，包含 Sol、Terra、Luna 三個能力層級。GPT-5.6 是模型名稱，ChatGPT則是使用模型的產品之一。這個家族可用於 ChatGPT、Codex 與 OpenAI API，但各產品與方案開放的模型不完全相同。規格、價格、方案與選型資訊以截至 2026 年 8 月 2 日可由官方資料確認的內容為準。

重點先看

• Sol 是旗艦層級，適合複雜的專業工作；Terra 著重能力與成本的平衡；Luna 針對大量、成本敏感的工作負載。
• API 標準價格以每 100 萬個 token 計算：Sol 輸入 US$5、輸出 US$30；Terra 輸入 US$2、輸出 US$12；Luna 輸入 US$0.20、輸出 US$1.20。
• 一般 Chat、ChatGPT Work 與 Codex 的模型選項不同。Free 與 Go 目前可在 Codex 使用 Terra，Work 則開放給符合資格的付費方案。
• Pro US$100 與 Pro US$200 的整體用量分別是 Plus 的 5 倍與 20 倍；個別模型仍可能有獨立額度，確切上限以產品內顯示為準。
• API 文件列出的三個模型 context window 都是 1,050,000 tokens，最大輸出為 128,000 tokens；ChatGPT 介面的上限另受產品與方案影響。

目錄

• GPT-5.6 是什麼，以及為什麼命名要校正
• 為什麼分層設計值得重新看待採購與開發流程
• Sol、Terra、Luna 三個變體怎麼分
• API 定價與 7 月 30 日的降價
• GPT-5.6 跟前代 GPT-5.5 的關鍵差異
• 哪些 ChatGPT 方案可以用 GPT-5.6
• 效能 benchmark：怎麼讀官方數字
• ultra 與 max：兩種不同的高運算設定
• API 開發者功能：Programmatic Tool Calling 與 Multi-agent
• 三項容易混淆的規格與限制
• 該選哪個變體：依工作類型分流
• 常見誤解與限制
• 導入風險與長期維護
• FAQ
• 結論與下一步

GPT-5.6 是什麼，以及為什麼命名要校正

OpenAI 官方使用 GPT-5.6 這個名稱。「ChatGPT 5.6」偶爾會出現在非官方討論中，但容易把產品與模型混為一談。查看方案或串接 API 時，應以 GPT-5.6 及其模型 ID 為準。

GPT-5.6 的數字代表世代，Sol、Terra、Luna 則是可依不同節奏演進的長期能力層級。這套命名方式由 GPT-5.6 開始採用。API 中的 gpt-5.6 是指向 gpt-5.6-sol 的別名，另外兩個模型 ID 分別是 gpt-5.6-terra 與 gpt-5.6-luna。OpenAI 模型目錄

時間軸有兩個節點。OpenAI 在 2026 年 6 月 26 日啟動有限預覽，初期只提供給少數受信任的合作夥伴與組織；2026 年 7 月 9 日進入一般可用階段，並開始在 ChatGPT、Codex 與 API 推出。GPT-5.6 有限預覽公告、GPT-5.6 正式發布公告

本文聚焦模型定位、API 價格、方案可用性與選型。介面操作、升級與付款流程不在本文範圍內。

為什麼分層設計值得重新看待採購與開發流程

GPT-5.6 在同一個世代內提供三個可獨立演進的層級。模型選擇因此多了一個實際問題：哪些工作需要 Sol，哪些交給 Terra 或 Luna 就夠。

若所有工作都固定使用同一個預設模型，預算只需要圍繞一組單價估算。改用分層路由後，還要把各層級占比、長脈絡加價、快取、工具費用與失敗重試一起算進去。對開發者來說，路由規則與各類任務的驗收標準也會影響成本。

下面整理兩種做法的差別。這是部署策略的對照，不代表 GPT-5.6 以前只有單一模型。

面向	固定使用同一模型	依任務分層路由
選模型的第一個問題	預設模型是否可接受	這類工作需要哪個層級
預算編列	一組輸入、輸出單價	多層級占比，加計長脈絡與工具
成本調整	整體更換模型或設定	依任務逐層調升
品質管控	看整體結果	看各類任務的成功率與重試率
升級條件	整體品質未達門檻	個別任務未達門檻

評估 GPT-5.6 的總成本不能只看 Sol 單價。若大多數請求走 Luna，只有少數困難案例升到 Sol，平均成本可能低於全部使用 Sol；若不分難易都用 Sol，則會失去分層路由原本可帶來的成本空間。是否省錢，要看路由設計、實際 token 用量與品質監控。

