Astra是攻坚主力，Sol是专业开发主力，Terra是日常主力，Luna是批量任务主力；普通用户默认Terra，写代码搭Agent优先Sol，跨工具长链路高容错选Astra，大量总结提取问答用Luna。
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直接说结论：Astra 是攻坚主力，Sol 是专业开发主力，Terra 是日常主力，Luna 是批量任务主力。普通用户把 Terra 设为默认就行；写代码、搭 Agent 优先选 Sol；真正跨工具、长链路、高容错需求才用 Astra；大量总结、提取、问答类任务交给 Luna。
GPT-6 Astra：适合真正难啃的硬骨头
Astra 是当前 GPT-6 系列中能力最强的模型，官方定义为“AGI 级别”，在数学、编程、计算机操作、安全推理等硬核领域全面刷新 SOTA。它能自主调用浏览器、IDE、终端、API，完成端到端复杂任务，比如“分析竞品官网数据→生成对比报告→自动发邮件给团队”。但代价明显：输入 10 美元/百万 token，输出 50 美元/百万 token，且目前尚未向所有用户开放，仅限 Codex 和 Enterprise 工作区分批启用。
- 适用场景：多步骤 Agent 流程、科研级推理、自动化渗透测试、全栈式产品原型生成
- 不建议用于：日常聊天、文档润色、简单问答——成本高、响应慢、小题大做
- 注意点：Astra 不是“更快的 Sol”，而是“更懂怎么拆解问题”的模型，判断力和规划能力远超其他版本
GPT-6 Sol：专业开发与智能体工作的首选
Sol 是 GPT-6 系列中面向专业开发和复杂执行的主力模型。它支持文本+图像输入，提供 xhigh/high/medium 多档推理强度，能在 AutomationBench 和 Last Exam 等智能体基准中稳定超越 Claude Opus 5，同时单任务成本仅为后者的 9%–60%。知识截止到 2026 年 4 月 30 日，上下文 105 万 token，最大输出 12.8 万 token。
- 适用场景：编写完整模块代码、调试跨服务错误、构建多跳 RAG 流程、处理含图表的技术文档
- 接入方式：已在 Codex、ChatGPT Work、OpenAI API 正式上线；Plus/Pro 用户逐步开放，Enterprise 需管理员手动启用
- 关键优势：相比 Astra 成本低一半以上，相比 Terra 在代码生成、逻辑链完整性、工具调用成功率上明显更强
GPT-6 Terra 与 Luna：日常与批量任务的实用之选
Terra 是 GPT-5.6 系列中定位最均衡的模型，能力、速度、价格三者兼顾，适合绝大多数常规任务。Luna 则主打高频、轻量、低成本，专为可预期的明确任务设计，比如日志摘要、客服话术分类、合同条款提取。
- Terra 推荐用于：日常写作辅助、会议纪要整理、中等复杂度脚本生成、内部知识库问答
- Luna 推荐用于：每天处理上千封工单摘要、批量清洗爬虫数据、标准化模板填充、多语言短文本翻译
- 价格对比（GPT-6 版本）：Sol 输入 2 美元/百万 token，Luna 只要 0.10 美元；Sol 输出 10 美元，Luna 仅 0.50 美元
怎么快速选对模型？看这三点
不用记参数，只盯三个实际维度：
- 任务是否需要主动调用外部工具？ 是 → 优先 Sol 或 Astra；否 → Terra 或 Luna 足够
- 结果是否必须一次成型、不可返工？ 是（如生成生产环境部署脚本）→ Sol 或 Astra；否（如初稿润色）→ Terra
- 单日调用量是否超过 1000 次？ 是 → Luna 显著降本；否则 Terra 更省心
