2026 年 9 月 29 日补充： OpenAI 已于 2026 年 9 月 3 日发布后继模型 GPT-6 Astra，又于 9 月 22 日（美国时间）发布了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。本文比较的是它们之前一代的 GPT-5.6 与 GPT-5.5。文中称 Sol 为“旗舰”“最高端”，指的是在 GPT-5.6 世代之内的定位。如果现在要为 GPT-5.5 选择迁移目标，请先考虑 GPT-6 世代的 Astra、Sol、Luna：截至 2026 年 9 月 30 日，API 模型列表建议，不确定从哪里开始时用 Astra，兼顾智能与成本用 9 月 29 日发布的 GPT-6.1 Sol（在 ChatGPT 中可在 Work 和 Codex 使用，聊天中没有），注重成本的大批量任务用 GPT-6 Luna。GPT-5.5 将于 2026 年 10 月 14 日从 ChatGPT、ChatGPT Work 和 Codex 退役（OpenAI API 不受影响），OpenAI 给出的替代是：付费方案用 GPT-6 Sol，Free 和 Go 用桌面应用中的 GPT-6 Luna（GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 在过渡期内仍可使用）。费用方面请参阅实测比较 Astra（low）与 GPT-5.6 Sol（high）的文章。
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在 2026年4月23日发布的 GPT-5.5 之后仅两个半月，OpenAI 便于 7 月 9 日正式向公众开放了 GPT-5.6。但这次更新并非“单纯的性能提升”。最大的变化是从“单一旗舰模型”重组为“Luna / Terra / Sol 三款模型体系”。
而对大多数 GPT-5.5 用户而言最有冲击力的一点是，中位模型 Terra 以远低于 GPT-5.5 的价格提供“GPT-5.5 级的质量”。发布时为半价，2026年7月30日的降价后更降至 GPT-5.5 的四成单价。想提升性能的人有最高端的 Sol（与 GPT-5.5 同价却更强），想降低成本的人有 Terra——由此产生了新的选择。本文将基于官方发布和独立分析，梳理从 GPT-5.5 到 5.6 发生了哪些变化、以及该换到哪款模型。
从单一旗舰，走向三款模型体系
— 让你可以在“提升性能”和“降低账单”之间做选择
Terra 以“四成单价提供 5.5 级质量” / Sol 以“同价提升性能”
1. 有何变化——从单一旗舰到三款模型
GPT-5.5 采用的是“标准版（$5/$30）+高价的 GPT-5.5 Pro（$30/$180）”两级结构。GPT-5.6 将其重构为可按用途与成本选择的三款模型。
适合大批量处理、分类、轻量对话。是比 GPT-5.5 更低一档的全新定位。
以四成的单价提供 GPT-5.5 级的质量。是“用 5.5 就足够的人”的实质后继。
在与 GPT-5.5 同价的前提下夯实了性能的 GPT-5.6 世代旗舰。是纯粹意义上的性能后继。
换言之，GPT-5.5 用户的迁移去向会按用途分化。“想以同等质量降低成本”就选 Terra，“想以同等价格提升性能”就选 Sol，“想更便宜地处理大量任务”就选 Luna。相比曾是单一模型的 5.5，选择的自由度大幅增加了。
2. 规格速览表
| 项目 | GPT-5.5 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| 发布 | 2026年4月23日 | 2026年7月9日 | |
| 定位 | 单一旗舰（+Pro） | 最高端 | 均衡（以四成单价提供 5.5 级质量） |
| API 价格 | $5 / $30 | $5 / $30 | $2 / $12 |
| 上下文 | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| 最大输出 | 128,000 | 128,000 | 128,000 |
| 知识截止 | 2025年12月1日 | 2026年2月16日（更新） | |
| SWE-Bench Pro | 58.6% | 64.6% | 63.4% |
| 推理效率 | 基准 | OpenAI 称能以更少的 token 取得相同或更好的结果（未公布相对 GPT-5.5 的削减比例） | |
| 推理控制 | effort（none〜xhigh） | effort（none〜max，新增 max） | |
