GPT-5.6 参数详解：Sol、Terra、Luna 怎么选？
更新时间：2026 年 7 月 27 日。本文依据 OpenAI GPT-5.6 模型指南的同步资料整理。模型价格、限额和功能开放状态可能调整，接入生产环境前应再次查看官方文档。
GPT-5.6 不是一个只靠“参数更大”来区分的新模型，而是一组承担不同质量、延迟和成本角色的模型。对开发者来说，真正需要掌握的是模型标识、上下文、输出上限、推理强度以及工具调用兼容性。
OpenAI 没有在公开模型指南中披露 GPT-5.6 的神经网络参数量、训练数据规模和完整训练细节。网上出现的“多少万亿参数”不应当作官方参数引用。
一张表看懂 GPT-5.6 模型家族
| 模型 | API 模型标识 | 定位 | 上下文窗口 | 最大输出 | 典型任务 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | 旗舰质量 | 约 105 万 Token | 128K Token | 复杂编码、研究、架构分析、长流程 Agent |
| GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | 均衡主力 | 约 105 万 Token | 128K Token | 日常开发、企业知识库、文档处理、工具工作流 |
| GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna | 轻量高吞吐 | 400K Token | 128K Token | 分类、抽取、摘要、路由、批处理 |
gpt-5.6 是指向 Sol 的家族别名。生产系统如果重视可复现性、账单归因和模型审计，建议使用明确的 gpt-5.6-sol；如果希望自动跟随家族默认版本，才考虑使用别名。
需要注意，Sol 和 Terra 在输入超过 272K Token 后可能进入不同的长上下文计价区间。不要只看“能不能放进去”，还要测量完整请求的输入 Token、延迟与费用。
推理强度参数
GPT-5.6 支持以下推理强度：
none：优先低延迟，适合简单生成、抽取和已有稳定流程；low：进行少量推理，适合规则较清楚的日常任务；medium：默认值，质量、延迟和成本较均衡；high：适合复杂分析、调试和多约束任务；xhigh：用于评测证明高推理预算确有收益的困难任务；max：最高推理预算，只适合少量高价值、质量优先的任务。
Responses API 使用嵌套字段：
response = client.responses.create(
model="gpt-5.6-terra",
reasoning={"effort": "low"},
input="提取这份工单的故障类型、影响范围和紧急程度。",
)Chat Completions 使用 reasoning_effort：
completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-luna",
reasoning_effort="none",
messages=[{"role": "user", "content": "把这段文字分为投诉、咨询或建议。"}],
)GPT-5.6 在省略推理参数时默认为 medium。从默认推理为 none 的旧模型迁移时，如果只替换模型名，延迟和成本可能突然上升。因此迁移第一步是保留旧链路的有效推理强度，确认质量基线后再调高。
输出详略参数
text.verbosity 用于控制回答默认的详细程度，可选 low、medium 或 high。它和推理强度不是一回事：
reasoning.effort控制模型投入多少推理预算；text.verbosity控制最终答案写得多简洁或多详细。
response = client.responses.create(
model="gpt-5.6-sol",
reasoning={"effort": "high"},
text={"verbosity": "low"},
input="审查这段支付代码，只输出高风险问题和修复建议。",
)这个组合适合“内部深入分析、对外简洁回答”的场景。不要用“回答越长就越聪明”来判断模型效果。
工具调用兼容性
GPT-5.6 使用 Chat Completions 的函数工具时，有一个容易忽略的限制：有效推理强度需要是 none。由于模型默认推理强度为 medium，下面这种省略参数的请求存在兼容性风险：
# 不推荐：函数工具与默认 medium 推理可能不兼容
client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "查询订单状态"}],
tools=[...],
)如果必须保留 Chat Completions，应显式设置 reasoning_effort="none"。如果任务同时需要推理和工具，优先迁移到 Responses API，而不是删除工具或悄悄降低任务要求。
模型选型方法
不要只根据提示词长度选模型。更实用的判断维度是任务复杂度、失败成本、吞吐要求、上下文长度和是否需要工具。
| 任务 | 建议起点 | 原因 |
|---|---|---|
| 跨模块重构、复杂故障分析 | Sol + high | 失败成本高，需要多约束推理 |
| 企业问答、报告、日常代码 | Terra + low 或 medium | 质量、速度和成本较均衡 |
| 分类、字段抽取、内容初筛 | Luna + none | 任务边界清楚，适合批量处理 |
| 超过 400K Token 的长文档 | Sol 或 Terra | Luna 的上下文窗口不足 |
| Chat Completions 函数调用 | 任一合适层级 + none | 满足函数工具兼容要求 |
生产系统最好建立三档路由：先让 Luna 处理低风险、结构明确的请求；普通任务进入 Terra；只有复杂、高价值或低置信度任务升级到 Sol。路由依据应来自评测数据，而不是关键词猜测。
哪些参数官方没有公开？
截至本文更新时间，公开模型资料没有提供以下信息：
- 精确模型参数量；
- 完整训练数据来源与数据规模；
- 训练所用算力与训练时长；
- 可用于证明所有业务都更强的单一综合跑分。
遇到这些数字时，应检查它是否来自 OpenAI 官方模型页或系统卡。无法核实就标为第三方估算，不要写成确定事实。
上线前检查清单
- 明确使用 Sol、Terra 还是 Luna，不要把所有请求都切到 Sol。
- 显式记录推理强度，防止默认值变化影响成本和延迟。
- 用真实请求测成功率、P95 延迟、Token 和人工修正率。
- 检查工具调用、结构化输出、缓存和多轮状态是否仍兼容。
- 测试最长输入，而不只是平均输入。
- 为高风险工具设置权限、审批、日志和回滚。