分層也會牽動組織內部的權責。「選哪個模型」同時涉及預算、品質驗收與合規審查。導入前先釐清採購、工程與資訊安全單位的決策範圍，比單看模型排名實際。

Sol、Terra、Luna 三個變體怎麼分

三個變體對應不同的能力、速度與成本需求。官方定位如下：

• Sol：GPT-5.6 的旗艦層級，面向複雜推理、程式開發與專業工作。OpenAI 稱它為自家截至發布時表現最好的程式開發模型，也是當時最有能力的資安模型。
• Terra：在能力與成本之間取平衡。官方將它描述為效能可與 GPT-5.5 競爭的低成本選項，但未承諾所有工作都與 GPT-5.5 相同。
• Luna：家族中速度最快、成本最低的模型，適合大量且重視成本的工作負載。

變體	官方定位	適合優先測試的工作	標準 API 成本
Sol	旗艦模型	複雜推理、程式碼、專業分析、授權範圍內的資安工作	最高
Terra	平衡能力與成本	一般知識工作、內容處理、企業內部流程	中等
Luna	大量、成本敏感	分類、摘要、即時回應與批次處理	最低

若任務有清楚的驗收標準，可以先用 Terra 或 Luna 測試；品質未達門檻，再升到 Sol。這比只看模型標籤更能反映實際成本。

Sol 的資安定位有範圍限制。OpenAI 說明它可協助安全程式碼審查、修補、威脅建模與藍隊測試；較進階的防禦能力則透過 OpenAI Daybreak 的 Trusted Access for Cyber 計畫，提供給符合資格的個人與組織。這不表示所有資安能力都對一般帳號開放。GPT-5.6 正式發布公告

判斷變體不只看能力分級

能力分級是選型的起點。實際部署還要量測延遲、吞吐、成本與品質，並確認使用地區、資料治理及方案是否符合需求。

把高階模型用在簡單工作，可能增加等待時間與 token 用量。Luna 的官方定位偏向高速與低成本；Sol 則面向困難的專業工作。兩者在自己的工作流程中差多少，仍要實測。

判斷維度	為什麼重要	觀察方式
單次延遲	影響使用者感受到的回應速度	用代表性請求量測 p50 與 p95
吞吐穩定性	高峰時段能否維持服務	觀察限流、重試與佇列狀況
成本可預測性	影響預算與超支風險	試算長脈絡與工具觸發頻率
合規可用性	受規範產業能否使用	確認資料治理、ZDR 與區域限制
品質一致性	同一任務的輸出變動範圍	用固定題庫追蹤結果

一個在 benchmark 分數較高的模型，如果在實際流量下延遲波動大，或需要頻繁重試才能達到可接受品質，總成本仍可能偏高。官方定位適合拿來縮小候選範圍，最後要看自己的測試結果。

API 定價與 7 月 30 日的降價

GPT-5.6 在 2026 年 7 月 9 日發布時，Sol、Terra、Luna 每 100 萬個 token 的輸入／輸出價格分別為 US$5／US$30、US$2.50／US$15、US$1／US$6。OpenAI API changelog 記錄，2026 年 7 月 30 日起 Luna 降價 80%，Terra 降價 20%，Sol 價格不變。OpenAI API changelog

截至 2026 年 8 月 2 日，標準處理價格如下：OpenAI API 定價

變體	輸入（每 100 萬個 tokens）	快取輸入（每 100 萬個 tokens）	輸出（每 100 萬個 tokens）
Sol	US$5	US$0.50	US$30
Terra	US$2	US$0.20	US$12
Luna	US$0.20	US$0.02	US$1.20

這些是標準處理價格。三個模型的輸入超過 272K tokens 時，整筆請求的輸入按 2 倍價格計費，輸出按 1.5 倍計費；使用特定工具也可能另計費。正式估算前，仍應查看各模型的最新文件：Sol、Terra、Luna。

成本估算可用這個基本公式：

輸入 tokens ÷ 1,000,000 × 輸入單價 ＋ 輸出 tokens ÷ 1,000,000 × 輸出單價

若使用快取、長脈絡、Batch、Fast mode 或付費工具，還要把對應費率納入。價格可能調整，成本試算要以當下的官方定價重算。

成本估算的三個常見盲點

定價表列的是每 100 萬個 token 的單價，實際帳單還會受長脈絡、重試與快取影響。

第一個盲點是長脈絡加價。三個模型的輸入超過 272K tokens 後，整筆請求的輸入按 2 倍、輸出按 1.5 倍計費。費率套用到整筆請求，而非只計算超過門檻的部分。

