选择 GPT-5.6 模型，可以先用当前账号的默认设置完成一个典型任务，再根据遗漏、等待和返工调整。Sol 更偏复杂工作，Terra 偏日常均衡，Luna 偏快速和低成本，不必每次都选最强档。
本文给的是任务选择方法，不是性能实测排名。具体模型是否出现在你的账号里，要结合客户端、登录方式和推送情况判断。
Sol、Terra、Luna 的定位有什么区别？
OpenAI 的 模型说明 将 Sol 定位于 GPT-5.6 系列中较复杂的编码、电脑操作和研究等工作，Terra 为日常均衡选择，Luna 强调速度与成本。
| 模型 | 可以优先尝试的任务 | 重点观察 |
|---|---|---|
| Sol | 条件较多、跨文件或需要反复验证的工作 | 是否减少遗漏与返工 |
| Terra | 日常文档、常规修改和一般处理 | 速度与结果是否平衡 |
| Luna | 规则明确、便于检查的重复任务 | 是否遵守格式与边界 |
这些是起点，不是硬性分工。简单任务也可能因为材料混乱而变复杂，复杂项目中的一个小步骤也可能不需要强模型。
日常工作先用哪个？
先用默认模型或 Terra 处理一件典型工作，再检查成果。例如把会议记录整理成待办，要求每条附原文依据；若结果完整、格式稳定，就没有必要为了名称更强而切换。
不要把“日常八成任务都够用”当作自己的结论。每个人的材料和验收不同，应该记录你自己的任务结果。一次输出看起来通顺，也不能代表没有漏掉关键限制。
遇到结果不好，先检查输入是否缺失。例如没有提供目标读者、参考文件版本或输出格式，换模型可能只是得到另一种猜法。
什么时候值得切到 Sol？
当任务条件清楚、资料齐全，但当前模型仍反复遗漏跨文件关系或无法完成必要验证时，可以尝试 Sol，并保持其他条件一致。
比较的不只是第一轮速度，而是完成整个任务需要几次修正、人工检查多久。强模型若减少返工，可能更适合这个任务；若结果没有明显改善，则没必要长期固定使用。
不要预先保证强模型一定更省额度。任务长度、工具调用和具体设置都会影响消耗。可以参考 Codex 额度指南，但最终仍看账号实际用量。
Luna 适合批量处理吗？
规则明确且输出容易核对时，可以先用少量样本测试。例如将标题统一成指定格式、提取固定字段，或按已经确认的规则整理短文本。
测试时先检查边界样本：空内容、格式不统一、包含特殊符号的材料。样本通过后再扩大批量，并保留原文件。不要仅验证一条顺利的数据，就认为全部结果无需检查。
如果任务涉及解释模糊条款或判断缺失信息，复杂度已经超出单纯格式处理。此时应补充规则或调整模型，不能只因任务数量多就默认选择最低成本档。
推理强度要不要拉到最高？
先从默认强度开始。官方说明更高推理强度可能改善复杂任务，但通常需要更多时间和 token。是否值得提高，要看任务有没有受益。
简单润色可以先保持默认；需要多条件规划时，再逐档尝试。不要同时换模型、调强度、加工具和改提示词，否则很难判断是哪一项带来变化。
若想做长期比较，可以保留一份固定测试材料和验收清单，每次只改一个设置。几项真实任务的记录，比通用“最佳参数”更适合你。
Plus 和 Pro 的可用模型怎么确认？
以账号当前模型列表和官方套餐说明为准。不能把某个截图中的权限推广到所有账号，也不应因为入口未出现就立即认定订阅异常。
准备升级时先看 Plus 或 Pro 对应说明，再核对结账页。API 模型价格与订阅用量也要分开看。
当前官方模型页同时列有 Astra，是否切换仍可沿用同一判断方法：看你要完成的任务，比较结果和成本。新模型出现，并不意味着已经稳定的工作必须马上全部更换。
套餐、价格、模型以 OpenAI 官网当时显示为准，本文核对日期 2026-09-12。