GPT-5.6 模型参数详解：Sol、Terra、Luna 与 API 配置指南

GPT-5.6 不再只是一个单独的模型名称，而是一套由 Sol、Terra、Luna 组成的模型家族。对准备通过 ChatGPT、ChatGPT 官网或 OpenAI API 使用 GPT-5.6 的用户来说，真正重要的问题不是“哪个型号最强”，而是上下文、输出上限、推理强度、工具调用和成本档位是否适合自己的任务。

本文更新于 2026 年 7 月 27 日。模型可用范围、价格和接口字段可能继续调整，生产环境接入前应再次核对 OpenAI 官方模型页面和 API 文档。

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GPT-5.6 三个型号怎么分

GPT-5.6 的型号名代表能力和成本层级，版本号则代表模型世代。gpt-5.6 是默认家族别名，目前指向旗舰层级 Sol；需要稳定路由、独立评测或精确计费时，建议在 API 中使用完整模型 ID。

模型	API 模型 ID	定位	典型任务
GPT-5.6 Sol	`gpt-5.6-sol`	旗舰、质量优先	复杂编程、架构设计、困难推理、长链路智能体
GPT-5.6 Terra	`gpt-5.6-terra`	能力、速度与成本均衡	日常开发、知识问答、文档处理、业务自动化
GPT-5.6 Luna	`gpt-5.6-luna`	低延迟、高吞吐	分类、抽取、路由、批量摘要、格式转换
GPT-5.6 默认别名	`gpt-5.6`	当前指向 Sol	希望自动跟随默认旗舰层级的应用

这三个型号不是简单的回答长度区别。Sol 更适合失败成本高、需要反复验证的任务；Terra 适合作为大多数生产系统的默认工作模型；Luna 则适合任务规则明确、单次价值较低但调用量很大的场景。

核心参数一览

根据 GPT-5.6 模型迁移指南，Sol 与 Terra 提供约 105 万 Token 上下文窗口，Luna 提供 40 万 Token 上下文窗口，三个型号的最大输出均为 12.8 万 Token。

参数	Sol	Terra	Luna
上下文窗口	约 1.05M Token	约 1.05M Token	400K Token
最大输出	128K Token	128K Token	128K Token
推理强度	`none` 至 `max`	`none` 至 `max`	`none` 至 `max`
默认推理强度	`medium`	`medium`	`medium`
推荐接口	Responses API	Responses API	Responses API
适合高并发轻任务	一般	较适合	最适合

上下文窗口包含输入、工具结果、历史状态和模型输出，不能把全部容量都留给原始文档。Sol 与 Terra 的输入超过 272K Token 时，还可能进入不同的长上下文计价区间。因此，“能塞进去”并不等于“应该一次塞进去”。生产系统仍应做文档切分、检索、去重和 Token 预算。

推理强度 reasoning.effort

GPT-5.6 支持以下推理强度：

text

none < low < medium < high < xhigh < max

如果不传该参数，默认值为 medium。推理强度越高，模型通常会投入更多计算做规划、验证和纠错，但延迟与 Token 消耗也可能上升。比较稳妥的配置方法是：先用 medium 建立质量基线，再在同一批真实任务上测试 low；只有质量优先的难题才继续评测 high、xhigh 或 max。

Responses API 的字段写法如下：

json

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  },
  "input": "分析这份需求，列出实现风险和验收标准。"
}

Chat Completions 使用的是顶层字段 reasoning_effort，字段形状不能混用：

json

{
  "model": "gpt-5.6-luna",
  "reasoning_effort": "none",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "把这条反馈分类为功能建议、故障或咨询。" }
  ]
}

Responses API 与 Chat Completions 怎么选

OpenAI 对 GPT-5.6 的新项目更推荐 Responses API。它更适合推理、工具调用、多轮状态和智能体工作流，也能承载 GPT-5.6 的新能力。

Chat Completions 仍可用于兼容旧项目，但有一个容易踩坑的限制：GPT-5.6 在 Chat Completions 中使用函数工具时，有效推理强度必须是 none。由于 GPT-5.6 默认是 medium，只替换模型 ID 而不设置 reasoning_effort，可能造成请求不兼容。

如果任务既要推理又要调用工具，应迁移到 Responses API，而不是关闭必要的推理或删除工具。

bash

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "text": {"verbosity": "medium"},
    "input": "为一个 SaaS 退款流程设计测试用例，输出前置条件、步骤和预期结果。"
  }'

安全提示：API Key 只能保存在服务端环境变量或密钥管理系统中，不要写入网页代码、公开仓库或截图。

输出详细程度 text.verbosity

text.verbosity 用于控制回答的默认详细程度，可选值为 low、medium 和 high。它与推理强度不是一回事：

reasoning.effort 影响模型解决问题时投入的推理计算；
text.verbosity 影响最终答案呈现多少细节。

例如，复杂内部分析可以使用较高推理强度，但只输出简洁结论；教程和审计报告则可以保持中等推理，同时使用较高详细度。不要用提高 verbosity 代替推理，也不要假设回答更长就一定更准确。

Pro 模式不是独立模型

GPT-5.6 Pro 是 Sol 基础模型上的一种 Responses API 推理模式，并不存在需要另外填写的 gpt-5.6-pro 模型 ID。基础请求形状如下：

json

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "reasoning": {
    "mode": "pro",
    "effort": "medium"
  },
  "input": "审查这套跨区域支付架构，找出一致性与灾难恢复风险。"
}

