OpenAI出了GPT-5.6，三档模型：Sol、Terra、Luna。我第一时间在kulaai（leadhi.cn）上做了测试，一个入口零配置直接用。发现很多人选错了模型，要么花冤枉钱，要么效果打折扣。说说我的理解。
先搞清楚三档的区别
Sol：最强但最贵。推理深度4-5层，支持全模态（文字+图片+音频+视频），有毫秒级长程记忆，支持工具链编排。输入4.00/输出4.00/输出20.00每百万token。
Terra：性价比最高。推理深度3-4层，支持三模态（文字+图片+音频），有标准长程记忆。输入2.50/输出2.50/输出12.50每百万token。
Luna：最快最便宜。推理深度2-3层，只支持文字+图片，没有长程记忆。输入1.00/输出1.00/输出5.00每百万token。
一句话总结：Sol是顶配，Terra是标配，Luna是入门款。
按任务复杂度选
简单任务用Luna：批量翻译、格式转换、快速问答。Luna速度比Sol快3倍，成本只有Sol的1/4。对质量要求不高的任务，Luna完全够用。
中等任务用Terra：写邮件、写报告、做数据分析、日常代码开发。推理深度3-4层够用，性价比最高。大部分人的日常任务用Terra就够了。
复杂任务用Sol：商业决策分析、复杂架构设计、长文档深度分析、多模态视频处理。推理深度4-5层，全模态支持，工具链编排。
不确定的时候：先用Terra试，效果不够再升级到Sol。别一上来就用Sol，贵不说，简单任务用Sol是浪费。
几个容易踩的坑
坑1：API名称不是"gpt-5.6"
直接用"gpt-5.6"默认调用的是Terra。想用Sol要写"gpt-5.6-sol"，想用Luna要写"gpt-5.6-luna"。我一开始没注意，白测了半天。
坑2：长程记忆默认关闭
Sol的毫秒级长程记忆需要手动设置memory_mode=enhanced才生效。不设置的话用的还是标准记忆模式。
坑3：Luna不适合复杂推理
Luna推理深度只有2-3层，做复杂分析经常跳步骤、给错结论。复杂任务还是得用Sol或Terra。
坑4：Sol输出价格涨了不少
Sol输出价格是GPT-5.5的1.33倍。写长文的话成本会明显上升。但输入多输出少的任务（比如长文档分析）影响不大。
不同人群怎么选
学生/轻量用户：日常学习用Terra，简单问答用Luna。预算有限的话Luna够用。
职场人/内容创作者：日常办公用Terra，重要报告用Sol。大部分场景Terra就够了。
开发者：日常代码用Terra，复杂架构设计用Sol，批量处理用Luna。
科研人员：论文分析和复杂推理用Sol，文献检索用Terra。
和其他模型比怎么样
Sol的推理深度4-5层，比GPT-5.5的2-3层强不少，但还是比不上Claude 4.8的6-8层。多模态有提升但不如Gemini 3.5。实时信息检索还是Grok最快。
没有万能模型。写代码用GPT，深度推理用Claude，图表分析用Gemini，追热点用Grok。按场景切换才是正道。
总结
选GPT-5.6的核心逻辑：按任务复杂度选。简单用Luna，日常用Terra，复杂用Sol。大部分场景Terra就够了，月均成本能省约40%。
不确定就先试Terra，不够再升级。别盲目追最贵的，适合自己的才是最好的。