第二個盲點是失敗重試。輸出不符合驗收標準而重跑時，新的請求會再次計費。若管線常需要重試，單次成功任務的成本會高於只算一次請求的估值。

第三個盲點是快取。GPT-5.6 的快取寫入按未快取輸入費率的 1.25 倍計價，快取讀取則是未快取輸入價格的 10%。prompt_cache_options.ttl 目前只支援 30m，代表快取前綴至少可重用 30 分鐘；OpenAI 可能保留更久，但 30 分鐘不是固定失效時間。Prompt caching 官方說明

下面是一個示意場景。工作量是假設值，單價以官方公告為準。

（示意）假設一條內容處理管線每天處理 5,000 件輸入，每件輸入約 8,000 tokens、輸出約 1,200 tokens，使用 Terra。若全部按標準價格且不重試，每日輸入成本約為 5,000 乘上 8,000 除以 100 萬再乘 US$2，輸出成本約為 5,000 乘上 1,200 除以 100 萬再乘 US$12。若其中兩成請求以相近長度完整重試一次，token 成本約增加兩成；若有請求超過 272K 輸入，還要另套長脈絡費率。

這個例子用來說明加價觸發率、重試率與快取命中率都要納入估算。正式編列預算前，建議用自己的工作量試算，並觀察 p95 與高用量情境，不只看平均值。

也可以把 Luna、Terra、Sol 的預估成本分開列表，再加上路由規則觸發的升級成本。這會比假設全部使用同一個模型更接近分層部署後的帳單。分層路由的思路也不限於同一個模型家族，把簡單任務交給小型語言模型處理，也是常見的降低成本做法。

GPT-5.6 跟前代 GPT-5.5 的關鍵差異

GPT-5.6 採用新的分層命名。Sol 對應旗艦能力，Terra 偏向能力與成本平衡，Luna 則處理大量、成本敏感的工作。對 API 開發者而言，同一世代內可按工作類型分流。

官方把 Terra 定位為可與 GPT-5.5 競爭的低成本模型。這是產品定位，不代表每個任務都能直接替換。OpenAI 的遷移指南建議先保留原本的 reasoning effort，再以相同設定及低一級設定測試代表性任務。GPT-5.6 模型指南

GPT-5.6 加入 max reasoning effort 與 ultra 多代理模式。API 端另有 Programmatic Tool Calling、Multi-agent beta、顯式 prompt caching、persisted reasoning 與 Pro mode。GPT-5.5 的 API context window 同樣是 1,050,000 tokens，因此「更長脈絡」不能單獨當成從 GPT-5.5 遷移的理由。GPT-5.5 模型規格

同一個應用可以先讓 Luna 處理格式固定、可自動驗證的工作，再把較難的案例交給 Terra 或 Sol。這是部署策略，不是官方保證；上線前要用自己的資料測試品質與失敗模式。

遷移評估：什麼時候該動、什麼時候先不動

GPT-5.5 的應用不一定要立刻搬到 GPT-5.6。遷移需要重新驗證，也可能出現輸出格式、拒答或工具呼叫行為的差異。是否值得動，要看現有流程的品質或成本問題，以及團隊能否完成測試。

可以優先評估遷移的情況包括：現有品質或成本未達目標；工作內容可能受惠於分層路由、Programmatic Tool Calling 或 Multi-agent；團隊也已有固定的模型評估流程。

若現有流程穩定、符合服務水準，而且暫時沒有重新測試的餘裕，可以先維持現況。模型行為的細微差異仍要在代表性測試與灰度導入中確認。

狀況	建議
品質未達門檻、有明確改善目標	優先評估 Sol 或提高 reasoning
成本壓力大、工作內容多為分類摘要	優先測試 Luna 與 Terra 的路由組合
需要新型工具協調	評估 API 的新功能是否符合
現有流程穩定、無重新驗證餘裕	先維持，排程定期重評
受規範環境、ZDR 或合約限制	先確認資料治理再評估

遷移時先控制變因：以相同提示、工具與 reasoning effort 比較新舊模型，再測低一級的 effort 是否仍達標。分階段搬移並保留可比較的指標，出現回歸時才容易定位。

