GPT-5.6 全系登陆 Codex：Sol、Terra、Luna 怎么选

GPT-5.6 已经不是一款单独的模型，而是一套面向不同质量、延迟和成本目标的模型家族：gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra 与 gpt-5.6-luna。

OpenAI 官方把 Sol 定位为旗舰能力模型，把 Terra 定位为智能与成本的平衡点，把 Luna 定位为高吞吐、成本敏感工作负载的效率型号。官方 gpt-5.6 别名会路由到 Sol；通过 XAI Router 使用时，建议写出完整模型 ID，让路由、价格和用量更明确。

三款模型怎么选

如果没有现成评测，可以从 Terra 开始：需要更高可靠性时切到 Sol，需要更低成本和更高吞吐时切到 Luna。不要只按模型名字判断效果，最好用自己真实的代码任务比较成功率、总 token、延迟和成本。

你也可以查看 XAI Router 的模型详情页：

• GPT-5.6 Sol
• GPT-5.6 Terra
• GPT-5.6 Luna

GPT-5.6 带来了什么

OpenAI 将 GPT-5.6 描述为复杂生产工作流的新质量与效率基线。对 Codex 用户最直接的变化包括：

1. 更高的 token 效率：在保持前沿能力的同时，用更少的输出 token 完成任务。
2. 更强的意图理解：更容易理解用户真正想要的结果，不必把每一步都写进提示词；重要限制、授权边界和验收标准仍应明确说明。
3. 更好的前端设计判断：在布局、视觉层级、可用性和整体美感方面更成熟。
4. 更完整的工具工作流：三款模型都支持函数调用、Web Search、File Search、Hosted Shell、Apply Patch、Skills、MCP、Tool Search 和 Computer Use 等工具能力。
5. 更长的 Agent 工作流：超长上下文、持久化推理和缓存能力适合多轮研发任务。
6. 更高的推理上限：官方 Responses API 支持从 none 到 max 的推理强度，并提供适合质量优先任务的 Pro mode。

Programmatic Tool Calling、Responses API Multi-agent beta、显式提示缓存、持久化推理和 Pro mode 属于 OpenAI API 层能力。它们能否在某个 Codex/XAI Router 版本中直接使用，取决于当前客户端与上游路由支持；普通 Codex 配置不需要手动加入这些 API 请求字段。

三款模型的共同规格

三款模型的接口和上下文规格一致，主要差别在能力、速度和价格。因此，同一套 Codex Provider 配置只需要更换模型 ID 就能在三者之间切换。

快速开始

如果你通过 npm 安装 Codex CLI，先升级到最新版：

npm i -g @openai/codex@latest

然后直接选择模型启动：

# 旗舰能力
codex --model gpt-5.6-sol

# 智能与成本平衡
codex --model gpt-5.6-terra

# 高吞吐与成本优先
codex --model gpt-5.6-luna

已经进入 Codex 会话后，也可以使用 /model 切换。非交互模式可以这样验证：

codex exec --model gpt-5.6-terra "检查当前仓库并用一句话说明它的用途"

XAI Router 推荐配置

下面是面向最新版 Codex 的最小、安全起步配置，默认模型使用 Sol：

model_provider = "xai"
model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
model_context_window = 1050000
model_auto_compact_token_limit = 900000
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

[model_providers.xai]
name = "XAI Router"
base_url = "https://api.xairouter.com"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
env_key = "XAI_API_KEY"
supports_websockets = true

把配置保存到 ~/.codex/config.toml，然后设置 XAI Router API Key：

export XAI_API_KEY="你的 XAI API Key"

启动默认的 Sol：

codex

临时切换到 Terra 或 Luna：

codex --model gpt-5.6-terra
codex --model gpt-5.6-luna

这份配置使用 Responses 协议，并保留 WebSocket 能力。approval_policy = "on-request" 与 sandbox_mode = "workspace-write" 是更适合普通用户的安全起点；never 与 danger-full-access 不是 GPT-5.6 的必需配置，只应在你理解风险并确实需要完全自主执行时使用。

旧文章中常见的顶层 cache_ttl、responses_websockets_v2 和 remote_connections 不属于当前官方 Codex 最小配置，已从示例移除。model_auto_compact_token_limit 设置为 900,000，是为了在 922,000 最大输入限制前留出压缩与输出空间。

如果还没有可用额度，可以访问 m.xairouter.com 注册账号并选择合适的 Codex 套餐。

推理强度怎么设置

medium 是 Sol 和 Terra 的稳妥起点。迁移时，OpenAI 建议先保留原有 GPT-5.5 或 GPT-5.4 的推理强度，再用相同强度和低一级强度分别跑真实评测，因为 GPT-5.6 经常能用更少 token 保持或提高质量。

• low：适合延迟敏感、任务边界清楚的修改。
• medium：适合大多数开发、审查和工具调用任务。
• high / xhigh：只在复杂调试、架构、安全或难题评测中确认有收益后启用。
• max：GPT-5.6 官方 API 支持的最高档，适合最困难、质量优先的任务；当前 Codex 配置参考仍将 model_reasoning_effort 列到 xhigh，应以你安装的 Codex 版本实际支持为准。

更高推理强度并不自动等于更好的工程结果。建议同时记录任务成功率、测试通过率、总调用次数、总 token、延迟和成本。

提示词建议

GPT-5.6 更适合从短而清楚的任务说明开始。保留真正重要的目标、限制和验收标准，删除历史上不断叠加但已经没有作用的重复说明。

目标：修复用户登录后偶发跳回登录页的问题。
成功标准：解释清楚根因，修改范围最小，相关测试通过。
限制：不要重构认证模块，不要改动无关样式。
输出：给出根因、修改文件、验证命令和结果。

不要只写“尽量简短”。GPT-5.6 本身更偏向压缩表达，过强的简短指令可能让它删掉必要内容。更好的写法是：先给结论，保留支撑结论所需的证据、关键限制和下一步，优先删掉重复与次要背景。

官方标准价格

以下为 OpenAI 标准调用价格，单位均为美元 / 100 万 tokens。

不超过 272K 输入 tokens：

超过 272K 输入 tokens：

一旦输入超过 272K，长上下文价格会应用于整次请求，而不是只对超出部分加价。GPT-5.6 的缓存写入按普通输入价格的 1.25 倍计费，缓存读取仍享受折扣。Batch 和 Flex 价格更低，Priority 价格更高；实际结算请始终以 OpenAI 官方价格页和 XAI Router 套餐规则为准。

小结

如果你只想快速做出选择：

1. 复杂、关键、质量优先的任务选择 gpt-5.6-sol。
2. 大多数日常 Codex 工作选择 gpt-5.6-terra。
3. 高频、简单、预算敏感的任务选择 gpt-5.6-luna。

升级 Codex CLI，配置 XAI Router Provider，再用 --model 在三款模型间切换，就能让同一套工作流按任务价值动态选择能力与成本。

参考资料：

• OpenAI：Using GPT-5.6
• OpenAI：GPT-5.6 Sol
• OpenAI：GPT-5.6 Terra
• OpenAI：GPT-5.6 Luna
• OpenAI API Pricing
• OpenAI Codex Config Reference