返回模型列表
GPT-5.6 Terra 对比 GPT-5.6 Luna
GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna：价格、上下文、最大输出和支持的操作。
怎么选
日常编码、写作和分析需要一个能力够用的中间档，选 GPT-5.6 Terra。分类、抽取、路由这类快速、高并发的工作，快速响应比深度推理重要，选 GPT-5.6 Luna。两者都能读文本和图像、调用工具并返回结构化 JSON。Luna 开始搞不定任务时升级到 Terra，请求量是主要约束时用 Luna。
价格对比
| GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna | |
|---|---|---|
| 模型厂商 | OpenAI | OpenAI |
| 可用状态 | 可用 | 可用 |
| 上下文窗口 | 1.05M | 1.05M |
| 最大输出 | 128K | 128K |
| 官方价格 | 输入$2.00每 1M token输出$12.00每 1M token | 输入$0.20每 1M token输出$1.20每 1M token |
| TokenLab 价格 | 输入$0.60每 1M token输出$3.60每 1M token | 输入$0.06每 1M token输出$0.36每 1M token |
| 模型表现 |
|
|
| 能力 | 代码JSON 模式提示词缓存推理工具调用视觉 | 代码JSON 模式提示词缓存推理工具调用视觉 |
什么时候选 GPT-5.6 Terra
- 你的任务需要真正的编码或分析能力，而不只是快速回答
- Luna 在多步请求上的结果不够好
- 你想要一个能覆盖该系列大多数任务的默认模型
什么时候选 GPT-5.6 Luna
- 你处理稳定的高并发流量，需要快速响应
- 请求很简单：打标签、抽取、简短摘要
- 你想要一个便宜的流水线环节，同时仍能接收图像和调用工具
差异在哪
| 方面 | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| 档位 | GPT-5.6 中均衡的中间档模型。 | GPT-5.6 中最小、成本效率最高的模型。 |
| 任务深度 | 不带旗舰开销就能覆盖大多数编码和写作任务。 | 适合要求快、不要求深度推理的工作。 |
| 失败时的处理 | 比 Luna 更能处理较难的多步请求。 | OpenAI 对该系列的建议是，任务持续失败时向上换档。 |
| 推理用法 | 可调的推理强度既能用于快速回复，也能用于较慢的分析轮次。 | 可调的推理强度让简单轮次可以跳过长时间思考。 |
| 接口 | 输入文本和图像，输出工具调用和经过 schema 校验的 JSON。 | 请求接口完全相同，换档时不需要改格式。 |
摘要
- GPT-5.6 Terra: 输入 $0.60 / 输出 $3.60 每 1M token; GPT-5.6 Luna: 输入 $0.06 / 输出 $0.36 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。
FAQ
GPT-5.6 Terra 比 GPT-5.6 Luna 好吗？
Terra 档位更高，在较难的编码和分析上表现更好。Luna 更适合简单、高并发、更看重速度和低成本的任务。
从 Luna 换到 Terra 需要改提示词吗？
格式上不需要，两者都接受文本和图像，使用相同的工具和结构化输出。为弥补 Luna 的局限而写的提示词，在 Terra 上可能就不必要了。
分类和抽取选哪个？
大多数情况选 Luna，它就是为快速、高并发的工作设计的，能读图像也能返回结构化 JSON。文档比较杂乱，或抽取规则需要判断时，再用 Terra。
应该组合使用吗？
应该。常规调用交给 Luna，快速且成本低；校验不通过或需要真正推理的，升级到 Terra，两者的请求格式相同。
GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 哪个更便宜？
GPT-5.6 Terra: 输入 $0.60 / 输出 $3.60 每 1M token; GPT-5.6 Luna: 输入 $0.06 / 输出 $0.36 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。
GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 的主要区别是什么？
两个模型的能力相近。
资料来源
审阅于 2026年10月2日