哪些 ChatGPT 方案可以用 GPT-5.6

ChatGPT 的 Chat、Work 與 Codex 是不同使用介面，方案可用性也不同。以下整理截至 2026 年 8 月 2 日的官方說明；實際帳號仍可能受分批推出、地區與工作區管理設定影響。GPT-5.6 in ChatGPT

一般對話（Chat）

ChatGPT 方案	GPT-5.6 Sol 選項
Plus	Medium、High
Pro	Medium、High、Extra High、Sol Pro
Business	Medium、High、Extra High、Sol Pro
Enterprise	Medium、High、Extra High、Sol Pro
Free、Go	不提供 GPT-5.6 Sol

一般 Chat 的 Instant 仍由 GPT-5.5 Instant 提供。Terra 與 Luna 不能在一般 Chat 對話中直接選取。

ChatGPT Work 與 Codex

• ChatGPT Work：Plus、Pro、Business、Enterprise 可用 Sol、Terra、Luna；Free 與 Go 不在目前的開放範圍。
• Codex：Free 與 Go 可用 Terra；Plus、Pro、Business、Enterprise 可選 Sol、Terra、Luna。
• max：可在 Work 或 Codex 使用 GPT-5.6 的帳號都能開啟。
• ultra：Work 限 Pro 與 Enterprise；Codex 則開放 Plus 以上方案。

ChatGPT Work 用於研究、分析，以及建立文件、試算表、簡報、報告或 Site；目前可在符合資格的網頁版、行動版與桌面版使用。Codex 以程式開發與技術工作為主，在桌面版中仍是獨立介面，歷史紀錄也與 ChatGPT 分開。ChatGPT Work 與 Codex 官方說明

若升級方案是為了特定模型或設定，先確認常用的是 Chat、Work 還是 Codex。三個介面的模型選項不能互相推定。

方案選擇的三種常見情境（示意）

以下情境只用來說明判斷方式，不代表任何組織的實際採購結論。

（示意）個人開發者主要在 Codex 寫程式，偶爾使用一般 Chat。由於 Free 與 Go 可在 Codex 使用 Terra，可以先用現有方案測試；實際工作經常需要 Sol 時，再考慮 Plus 以上方案。

（示意）小型內容團隊需要較高產量，也希望在不同模型間切換。可以先確認 Work 是否符合流程，再依實際用量與對 Extra High、Sol Pro 的需求比較 Plus、Pro 或團隊方案。Pro US$200 是否值得，取決於使用頻率與額度需求。

（示意）受規範的企業環境除了模型能力，還要處理資料治理、稽核、ZDR 與區域限制。Enterprise 有較多管理功能，但 ZDR、Multi-agent、Programmatic Tool Calling 能否納入合規流程，仍要由資訊安全與法務依實際設定確認。

選方案時先確定主要介面，再比對模型選項與額度，最後比較價格。這樣較不容易買到用不到的設定。

效能 benchmark：怎麼讀官方數字

OpenAI 的發布頁列出多項基準測試。這些數字只能比較特定測試條件下的結果，不能直接當成所有工作負載的品質保證。GPT-5.6 官方發布頁

• Agents' Last Exam：發布文正文寫 GPT-5.6 Sol 為 53.6，比 Claude Fable 5 高 13.1 分；同頁彙整表則列出 Sol 52.7%。官方頁面本身有落差，不宜挑其中一個數字當成定論。
• Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1：Sol 使用 max reasoning 的指數為 80，Claude Fable 5 為 77.2。官方並稱 Sol 使用不到一半的輸出 tokens，耗時不到一半，估算成本約低三分之一。
• ExploitBench：Sol 為 73.5%，GPT-5.5 為 47.9%。
• BrowseComp：一般 Sol 為 90.4%，Sol Ultra 為 92.2%。
• OSWorld 2.0：Sol 為 62.6%。

這些結果使用的設定並不完全相同。Ultra、max、一般 Sol 或不同安全設定都可能影響分數、延遲與 token 用量。官方也註明，部分成本與延遲來自模擬估算，真實結果會受請求內容、工具呼叫及處理模式影響。

較少輸出 tokens 也不保證每個 API 請求都更便宜。總成本還包括輸入、快取、長脈絡加價、工具費用與失敗重試。選型時可把官方 benchmark 當成初步參考，再用實際工作測試。

