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GPT-5.6 Sol 與 GPT-5.6 Terra 比較
GPT-5.6 Sol 與 GPT-5.6 Terra 比較：在 TokenLab 上並排比較定價、上下文窗口、最大輸出與功能。
該選哪一個
若您需要處理家族中最艱難的程式編寫、科學分析以及長期的多步驟代理程式（agent）執行，且深度重於速度，請選擇 GPT-5.6 Sol。若您需要處理日常的程式編寫、寫作與分析，且 OpenAI 將其定位為在較低成本下與 GPT-5.5 具備競爭力，請選擇 GPT-5.6 Terra。兩者共享相同的輸入、工具呼叫與結構化輸出，因此決策取決於您典型任務的難度。
價格比較
| GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|
| 模型供應商 | OpenAI | OpenAI |
| 交付可用性 | 可用 | 可用 |
| 上下文視窗 | 1.05M | 1.05M |
| 最大輸出長度 | 128K | 128K |
| Official 定價 | 輸入$4.00每 1M Token輸出$20.00每 1M Token | 輸入$2.00每 1M Token輸出$12.00每 1M Token |
| TokenLab 價格 | 輸入$1.20每 1M Token輸出$6.00每 1M Token | 輸入$0.60每 1M Token輸出$3.60每 1M Token |
| 模型效能 |
|
|
| 能力 | 兌換碼JSON 模式提示詞快取推理工具使用視覺辨識 | 兌換碼JSON 模式提示詞快取推理工具使用視覺辨識 |
選擇 GPT-5.6 Sol 的時機
- 您的代理程式執行時間過長，且在較難的步驟上使用較小的模型時會失敗
- 您進行科學分析或複雜的程式編寫，且深度重於速度
- 錯誤答案的代價高於額外的思考時間
選擇 GPT-5.6 Terra 的時機
- 您大部分的流量屬於常規的程式編寫、草擬與分析
- 您希望有一個預設模型，能在不產生旗艦級開銷的情況下涵蓋大多數工作
- 您希望在日常工作負載中取代 GPT-5.5
差異比較
| 評估項目 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|
| 層級 | GPT-5.6 的頂級層級，高於 Terra 與 Luna。 | 平衡的中間層級，介於 Sol 與 Luna 之間。 |
| 任務難度 | 旨在處理家族中最艱難的工作。 | 旨在處理勝任的日常工作；Sol 仍是處理最艱難任務的首選。 |
| 代理程式長度 | 專為長期的代理工作流程而建。 | 能妥善處理代理步驟，但並非最長、最艱難執行任務的層級。 |
| 介面 | 輸入文字與影像，輸出工具呼叫與經結構驗證的 JSON，具備可調整的推理能力。 | 相同的介面，因此您可以使用相同的請求格式在兩者之間切換。 |
| 速度與成本角色 | 當深度重於速度時應選擇的層級。 | 對於常規工作，其回答速度比 Sol 更快且成本更低。 |
摘要
- GPT-5.6 Sol: 輸入 $1.20 / 輸出 $6.00 每 1M Token; GPT-5.6 Terra: 輸入 $0.60 / 輸出 $3.60 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
FAQ
GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.6 Terra 更好嗎？
Sol 是較高的層級，能處理更艱難的程式編寫與更長的代理執行。對於常規工作，Terra 通常能以更快的速度與更低的成本完成任務，因此「更好」取決於您任務的難度。
Terra 能在不更改提示詞的情況下取代 Sol 嗎？
就請求格式而言通常可以，因為兩者皆接受文字與影像，並使用相同的工具與推理控制。在最艱難的任務上預期效果會較弱，切換前請先測試這些案例。
哪一個更適合程式編寫？
Sol 適合複雜、多檔案或長時間執行的程式編寫，能展現其深度。Terra 適合日常編輯、程式碼審查與解釋，能在不產生旗艦級開銷的情況下涵蓋大部分工作。
我應該何時同時使用兩者？
將常規請求路由至 Terra，當任務失敗、執行時間過長或需要更深入分析時，則升級至 Sol。兩者共享相同的請求格式，因此升級無需進行任何更改。
GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.6 Terra，哪一個更便宜？
GPT-5.6 Sol: 輸入 $1.20 / 輸出 $6.00 每 1M Token; GPT-5.6 Terra: 輸入 $0.60 / 輸出 $3.60 每 1M Token. 價格因計費單位、規格和用量而異。請在模型的詳細定價中比較相同條件下的費率；單一費率不代表總價。
GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.6 Terra 之間的主要區別是什麼？
這兩款模型具有相似的能力。
來源
更新於 2026年10月2日