* 价格与规格基于 OpenAI 的模型页面（GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra）。Sol 自 2026 年 8 月 21 日起 3 个月为促销价 $4/$20。SWE-Bench Pro 方面，GPT-5.5 的 58.6% 是 GPT-5.5 发布时（2026 年 4 月）OpenAI 公布的数值，Sol 的 64.6% 来自 OpenAI 随 GPT-5.6 公布的评测表（同一张表中 GPT-5.5 为 59.4%）。TerminalBench 方面，GPT-5.5 发布时的 82.7% 是 2.0 的数值；GPT-5.6 的评测表也在 2.1 上测了 GPT-5.5，为 85.6%，Sol 为 88.8%（参见第 4 章）。
3. Terra 的冲击——“5.5 级质量，四成单价”
本次更新中冲击最大的，与其说是最高端 Sol 的性能提升，不如说是中位 Terra 的性价比。OpenAI 将 Terra 定位为“以大约半价提供 GPT-5.5 级的质量”（OpenAI）。
同样的质量，账单降六成
Terra: $2.00
→ 降六成
Terra: $12.00
→ 降六成
→ 未公布削减比例；若成立，实际成本再降一档
* OpenAI 称训练 GPT-5.6 是为了“让每个 token 产出更多有用的工作”，但没有公布相对 GPT-5.5 的削减比例。单价在发布时为半价，经 2026年7月30日的降价已降至 GPT-5.5 的四成。
Terra 可以说是为“用 GPT-5.5 已经足够，只想降低账单”的用户准备的模型。如果能在不降低质量的前提下把成本降低六成，那么它将成为许多现有工作负载的首选迁移目标。大多数不追求极致性能的实务，用 Terra 而非 Sol 就够了。
4. 基准测试——跨代提升了多少
观察跨代提升时需要注意的一点是，基准测试版本发生变化的项目无法简单比较。这里将“可在同一版本下比较的”和“无法比较的”分开呈现。
实际编码跨代 +6pt
修复真实 GitHub 问题的能力。跨代提升约 6 个百分点（出处：OpenAI）
在同一指标 SWE-Bench Pro 上，从 GPT-5.5 的 58.6% 提升到 Sol（64.6%），约提高 6 个百分点。生产级实际编码的修复能力稳步增强。不过需注意，这两个数值出自 OpenAI 的不同发布：在随 GPT-5.6 公布的评测表中，GPT-5.5 为 59.4%（差距约 5 个百分点）。
⚠️ 比较时的注意事项
- TerminalBench：GPT-5.5 发布时的 82.7% 是 2.0 的数值，GPT-5.6 Sol 的 88.8% 是 2.1 的数值，不能直接相减。在同样以 2.1 测量的 GPT-5.6 评测表中，GPT-5.5 为 85.6%（差距约 3 个百分点）。
- GPQA、FrontierMath：列在 GPT-5.6 的评测表中。GPQA Diamond 上 GPT-5.5 为 93.6%，Sol 为 94.6%；FrontierMath Tier 1–3 为 85.3% 对 89%。已接近上限，提升幅度小。AIME、MMLU 未列出。
OpenAI 这次把代理类的新指标（Agents' Last Exam 53.6、Coding Agent Index 80 等）放在了前面。通用推理的 GPQA Diamond 仅差 1 个百分点、已接近上限，用旧有基准衡量“跨代变聪明了多少”很困难，这就是现实。
5. 5.6 新增的功能
- 三款模型体系（Luna/Terra/Sol）——可按用途与成本选择。最大的变更点。
- Programmatic Tool Calling——由模型生成 JavaScript 来编排工具调用的新功能（Responses API）。以更少的往返执行复杂代理。
- 推理 effort 新增“max”——在 none/low/medium/high/xhigh 之上增加 max，共 6 档。
- ChatGPT Work——面向业务的代理。Codex 应用已并入全新的 ChatGPT 桌面应用。
- GPT-Live（全双工语音）——非回合制、可打断的自然语音对话。
- 支持 GitHub Copilot——Sol/Terra/Luna 可在 Copilot 中选择。
- 知识截止更新——2025年12月 → 2026年2月16日。
6. 实际成本——升级后账单如何变化
迁移到 Terra 对成本的影响很大。假设以每月输入 100M token、输出 20M token的工作负载来比较:
输入 100M×$5 + 输出 20M×$30
输入 100M×$2 + 输出 20M×$12。若 token 效率提升，实际还可能更低
仅凭单价账单就约降六成。此外 OpenAI 称 GPT-5.6 能用更少的 token 完成工作，若如此，实际的削减幅度可能超过单价差（未公布削减比例）。对于质量用 GPT-5.5 级就够的工作负载，迁移到 Terra 几乎是纯粹的成本削减。
* 以上为基于单价的粗略估算。实际账单会随提示长度、缓存利用、输出量而变化。建议用自己有代表性的请求实测。
