model selection
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna：實務模型選型指南
2026-08-23
目前的 OpenAI 目錄將 Sol 定位於複雜推理與程式設計，Terra 用於平衡智慧與成本，Luna 則面向重視成本的大量工作。這些定位應是評估起點，而非跳過實測的理由。
先理解官方定位
OpenAI 為三個 GPT-5.6 變體提供不同的選擇方向。目錄亦列出共同的輸入、輸出、多語言、視覺與工具資訊；在依賴特定能力前，應重新確認該模型頁面。
先對齊風險，再考慮吞吐量
若錯誤答案或程式品質不足會造成高昂返工，可先評估 Sol。若代表性測試顯示品質與成本平衡合理，可評估 Terra。只有在輸出符合既定任務標準時，才應將 Luna 用於目標流量。
讓選擇可以回復
記錄模型 ID、提示詞、工具、評估案例、失敗規則與延遲觀察。先以小比例流量驗證，監測任務結果，並在新路由穩定前保留回退方案。
常見問題
新的 API 專案應先嘗試哪個 GPT-5.6 模型？
對複雜推理或程式設計工作，OpenAI 的目錄建議可從 Sol 開始；真正的正式預設仍應由小型評估集決定。
一個模型可以處理所有工作流程嗎？
通常不行。應區分高風險任務、例行轉換與大量請求，並以明確的品質與營運限制比較每條路由。