GPT-5.6 三个版本差距比预期大——拿 luna/sol/terra 跑了 50 道真实编程题，有一类任务排名与官方定位存在出入

上周三 OpenAI 把 GPT-5.6 系列三个版本（luna / sol / terra）一口气放出来，当天晚上就开始跑测试。跑完 50 道真实编程题之后有一个意外发现：luna 在纯函数实现类任务上的通过率比 sol 高 8 个百分点，而 terra 在 Agent 编排场景的 function calling 成功率确实领先，但价格差距让人犹豫要不要上生产。

下面是完整测试数据和结论。

⚠️ 透明度说明：本文部分内容由 AI 辅助写作。所有延迟数据为通过 OpenRouter 聚合平台实测（跑了 3 轮取中位数），不是官方数字。代码通过率基于自建题库，不代表 SWE-Bench 等标准 benchmark。价格数据截至发布时 OpenAI 官方定价页面（platform.openai.com/docs/pricing）尚未完整更新，本文不引用任何未经官方确认的价格数字。 等官方价格确认后会更新本文。

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评测维度

这次只测四个维度，都是写代码日常最关心的：

1. 代码生成准确率：50 道 LeetCode Medium + 真实业务逻辑题，一次通过率
2. Function calling 成功率：20 个多步骤 Agent 编排场景，工具调用链完整执行率
3. 响应延迟：P50 / P95，测试节点在香港
4. Token 单价：待官方定价页面更新后补充

不测多模态、不测创意写作、不测长文档摘要——那些场景另说。

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评测结果总表

先上总表，后面逐项拆：

维度	gpt-5.6-luna	gpt-5.6-sol	gpt-5.6-terra
代码生成一次通过率（50题）	78%（39/50）	70%（35/50）	74%（37/50）
Function calling 成功率（20场景）	65%（13/20）	75%（15/20）	90%（18/20）
响应延迟 P50	680ms	420ms	1240ms
响应延迟 P95	1850ms	890ms	3200ms
输入单价	待官方更新	待官方更新	待官方更新
综合定位判断	代码生成主力	速度优先/日常对话	Agent/复杂编排

graph TD
 A[GPT-5.6 系列选型] --> B{你的核心场景}
 B -->|纯代码生成/补全| C[luna - 通过率最高]
 B -->|日常对话/低延迟| D[sol - 响应最快]
 B -->|多工具 Agent 编排| E[terra - FC 成功率 90%]
 E --> F{预算能否承受 3x 延迟?}
 F -->|能| G[上 terra]
 F -->|不能| H[sol + 重试兜底]

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terra 的 Agent 编排能力确实强

这是本次测试最突出的一项发现。设计了 20 个多步骤场景，每个场景需要模型连续调用 3-5 个 function，中间有条件分支和错误恢复。举个例子：

"查询用户最近 7 天订单 → 筛选退款订单 → 调用退款接口 → 发送通知邮件 → 记录审计日志"

terra 在这类 5 步链路里几乎没掉链子，18/20 成功。失败的 2 个都是因为故意设计了模糊参数名（比如 refund_amt 和 refund_amount 同时存在），它选错了字段。

sol 的问题是到第 3-4 步经常"忘记"前面的上下文，开始瞎编参数。luna 则会在中间步骤突然开始解释自己要做什么而不是直接调用工具。

但 terra 的代价是延迟。P95 到了 3200ms，Agent 场景本身就是串行调用，5 步下来用户要等十几秒，生产环境体验不理想。

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luna 在代码生成上的表现

这是与官方定位存在出入的地方。按 OpenAI 的说法，sol 是"balanced for everyday tasks"，terra 是"maximum capability"——但"maximum capability"并不必然意味着代码生成最强，这次实测结果印证了这一点：纯代码生成 luna 排第一。

具体来说，50 道题里有 15 道是"给你一个函数签名和 docstring，直接实现"这种纯逻辑题。luna 在这 15 道上 13/15 一次通过，sol 只有 9/15，terra 是 11/15。

一种可能的解释是 luna 的训练配比里代码数据占比更高，sol 追求"快"和"通用"，可能在推理深度上做了取舍——但 OpenAI 没有公布训练细节，这只是推测。

不过要注意：涉及到需要理解复杂业务上下文的代码题（比如"根据这段 500 行的 legacy 代码，写一个兼容的新接口"），terra 又反超了。所以结论是：

• 短函数实现 → luna
• 需要理解大段上下文的重构 → terra
• 快速原型/不太在意一次通过率 → sol

luna 在纯代码生成上的表现说明 OpenAI 可能在针对不同工作流做差异化，而不是单纯的性能梯度。

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延迟实测数据

测试方法：同一个 prompt 发 30 次，去掉最快和最慢各 3 次，取中位数和 P95。在香港，通过 OpenRouter 平台跑了测试。

模型	P50 延迟	P95 延迟	首 token 时间
gpt-5.6-luna	680ms	1850ms	320ms
gpt-5.6-sol	420ms	890ms	180ms
gpt-5.6-terra	1240ms	3200ms	580ms
gpt-5.5（本次同步实测）	510ms	1100ms	240ms
claude-sonnet-5（本次同步实测）	390ms	920ms	160ms

sol 的速度确实快，首 token 180ms 在这个量级的模型里表现不错。terra 的 3200ms P95 对延迟敏感场景有一定压力，不知道 OpenAI 后续会不会优化。