官方數字之外：自己跑評測的方法

官方 benchmark 適合縮小候選範圍，最後仍要靠自己的資料選型。題庫不必追求數量，重點是能涵蓋真實工作的失敗模式。

先建立代表性題庫，涵蓋常見案例、困難案例與容易漏掉的邊界條件。格式要求嚴格、規則多或需要工具協調的工作，也應獨立成組。

接著固定可控變因。同一組題目使用相同提示、工具設定與 reasoning effort，才比較容易把差異歸因到模型。若連系統提示與工具清單都一起變動，結果就難以比較。

除了正確率，也要記錄延遲、輸入與輸出 tokens、重試次數及人工修改量。正確率高但經常需要重跑的模型，單次成功任務成本未必較低。

評測維度	為什麼要記錄
正確率或通過率	品質的基本指標
重試次數	直接影響成本與延遲
輸入、輸出 tokens	成本估算的基礎
延遲分布	使用者體驗與吞吐
人工修改量	上線後的維護成本

模型或設定變動時應重跑固定題庫，並記錄哪些案例失敗、失敗模式及改善設定。這些紀錄會是後續調整路由與提示的依據。

ultra 與 max：兩種不同的高運算設定

max 與 ultra 的運作方式不同：

• max：reasoning effort 的最高層級，讓模型比 xhigh 有更多時間探索、檢查與修正。
• ultra：多代理模式，預設協調 4 個代理平行處理工作，以較高 token 用量換取更強結果及較短完成時間。

一般 Chat 使用 Medium、High、Extra High 等介面標籤；max 與 ultra 主要出現在 Work 與 Codex。API 的 GPT-5.6 模型支援 none、low、medium、high、xhigh、max 六種 reasoning effort，預設為 medium；開發者也可透過 Responses API 的 Multi-agent beta 建立類似 Ultra 的流程。Reasoning effort 官方說明

max 適合難以拆分、品質優先且能明確驗證答案的任務。能拆成獨立工作流的複雜任務，才比較有機會從 ultra 受益。兩者都要實測品質、延遲與成本，設定較高不代表每種任務都會更好。

高運算設定的成本控制

max 與 ultra 通常會使用更多 tokens，因此除了單價，也要設定 token 與重試上限，並準備降級路徑。

ultra 預設協調 4 個代理平行處理。複雜工作可能因此縮短完成時間，但不適合平行拆分的任務也可能增加協調與 token 成本。判斷是否值得使用，要比較品質提升、完成時間與總用量。

max 讓模型在單一流程內投入更多推理。若任務有清楚的驗證條件，可以先用標準設定執行，驗證失敗時再升到 max 重跑。是否採用這種做法，仍要看失敗成本與延遲要求。

實務上可以為每個請求設定 token 與重試上限，在管線中加入品質檢查，並分開追蹤 ultra、max 的使用量。若升級後成功率只小幅改善，卻明顯增加 token 與延遲，就不適合套用到所有請求。

API 開發者功能：Programmatic Tool Calling 與 Multi-agent

API 開發者可使用 Sol、Terra、Luna。Responses API 與 GPT-5.6 相關的主要功能包括：

• Programmatic Tool Calling：GPT-5.6 可以在受控執行環境中撰寫 JavaScript，呼叫符合資格的工具、傳遞結果並處理中間輸出。官方文件標示它相容 Zero Data Retention（ZDR），且不另收容器費用。
• Multi-agent（beta）：一個 GPT-5.6 執行個體可協調多個子代理平行工作，再彙整結果。
• 顯式 prompt caching：開發者可指定要快取的重複提示前綴，也可繼續使用隱式快取。
• persisted reasoning：在前次 reasoning item 可用時，模型可以跨次請求沿用推理脈絡。
• Pro mode：可透過 reasoning.mode: "pro" 讓模型在回傳單一最終答案前投入更多工作；它會增加延遲與 token 用量。

上述支援範圍與參數以 GPT-5.6 模型指南及 Reasoning models 文件為準。

GPT-5.6 的快取寫入按未快取輸入費率的 1.25 倍計價，快取讀取則是未快取輸入價格的 10%。最低快取壽命為 30 分鐘，實際保留時間可能更長。快取是否省錢，取決於同一段提示能否重複使用。

Programmatic Tool Calling 與傳統 function calling 的差異，在於模型可以用程式協調多次工具呼叫並處理中間資料。官方建議把它用在邊界清楚、工具密集，而且各步驟不需要重新做模型判斷的工作。

ZDR 相容只表示這項功能可用於符合 ZDR 條件的 API 流程，不代表整個應用自動符合金融、醫療或其他產業法規。資料流、權限、紀錄保存與供應商設定仍要另外審查。

