GPT-6由Astra、Sol、Luna三模型组成分工矩阵：Astra专攻端到端复杂任务与工具编排；Sol面向高精度编程与Agent工作流；Luna主打高频低成本批量处理，三者上下文同为105万token但定位与价格差异显著。
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GPT-6目前有多个模型版本并行，包括GPT-6 Astra、GPT-6 Sol和GPT-6 Luna，它们不是简单的能力高低之分，而是面向不同任务路径和成本结构的分工设计。适配的关键在于理解每个版本的推理模式、适用场景和接入方式，而不是统一替换。
按任务复杂度选模型：Astra、Sol、Luna 的定位差异
Astra、Sol、Luna 三者并非线性升级关系，而是三层互补：
- GPT-6 Astra：主打“端云协同+激进推理链展开”，适合需要工具调用编排、多步逻辑推演、与外部系统（如Codex、Hyper3D MCP）深度联动的任务。它不是最“强”的模型，但最擅长把任务拆解成可执行步骤并调度资源。
- GPT-6 Sol：面向复杂编程与Agent工作流，支持图像输入、六档推理强度调节，在AutomationBench等评测中高推理档位表现突出。适合需高精度输出、长上下文（105万Token）、多轮状态保持的工程类任务。
- GPT-6 Luna：轻量高频型模型，专为文本摘要、信息抽取、简单问答等低延迟、高吞吐场景优化。API输出价格降至$0.50/百万Token，是成本敏感型应用（如客服机器人、批量文档处理）的首选。
按使用平台选接入路径：ChatGPT、Codex、API、WorkBuddy 各有规则
不同模型在各平台的可用性不一致，不能默认“上线即通用”：
workbuddy场景收集
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员工在试用 WorkBuddy 时，经常会冒出"这个要是能一键就好了"的念头，但往往转头就忘。本技能把这类反馈零摩擦地沉淀到企业统一表格： 1. 不用跳出当前工作流、不用重复填姓名和部门； 2. 身份一次配置，后续只说内容即可； 3. 自动对齐表头、追加一行，企业方可直接统计。 触发方式 在对话中表达"提交 / 记录一条反馈"的意图即可触发，例如： - 反馈一个需求 · 提个诉求 · 记录一下这个痛点 - 收集反馈 · 提交体验反馈 · feedback - 完成
- Codex：Sol 和 Luna 已上线，Astra 需通过自定义模型配置（如WorkBuddy方式）接入；确认组织策略是否启用新模型权限。
- ChatGPT Work：Sol 和 Luna 分批开放，仅限Plus及以上付费账户；普通聊天页面（free chat）暂未接入任何GPT-6新模型。
- OpenAI API：gpt-6-sol 和 gpt-6-luna 已列于官方模型目录，但需检查项目权限、区域配额及账单状态；Astra暂未开放标准API接口，需走Codex或定制化通道。
- WorkBuddy：支持添加任意自定义模型，Astra可通过填写接口地址（https://api.letaicode.cn/codex）和codex类型API Key完成配置；Sol/Luna暂未提供官方自定义模板，需自行构造兼容请求格式。
按调用方式选参数控制：推理强度、上下文、缓存策略要匹配
同一模型在不同强度下表现差异显著，不能只看模型名：
- Sol 和 Luna 均提供六档推理强度（xlow ~ xhigh），低档位适用于明确指令的快速响应，高档位用于需反复验证、回溯、工具调用的复杂任务。
- 105万Token上下文不是“默认全用”，实际性能受输入结构、缓存命中率影响；缓存读取成本约为普通输入的10%，对重复模式任务建议开启缓存复用。
- Batch和Flex调用享受50%价格折扣，但单次输入超272K Token时，输入与缓存费用翻倍——需在预处理阶段做分块或摘要控制。
按开发节奏做灰度迁移：先验证再切换
新模型上线初期存在分批推送、权限延迟、行为微调等情况，直接全量切换易出问题：
- 优先在非核心路径（如内部文档摘要、测试环境代码补全）试用Luna或Sol，对比响应质量、延迟与计费变化。
- Astra接入后，务必检查聊天页面是否已手动切换至“gpt-6-astra”，否则仍走默认模型。
- 若API调用返回404或权限错误，先查模型是否在目标区域（如us-east-1）可用，再确认组织级模型白名单设置。