Pro 模式适合少量、价值高、质量优先的困难任务。它不应成为所有请求的全局默认值，也应与普通 Sol 在成功率、延迟和实际 Token 消耗上分别评测。

工具调用与 Programmatic Tool Calling

普通函数调用适合模型根据上下文选择一个或多个工具。Programmatic Tool Calling（PTC）则适合边界清晰、需要对大量工具结果做确定性处理的阶段，例如：

批量查询记录后过滤和去重；
对多组结果排序、聚合或连接；
重复执行同一种格式校验；
将大规模中间结果压缩为小型结构化结果。

PTC 并不是“工具越多越应该开”。如果每个工具结果都会改变下一步决策，或者操作涉及写入、审批、引用和语义判断，直接工具调用通常更清楚。使用 PTC 时还要限制可调用工具、重试次数、输出 Schema 和停止条件。

提示缓存参数

GPT-5.6 的隐式缓存会在靠近最新用户消息或工具消息的位置管理断点。对拥有大段固定系统提示、固定工具说明或企业规则的应用，应该尽量保持可复用前缀稳定，把时间戳、用户 ID、请求编号等动态内容放在后面。

需要显式缓存时，可使用新的顶层请求结构：

json

{
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "30m"
  }
}

显式缓存断点应放在真正稳定的渲染边界，并通过 cached_tokens、cache_write_tokens、延迟和账单验证效果。缓存写入可能比普通输入更贵，因此命中率不高的缓存反而可能增加成本。混合模型路由中，也不要把 GPT-5.6 专属字段无条件发送给旧模型。

图像、PDF 与文件输入

多模态任务不能只看文本上下文。GPT-5.6 对图像使用省略或 auto 细节时，可能保留原始尺寸；Responses API 中的 PDF 或文件在 input_file.detail: "auto" 下，也可能使用较高的页面图像细节。这会影响输入 Token、延迟和成本。

处理普通扫描件、票据或低精度图片时，可以显式选择较低细节或先缩放图片；处理 OCR、坐标定位、界面检查、图表和密集小字时，再保留高细节。上线前应测试最坏尺寸，而不是只测试一页清晰样例。

多轮状态与持久化推理

Responses API 可通过 previous_response_id 延续服务器端状态。只有当目标、约束和假设在多轮中保持稳定时，才适合考虑 reasoning.context: "all_turns" 一类持久化推理配置。

如果使用 store: false 或零数据保留环境，需要按官方要求请求并回放加密推理内容。手动回放时不能只拼接助手文本，还要保留用户输入、工具调用、工具结果、ID 和阶段信息，否则模型可能丢失上下文或无法继续工具链。

参数选型的实用起点

使用场景	推荐型号	推理起点	输出详细度
分类、标签、字段抽取	Luna	`none` 或 `low`	`low`
客服问答、文档摘要	Terra	`low`	`medium`
数据分析、业务报告	Terra	`medium`	`medium` 或 `high`
日常代码生成和测试	Terra	`medium`	`medium`
跨仓库重构、架构审查	Sol	`high`	`medium`
高风险质量审查	Sol	`high` 起测	`high`

这些配置只是评测起点，不是通用最优答案。生产环境应该记录任务成功率、人工修改率、P95 延迟、输入输出 Token、工具失败率和单个成功任务成本，再决定是否升档或降档。

接入前检查清单

明确使用 Sol、Terra 还是 Luna，不要默认所有任务都走 Sol。
记录旧模型的有效推理强度，避免升级后默认值改变行为。
推理与工具并用时优先选择 Responses API。
保留结构化输出 Schema、工具参数和下游解析契约。
对长上下文、图像和 PDF 测试最坏输入规模。
分别监控缓存读写、延迟、Token 与单个成功任务成本。
先对低风险流量灰度，再逐步扩大范围。

💡 提示：推荐观看 OpenAI 官方开发者频道中的 Responses API 与工具调用演示视频，以便直观看到状态延续和工具结果回传过程。

总结

GPT-5.6 的参数设计强调的是“按任务分层”。Sol 负责最难且失败成本高的工作，Terra 适合大多数生产任务，Luna 负责高频、规则明确的轻任务。开发者还需要同时管理推理强度、输出详细度、工具兼容性、缓存与多模态细节，不能只替换一个模型名称就完成升级。

普通用户可以从 ChatGPT 中直接体验模型能力；开发团队则应以 Responses API、明确的模型 ID 和代表性评测集为起点。涉及官方服务可用性和实时价格时，请以 OpenAI 页面展示为准。

ChatGPT 专业中文站：ai.lanjingchat.com

GPT-5.6 模型参数详解：Sol、Terra、Luna 与 API 配置指南 ​

GPT-5.6 三个型号怎么分 ​

核心参数一览 ​

推理强度 reasoning.effort ​

Responses API 与 Chat Completions 怎么选 ​

输出详细程度 text.verbosity ​

Pro 模式不是独立模型 ​

工具调用与 Programmatic Tool Calling ​

提示缓存参数 ​

图像、PDF 与文件输入 ​

多轮状态与持久化推理 ​

参数选型的实用起点 ​

接入前检查清单 ​

总结 ​

参考资料 ​

GPT-5.6 模型参数详解：Sol、Terra、Luna 与 API 配置指南

GPT-5.6 三个型号怎么分

核心参数一览

推理强度 reasoning.effort

Responses API 与 Chat Completions 怎么选

输出详细程度 text.verbosity

Pro 模式不是独立模型

工具调用与 Programmatic Tool Calling

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图像、PDF 与文件输入

多轮状态与持久化推理

参数选型的实用起点

接入前检查清单

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