Multi-agent 目前是 beta。正式上線前應測試子代理失敗、逾時、重試、彙整品質與成本上限，並保留觀測及降級方式。

Programmatic Tool Calling 與 Multi-agent 的適用邊界

Programmatic Tool Calling 與 Multi-agent 處理的問題不同。前者偏向在單一受控執行環境中協調工具，後者偏向把工作拆給多個子代理平行處理。

Programmatic Tool Calling 適合流程邊界清楚、工具密集且步驟可驗證的工作，例如批次資料清理、格式轉換或組合多個工具的封閉流程。若每一步都需要模型重新判斷方向，逐步 function calling 可能比較容易控制。

Multi-agent 適合能拆成獨立工作流的複雜任務，例如同時處理多個互不相依的案例。若子任務強烈相依、順序固定，平行化的效益可能有限，彙整也會增加成本。

功能	比較適合	比較不適合
Programmatic Tool Calling	工具密集、步驟可驗證、流程封閉	高度開放、每步都需重新判斷
Multi-agent	可拆成獨立工作流、能平行處理	強相依、順序固定、彙整困難
傳統 function calling	逐步決策、需要模型持續判斷	重複性高、可程式化的協調

協調模式越複雜，除錯與觀測成本通常越高。Programmatic Tool Calling 要能檢查中間輸出；Multi-agent 則要區分單一代理、彙整邏輯與通訊問題。

Multi-agent 上線前檢查清單

檢查項目	為什麼重要
子代理失敗與逾時的處理	避免單一子代理拖垮整個流程
重試與成本上限	避免失敗時反覆重試放大成本
彙整品質驗證	檢查平行結果的一致性與衝突
可觀測性與紀錄	追蹤各子代理的行為
降級方案	beta 行為變動時可退回單代理
資料與權限隔離	限制各子代理的工具權限

模型提供協調能力，但子代理失敗、彙整錯誤與成本失控仍要靠應用端處理。

三項容易混淆的規格與限制

用量限制不是單一固定數字

OpenAI 目前有兩個 Pro 價格層級：Pro US$100 的整體用量是 Plus 的 5 倍，Pro US$200 則是 Plus 的 20 倍。About ChatGPT Pro tiers

這個倍數不能直接換算成 GPT-5.6 Sol 每幾小時可傳送多少則訊息。官方說明指出，部分模型有獨立額度。確切限制與重設時間以帳號內提示及 Help Center 最新說明為準。

API 與 ChatGPT 的 context window 不同

OpenAI API 模型文件列出的規格如下：

規格	Sol	Terra	Luna
context window	1,050,000	1,050,000	1,050,000
最大輸入 tokens	922,000	922,000	922,000
最大輸出 tokens	128,000	128,000	128,000
knowledge cutoff	2026-02-16	2026-02-16	2026-02-16

context window 包含可用的輸入與輸出空間，因此 1,050,000 不等於可全部拿來放輸入。這些也是 API 規格，不能直接套用到 ChatGPT 介面。舉例來說，ChatGPT Business 說明頁目前列出 Sol 為 272K，Terra 與 Luna 為 128K。其他方案的確切數字應查看官方方案文件與產品內資訊。

參數數量沒有公開

OpenAI 的發布頁、模型目錄與各模型文件都沒有列出 GPT-5.6 的參數數量。第三方推估不能當成官方規格；確切數字以 OpenAI 後續公告為準。

該選哪個變體：依工作類型分流

以下建議可作為測試起點。

工作類型	建議先測試	理由	需要注意
複雜程式碼生成與審查	Sol	官方旗艦定位，程式開發基準表現較高	簡單工作可能不值得較高成本
授權範圍內的資安研究與威脅建模	Sol	OpenAI 稱其為自家發布時最有能力的資安模型	受安全防護與存取資格限制
一般內容處理、客服、摘要	Terra	平衡能力與成本	仍要測試正確率與品牌語氣
高吞吐、低延遲、成本敏感	Luna	家族中速度最快、標準價格最低	複雜案例可升級到 Terra 或 Sol
超長脈絡的 API 工作	依品質需求選三者之一	三者 API context window 均為 1.05M	超過 272K 輸入會套用長脈絡加價
可拆分的複雜工作流	Ultra 或 API Multi-agent beta	可平行處理獨立工作流	token、除錯與彙整成本較高