7. 是否该迁移——该换到哪款模型
| 你现在用 GPT-5.5 的方式 | 推荐的迁移去向 | 理由 |
|---|---|---|
| 质量已足够，想降低成本 | Terra | 以四成的单价提供 5.5 级质量。纯粹的成本削减 |
| 想以相同预算提升性能 | Sol | 同价 $5/$30，SWE-Bench Pro 等有所提升 |
| 大量处理、轻量任务，只求便宜 | Luna | $0.20/$1.20 的新设最低价档位 |
| 此前使用 GPT-5.5 Pro（$30/$180） | Sol | 比 Pro 便宜得多，日常高强度推理往往已足够 |
| 代码修复质量最优先 | Sol+外部对比 | 实际编码上，Claude 阵营也是候选 |
迁移本身只需切换模型 ID，API 大体兼容。对多数用户而言，最优解是“先降到 Terra 把账单降六成，只把需要性能的处理升到 Sol”的两段式做法。相比单一模型的 5.5 时代，成本与质量的调优变得更容易了。
总结
- 最大的变化是三模型化：从 GPT-5.5 的单一旗舰，走向 Luna/Terra/Sol 的用途分工三款模型。
- Terra 是主角：以四成的单价（$2/$12）提供 GPT-5.5 级质量。是现有工作负载的实质后继。
- Sol 同价提升性能：$5/$30 不变，SWE-Bench Pro 58.6→64.6%（OpenAI 公布值，+6pt）。
- 效率也有改善：OpenAI 称能以更少的 token 取得相同或更好的结果（未公布相对 GPT-5.5 的削减比例）。
- 注意点：TerminalBench 在不同发布中版本不同（同为 2.1 时 GPT-5.5 为 85.6%，Sol 为 88.8%）。GPQA 等通用推理的提升很小。
- 迁移的最优解：先用 Terra 把账单降六成，只把需要性能的处理升到 Sol。
FAQ
Q1. 从 GPT-5.5 迁移的话，该选哪款模型？
取决于用途。想保持质量并降低成本就选 Terra（以四成单价提供 5.5 级质量），想以同价提升性能就选 Sol，想以大量处理换取极致便宜就选 Luna。大多数实务用 Terra 就足够，只把需要性能的处理升到 Sol 的两段式做法最优。
Q2. Terra 真的和 GPT-5.5 质量相当吗？
OpenAI 将其定位为“以约半价提供 GPT-5.5 级的质量”。在随 GPT-5.6 公布的评测表中，Terra 在 SWE-Bench Pro 上为 63.4%（GPT-5.5 为 59.4%）有所超出，但在 GPQA Diamond 等部分项目上为 92.9%（同 93.6%）略低。从定位上看，它是“用 5.5 已足够的用途的后继”。如有担忧，稳妥的做法是先用自己有代表性的任务实测比较 Terra 与 5.5 的输出，再决定迁移。
Q3. 跨代变聪明了多少？
在同一指标 SWE-Bench Pro 上从 58.6% 提升到 64.6%（Sol，均为 OpenAI 公布值），约提高 6 个百分点。TerminalBench 在不同发布中从 2.0 变为 2.1，但在同以 2.1 测量的表中，GPT-5.5 为 85.6%，Sol 为 88.8%。GPQA Diamond 从 93.6% 到 94.6%，已接近上限，提升较小。“明确提升的是实际编码和代理类工作，通用推理接近持平”，这就是现实。
Q4. 实际成本能降多少？
迁移到 Terra 后单价约为 GPT-5.5 的四成。若每月输入 100M、输出 20M，粗略估算为 $1,100→$440（2026年7月30日降价后）。OpenAI 还称 GPT-5.6 能用更少的 token 完成工作，若如此，实际削减幅度可能超过单价差（未公布削减比例）。
Q5. 我之前用的是 GPT-5.5 Pro，后继是哪款？
多数用途用 Sol（$5/$30，自2026年8月21日起为期3个月的促销价为 $4/$20）就足够。GPT-5.5 Pro 为 $30/$180 的高价，而 Sol 便宜得多，也能胜任高强度推理。是否只在超高难度推理时才需要 Pro 级，建议用实际任务来判断。
Q6. 现有的 GPT-5.5 应用能直接运行吗？
API 大体兼容，切换模型 ID 即可迁移。不过既然变成了三款模型，重新设计把哪些处理分配给 Luna/Terra/Sol能优化成本与质量。多数情况下以 Terra 为起点很有效。
Q7. GPT-5.6 与其他厂商模型（Claude）有何不同？
在实际编码（SWE-Bench Pro）上，Claude 阵营往往更强（在 OpenAI 的评测表中，Claude Fable 5 为 80%，Sol 为 64.6%）。详情请参见GPT-5.6 Sol vs Claude Opus 4.8或vs Claude Fable 5的比较。
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