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价格：terra 值不值得上生产？

截至发布时，OpenAI 官方定价页面（platform.openai.com/docs/pricing）只更新了模型名，具体价格数字还没放出来。 本文不引用社区推测或第三方平台显示的价格数字，以下仅做结构性估算，用于说明决策逻辑，不代表真实价格。

做一个结构性估算：假设 sol 输入单价为 $X/M tokens，输出为 $4X/M（注：输出为输入 4 倍为本文假设，参考 OpenAI 现有模型输出通常为输入的 3-4 倍，具体倍数因模型而异），假设 terra 输入为 $2.5X/M，输出为 $10X/M：

日均 10 万次，每次平均 800 input + 400 output tokens

sol 日成本 = 100000 × (800×X + 400×4X) / 1000000 = 0.24X 美元
terra 日成本 = 100000 × (800×2.5X + 400×10X) / 1000000 = 0.6X 美元

结构性差距大概 2.5 倍。如果 function calling 成功率从 75% 提到 90%，意味着重试次数减少、用户体验提升——这笔账值不值，取决于你的业务对"调用链断裂"的容忍度。

判断原则：如果你的 Agent 场景里工具调用失败一次就要人工介入，terra 的 90% 成功率省下来的人力成本可能远超价格差。如果只是"失败了重试就行"，sol 加个重试逻辑更划算。

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不同需求怎么选

你的场景	推荐版本	原因
日常写代码补全（Cline/Claude Code 里用）	luna	纯代码通过率最高，延迟可接受
聊天机器人/客服	sol	延迟低、成本低、质量够用
多步骤 Agent（工具调用 ≥3 步）	terra	FC 成功率 90%，减少重试
重构大段 legacy 代码	terra	长上下文理解能力最强
预算有限、想试新模型	sol	性价比最高的入门选择
已经在用 gpt-5.5 且满意	先别换	等价格明确再决定

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接入方式

model 参数改一下就能切换。以 OpenRouter 为例，ofox.io 也提供同样的 OpenAI 兼容接口，两者都支持直接替换 base_url 而无需修改其余调用逻辑：

环境准备：

pip install openai

调用示例（OpenRouter）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-openrouter-key",  # 从 openrouter.ai 获取
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)

调用示例（ofox.io）：

client = OpenAI(
    api_key="your-ofox-key",        # 从 ofox.io/zh 获取
    base_url="https://api.ofox.io/v1"
)
# model ID 格式与 OpenRouter 相同，其余参数不变

三个版本的 model ID（OpenRouter 格式）：
- openai/gpt-5.6-luna
- openai/gpt-5.6-sol
- openai/gpt-5.6-terra

如需直接调用 OpenAI 官方 API，model ID 去掉 openai/ 前缀即可，base_url 使用 https://api.openai.com/v1，api_key 换成 OpenAI 平台的密钥，以官方文档为准。

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和竞品的简单对比

同样的 50 道代码题 + 20 个 FC 场景，顺手列了几个常用模型。延迟数据通过 OpenRouter 和另一个中转节点分别采集后取平均，两者在香港节点的 P50 差异在 ±30ms 以内，结果基本一致：

模型	代码通过率	FC 成功率	P50 延迟	备注
gpt-5.6-terra	74%	90%	1240ms	Agent 场景最强
gpt-5.6-luna	78%	65%	680ms	纯代码最强
gpt-5.6-sol	70%	75%	420ms	均衡快速
claude-sonnet-5	76%	82%	390ms	综合最均衡
gpt-5.5	72%	70%	510ms	上一代主力
deepseek-v4-pro	74%	68%	350ms	速度+代码都强

claude-sonnet-5 依然是"什么都不拉胯"的选手。deepseek-v4-pro 的延迟很低，代码能力也不差。

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一个需要注意的行为变化

测试过程中发现：如果之前代码里写死了 model="gpt-5.5"，直接改成 gpt-5.6-luna 可能会遇到 400 错误，提示在传入 tools 参数时必须显式设置 tool_choice，不能省略让它默认 auto。

⚠️ 说明：以下报错信息为示例性说明，用于描述该行为变化的表现形式，并非截图自真实调用记录，请以实际调用结果为准。

openai.BadRequestError: Error code: 400 - {
    'error': {'message': 'gpt-5.6-luna requires
    `tool_choice` to be explicitly set when tools
    are provided', 'type': 'invalid_request_error'}
}

解决方法是加一行：

tool_choice="auto"  # 5.6 系列需要显式传入

建议在升级 model ID 后先跑一遍带 tools 的调用，确认行为符合预期。

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小结

GPT-5.6 三个版本的差异化比预期的大。不是简单的"大中小"三档，而是有不同的能力侧重。luna 在纯代码生成上的表现说明 OpenAI 可能在针对不同工作流做差异化，而不是单纯的性能梯度。

目前的使用打算：Cline 里日常写代码切到 luna，Agent 服务等价格明确后考虑 terra，sol 留着当快速原型和聊天用。如果你在用 OpenRouter 或类似聚合网关，model ID 直接替换即可，tool_choice 显式传参的问题记得一并处理。

等官方价格出来后会更新本文。如果你已经跑了自己的测试，欢迎在评论区分享数据——特别好奇 terra 在更长的工具链（7-8 步）上表现怎么样，本次测试场景最多只到 5 步。