一個可執行的選型流程

1. 把實際工作按任務類型分組，例如程式碼、內容、摘要、分類與資安分析。
2. 每組挑選有代表性的案例，先定義成功條件與不能接受的錯誤。
3. 用候選模型及相同的輸入條件執行測試，記錄品質、延遲、輸入與輸出 tokens。
4. 依最新官方價格計算單次成功任務的成本，也把失敗重試納入。
5. 為每類工作設定預設模型與升級條件，定期重跑測試。

官方 benchmark 適合縮小候選範圍，最後仍應根據自己的資料選擇。程式開發工作除了完成率，也要記錄測試是否通過、人工修改量與總成本。

選型決策：先問三個問題

進入測試前，可以先確認三件事：主要介面、目前瓶頸，以及驗收標準。

第一，工作主要在 Chat、Work、Codex 還是 API 進行？這會決定實際可用的模型、設定與計費方式，各介面的可用性不能互相推定。

第二，瓶頸是品質、成本還是速度？品質優先時可先測 Sol 與較高 reasoning；成本優先時可先測 Luna、Terra 與路由組合；速度優先時則要看實際吞吐與延遲。

第三，有沒有明確的驗收標準與不能接受的錯誤？若沒有，就容易只靠主觀印象比較模型。先寫下可接受與不可接受的錯誤，結果出來後才有判斷依據。

下面用三個示意情境說明：

（示意）開發團隊的瓶頸是程式碼品質，主要在 Codex 與 API 工作。可以先測 Sol，困難任務再比較 max，並用固定題庫追蹤通過率與人工修改量。

（示意）內容處理管線的瓶頸是成本，輸入大量且結構固定。可以先測 Luna，未通過品質檢查的案例再升到 Terra 或 Sol，同時監控升級率與重試率。

（示意）即時應用的瓶頸是速度。評估時要看 p95 延遲與吞吐穩定性；較複雜的案例也可以分流到非即時流程。Luna 可列入候選，但是否達標仍以實測為準。

瓶頸不同，候選模型與測試指標也會不同。先把問題定清楚，可以減少無法比較的測試。

常見誤解與限制

「ChatGPT 5.6」不是官方模型名

ChatGPT 是產品，GPT-5.6 是模型家族。API 可使用 gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna；gpt-5.6 目前會路由到 Sol。

免費用戶可在 Codex 使用 Terra

Free 與 Go 目前可在 Codex 使用 Terra，但一般 Chat 不提供 GPT-5.6 Sol，Work 也只開放符合資格的付費方案。不同介面的可用性不能混在一起比較。

ChatGPT 與 API 都有用量限制

ChatGPT 的訊息或模型額度會依方案與官方規則調整。API 雖然按 token 計價，仍有 RPM、TPM、Batch queue limit 與每月用量上限；實際限制會依組織、專案及模型而異。OpenAI API rate limits

benchmark 不能直接代替自己的測試

官方 benchmark 在特定資料、工具與推理設定下執行。真實工作還會受到需求清楚度、程式碼庫大小、工具品質與錯誤處理影響。模型在 benchmark 的排名不代表每個應用都會保持相同差距。

資安能力仍需要人員把關

OpenAI 表示 GPT-5.6 Sol 是自家截至發布時最有能力的資安模型，但 GPT-5.6 在其評估中未跨過生物或資安的 Critical 門檻。模型可以協助程式碼審查、修補與威脅建模；高風險決策與正式資安結論仍應由具備授權及責任的人員確認。GPT-5.6 正式發布公告

beta 功能要先驗證再上線

Multi-agent 仍是 beta，Ultra 也會使用更多 tokens。導入生產環境前，應測試失敗重試、延遲與成本上限，並準備退回單代理或較低設定的路徑。

導入風險與長期維護

把 GPT-5.6 放進生產流程後，還要持續處理平台依賴、成本、品質與資料治理。

第一是供應商鎖定。OpenAI 的模型、工具呼叫格式、reasoning 設定與代理功能都有平台特定成分。使用 Programmatic Tool Calling、Multi-agent 或顯式快取越深，替換成本通常越高。架構上可把模型選擇、提示、工具介面與業務規則分開，降低日後調整時的牽動範圍。

第二是成本監控。錯誤迴圈、快取未命中或長脈絡請求都可能增加費用。基本做法包括用量與成本告警、每個流程的 token 上限，以及分開追蹤 ultra、max 與長脈絡請求。

第三是品質漂移。模型別名或產品行為可能隨官方更新而變動。需要穩定格式或嚴格規則的流程，應使用固定題庫定期重跑；若版本與 API 支援情況允許，也可評估固定 snapshot，並事先準備回復方式。

