前言：明天上线，今天做准备

GPT-5.6 明天（7 月 10 日）全量上线。和以往"一个模型打天下"不同，这次是三个模型同时开放。接入不再是一行 model="gpt-5.6" 的事——需要根据场景选 Sol/Terra/Luna，还要理解新的参数。

这篇文章在明天上线前把接入的所有细节讲清楚。

一、三模型速查

Sol Terra Luna
model ID gpt-5.6-sol gpt-5.6-terra gpt-5.6-luna
定位 最强推理 日常首选 批量低成本
输入 $5/1M token $2.5/1M token $1/1M token
输出 $30/1M token $15/1M token $6/1M token
上下文 150 万 token 100 万 token 32 万 token
速度拨盘 ✅ 支持 ✅ 支持 ❌ 不支持
子智能体 ✅ Ultra 模式 ❌ ❌

二、API 调用方式

和 GPT-5.5 完全兼容，改一行 model 参数即可：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-xxx")

# 旧：GPT-5.5
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# 新：GPT-5.6 Sol
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

速度拨盘（Sol/Terra 专属）

GPT-5.6 的新功能，用 reasoning_effort 参数控制推理深度：

# 快速模式：降低延迟 40%，质量略降（适合实时对话）
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "简单翻译这段文本"}],
    reasoning_effort="low"    # low / medium / high
)

# 极致模式：最高质量，延迟更高（适合复杂代码审查）
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "审查这个模块的安全性"}],
    reasoning_effort="high"
)
reasoning_effort 延迟 质量 Token 消耗 适用场景
low -40% 略降 -25% 翻译、分类、摘要
medium（默认） 基准 基准 基准 日常问答
high +60% 最高 +40% 复杂推理、代码审查

子智能体 Ultra 模式（Sol 专属）

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这个代码仓库的安全性"}],
    tools=[...],          # 可用的工具列表
    parallel_tool_calls=True,  # 启用并行工具调用
    max_sub_agents=3,     # 最多3个子智能体并行
)

三、成本预估

用一个典型应用的日用量来算账（500 次调用/天，平均 3000 token/次）：

场景 推荐模型 日费用 月费用
简单任务（翻译/分类） Luna ¥1.05 ¥31.5
日常问答 Terra ¥2.63 ¥78.8
代码生成/审查 Sol（medium） ¥5.25 ¥157.5
复杂推理 Sol（high） ¥7.35 ¥220.5
全用 GPT-5.5（对比） gpt-5.5 ¥15.75 ¥472.5

全部切到 GPT-5.6 系列，同样的用量费用降 67%-93%。

成本预估公式

def estimate_cost(model: str, input_tokens: int, output_tokens: int,
                  reasoning_effort: str = "medium") -> float:
    """预估一次调用的费用（美元）"""
    pricing = {
        "gpt-5.6-sol": (5, 30),
        "gpt-5.6-terra": (2.5, 15),
        "gpt-5.6-luna": (1, 6),
    }
    input_price, output_price = pricing[model]

    # 速度拨盘影响 token 消耗
    effort_multiplier = {"low": 0.75, "medium": 1.0, "high": 1.4}
    multiplier = effort_multiplier.get(reasoning_effort, 1.0)

    cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1_000_000
    return round(cost * multiplier, 4)

四、从 GPT-5.5 迁移清单

代码改动量

改动类型 量
model 参数 改 1 个字符串
新增参数（可选） reasoning_effort
响应格式 兼容，无需改动
SDK 版本 不需要升级（openai>=1.0 即可）
Prompt 建议微调（见下）

核心代码一行不改就能跑。 但建议做两件事：

1. Prompt 微调

GPT-5.6 的指令遵循能力更强，Prompt 可以更简洁：

# GPT-5.5 的 Prompt（需要详细约束）
你是一个代码审查员。请检查以下代码：
1. 安全漏洞（SQL注入、XSS）
2. 性能问题
3. 代码规范
每个问题标注严重程度（高/中/低），提供修复建议。

# GPT-5.6 的 Prompt（可以更简洁）
审查以下代码的安全漏洞和性能问题，标注严重程度。

2. 温度参数调整

GPT-5.6 的生成质量更高，可以适当降低 temperature：

场景 GPT-5.5 推荐 GPT-5.6 推荐
代码生成 0.3 0.1
翻译 0.1 0.05
创意写作 0.8 0.7

五、常见陷阱

陷阱 1：Terra 用成 Sol 的同款 Prompt

Terra 不支持子智能体。如果你给 Terra 发了 tools=[...] 参数，模型会忽略而不是报错——结果是任务静默失败。

解决：工具调用场景只用 Sol。

陷阱 2：Luna 的上下文太小

Luna 只有 32 万 token 上下文。如果你在 Luna 上传了一个大文件然后做 RAG，可能不够。

解决：长文档场景用 Sol（150 万）或 Terra（100 万）。

陷阱 3：速度拨盘对简单任务无效

reasoning_effort="high" 对简单任务（翻译、分类）没有质量提升，只会浪费 Token。

解决：只在复杂推理/写代码时用 high。

六、总结

GPT-5.6 接入的核心要点：

  1. 改一行 model 参数就能跑，完全向后兼容
  2. 三个模型按场景选：Sol 复杂任务、Terra 日常、Luna 批量
  3. 速度拨盘是新武器，但不是所有场景都适合调
  4. 月费从 ¥473 降到 ¥31-220，取决于场景和模型选择
  5. Prompt 可以更简洁，GPT-5.6 不需要"过解释"

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🔜 明天：GPT-5.6 Sol 编程实测 vs Claude Fable 5 vs DeepSeek V4