三款模型的官方定位
OpenAI 將 GPT-5.6 Sol 定位為能力最強、適合複雜工作的旗艦模型；Terra 是兼顧品質、速度與成本的日常型選擇；Luna 則以快速與成本效率為重點。這是產品定位，不代表每一項任務都有固定排名。
差異怎麼看？
| 模型 | 主要定位 | 可優先測試的工作 | 要注意的事 |
|---|---|---|---|
| Luna | 快速、低成本 | 分類、擷取、簡短回覆、大量例行處理 | 複雜任務可能需要升級或拆解 |
| Terra | 平衡型 | 文件處理、一般分析、內容草擬、常見代理工作 | 仍需驗證事實與工具操作 |
| Sol | 最高能力 | 複雜程式、研究、長流程與困難推理 | 成本較高，不代表沒有錯誤 |
截至 2026 年 7 月，官方公布的 API 標準價格依序為 Luna 每百萬輸入／輸出 token 1／6 美元、Terra 2.5／15 美元、Sol 5／30 美元；價格與產品支援可能調整，導入前應查看 OpenAI 官方 GPT-5.6 說明 與最新 API 文件。
不要用固定推理等級套模型
三款模型都可能支援不同推理強度。回應時間也會受到輸入長度、輸出長度、推理設定、工具呼叫與系統負載影響，因此不宜宣稱某款永遠是毫秒級、另一款永遠是秒級。
企業應如何測試？
- 蒐集真實且已去識別化的代表性任務。
- 定義正確率、格式遵循、延遲、單次成本與人工修正時間。
- 以相同測試集比較模型與推理設定。
- 對高風險工作加入規則檢查與人工核准。
- 上線後監控錯誤類型、成本與模型版本變更。
適合採用模型路由的情況
GPT-5.6 模型路由與任務分流
依任務複雜度、品質、延遲、成本與風險，把工作分配到合適模型並持續量測。
若工作量大且難度不同，可以讓較低成本模型先分類或處理一般案件，遇到低信心、例外或高風險案件再交由更高能力模型與人工處理。路由條件應以測試資料決定，不是只靠關鍵字猜測。
資料與安全不能只看模型名稱
OpenAI API 的輸入與輸出預設不會用於訓練，除非組織明確選擇加入；預設濫用監控記錄可能包含客戶內容並保留一定期間，其他控管需符合資格。企業仍要做資料分級、最小權限、機密遮罩、日誌稽核與供應商條款審查，不能宣稱串接 API 就能「確保不外洩」。
結論
模型選擇的重點是任務測試，而不是一律使用最強或最便宜的版本。可延伸閱讀 企業 AI 自動化是什麼 與 企業 AI 導入失敗原因，或了解 企業系統與 AI 自動化服務。