第四是合規與資料治理。ZDR 相容只表示特定功能可用於符合 ZDR 條件的流程，不代表整個應用自動符合金融、醫療或其他產業法規。資料流、權限、紀錄保存、區域限制與合約條款都要另外審查。

風險面向	具體做法
供應商鎖定	分離模型、提示、工具介面與業務規則
成本失控	設定告警、token 上限、追蹤高成本模式
品質漂移	固定題庫、定期重跑、準備回復方式
合規治理	審查資料流、權限、區域與合約條款

GPT-5.6 的分層設計讓團隊能按任務分配模型，但也增加路由、驗收與監控工作。是否採用，應以實際品質、成本與治理要求判斷。

FAQ

GPT-5.6 跟 ChatGPT 5.6 是同一個東西嗎？

「ChatGPT 5.6」並非官方模型名稱。GPT-5.6 是模型家族，ChatGPT 是使用這些模型的產品之一。查看方案與 API 文件時，應以 GPT-5.6、Sol、Terra、Luna 等正式名稱為準。

三個變體要怎麼選？

複雜推理與程式開發可先測 Sol，一般工作先測 Terra，大量且成本敏感的工作先測 Luna。最後仍要比較自己的任務成功率、延遲與總成本。

Free 用戶可以用 GPT-5.6 嗎？

Free 用戶目前可以在 Codex 使用 GPT-5.6 Terra。一般 Chat 不提供 GPT-5.6 Sol，ChatGPT Work 也只開放符合資格的付費方案。

Pro 比 Plus 多多少用量？

Pro US$100 的整體用量是 Plus 的 5 倍，Pro US$200 是 Plus 的 20 倍。部分模型另有獨立額度，因此不能把這個倍數直接換算成 GPT-5.6 的固定訊息數。確切數字以官方最新方案頁與產品內顯示為準。

context window 多大？

API 的 Sol、Terra、Luna 都是 1,050,000 tokens，最大輸入為 922,000 tokens，最大輸出為 128,000 tokens。ChatGPT 介面的上限會依方案與模型而不同，確切數字以官方方案文件及產品內資訊為準。

API 定價是多少？

截至 2026 年 8 月 2 日，每 100 萬個 tokens 的標準輸入／輸出價格為：Sol US$5／US$30、Terra US$2／US$12、Luna US$0.20／US$1.20。輸入超過 272K tokens 時，整筆請求會套用長脈絡費率；工具也可能另外計費。

GPT-5.6 什麼時候發布？

有限預覽始於 2026 年 6 月 26 日，一般可用版本於 2026 年 7 月 9 日發布，並在 ChatGPT、Codex 與 OpenAI API 推出。

Sol Pro 跟 Sol 差在哪？

OpenAI 將 Sol Pro 定位為處理困難任務與長時間工作流的最高能力選項。一般 Chat 目前在 Pro、Business 與 Enterprise 方案提供 Sol Pro。API 沒有另一個 GPT-5.6 Pro 模型 ID，而是在所選 GPT-5.6 模型上設定 reasoning.mode: "pro"；reasoning mode 與 reasoning effort 是兩個獨立參數。

Programmatic Tool Calling 跟傳統 function calling 有什麼不同？

Programmatic Tool Calling 讓 GPT-5.6 在受控執行環境中撰寫 JavaScript，協調多次工具呼叫並處理中間結果。官方建議用於流程邊界清楚、工具密集，且中間步驟不需要重新做模型判斷的任務。它相容 ZDR，詳細支援範圍與串接方式以官方 API 文件為準。

GPT-5.6 適合做 agent 工作流嗎？

GPT-5.6 支援 Programmatic Tool Calling、Multi-agent beta、max 與 ultra，官方也公布多項代理與電腦操作基準測試。不過，工作流的可靠性還取決於工具權限、錯誤處理、監控及成本控制，不能只看模型分數。

結論與下一步

GPT-5.6 以 Sol、Terra、Luna 區分旗艦、平衡與成本敏感的工作。API 價格已在 2026 年 7 月 30 日調整，Chat、Work、Codex 的方案對應也各不相同。選型前先確認使用介面，再用實際任務比較品質、延遲與總成本。

API 開發者可從目前的模型與 reasoning effort 建立基準，再依官方遷移指南測試相同及低一級設定。ChatGPT 訂閱用戶應查看產品內模型選單與額度提示。企業或受規範環境若要採用 ZDR、Multi-agent 或 Work，還要另外確認資料治理、權限與監控要求。