7月9日，OpenAI正式发布GPT-5.6系列模型，包括旗舰版Sol、均衡版Terra和轻量版Luna。在此之前，该系列经历了两周的有限预览——应美国政府要求，首批仅向“一小部分值得信赖的合作伙伴”开放。解禁后，三款模型在ChatGPT、Codex和OpenAI API中同步上线。

命名分别对应拉丁语中的太阳、地球和月亮。这不是一次简单的版本迭代，而是OpenAI在产品分层策略上的一次系统性重构。

Sol被定位为OpenAI的旗舰模型，专攻复杂编码、科研与网络安全等前沿任务。

性能方面，在涵盖55个领域的Agents' Last Exam长周期专业工作流评估中，GPT-5.6 Sol创下53.6分的新高，领先Claude Fable 5达13.1分。在Artificial Analysis Coding Agent Index上，开启max推理强度的Sol以80分创下SOTA，比Fable 5高出2.8分，同时输出Token减少一半以上、耗时缩短一半以上、成本降低约三分之一。

Sol还引入了两种全新推理模式：max模式允许模型进行更深层推理，思考更久、检查更充分；ultra模式默认协调4个智能体并行工作，最高可扩展至16个，以更高算力换取更强结果。

定价方面，Sol为输入5美元/百万Token、输出30美元/百万Token。对比Claude Fable 5的输入10美元、输出50美元，Sol价格几乎便宜一半。

适用场景：复杂编程、科研计算、网络安全分析、长周期Agent任务。

Terra被定位为均衡型模型，适合日常工作负载。其核心卖点非常直接：性能对标GPT-5.5，价格只有后者的一半。

在Artificial Analysis智能指数上，Terra的表现与GPT-5.5相当。它在编程智能体指数上略优于Claude Fable 5，耗时约为后者的三分之一，输出Token减半，预估成本约为四分之一。

定价方面，Terra为输入2.5美元/百万Token、输出15美元/百万Token。OpenAI明确将其定位为GPT-5.5用户的“自然迁移目标”。

适用场景：日常生产环境、知识型工作、高吞吐任务、对成本敏感的企业级应用。

Luna是三款中速度最快、最具成本效益的模型。定价为输入1美元/百万Token、输出6美元/百万Token，比Sol便宜80%。

尽管价格最低，Luna的性能并不妥协。它超越了Claude Opus 4.8，同时耗时约为三分之一、输出Token减半、成本约为四分之一。在Artificial Analysis智能指数上，Luna也展现了强劲的性价比优势。

适用场景：高频调用、延迟敏感型任务、大规模生产环境、成本优先的场景。

GPT-5.6系列的产品逻辑非常清晰：用三层货架覆盖从“追求极致性能”到“追求极致性价比”的全部需求。

Sol守住性能天花板，与Claude Fable 5正面竞争，用更低价格和更高Token效率打性价比战

Terra吃下GPT-5.5的存量市场，性能不变、价格砍半，让上一代用户“无痛升级”

Luna向下拓展，用最低成本覆盖高频、大规模调用场景，把过去用不起前沿模型的用户拉进来

OpenAI在官方博客中披露，过去四年其模型已扩展至10亿活跃用户和超过200万家企业。GPT-5.6系列的核心突破在于“每个Token都能产出更多实用价值”——通过训练优化、推理优化和智能体驾驭层优化三重手段，在保持或提升性能的同时大幅压缩成本。

当模型能力不再是唯一竞争维度，“每美元能买到多少智能”正在成为新的定价锚点。GPT-5.6用三档模型、三层定价，把这道算术题算到了极致。