背景簡介：GPT-5.6 的家族化佈局
前兩天有提到 OpenAI 正式發佈 GPT-5.6 系列，進入了一個模型分工的新時代。這次更新不只是單一模型的升級，而是推出了包含 Sol（旗艦推理）、Luna（高效性價比） 與 Terra（中階平衡） 的選擇。這代表使用者一方面有更多選擇，但是也要能根據任務的複雜度與成本預算，靈活切換不同的 AI 大腦。
GPT-5.6 實測心得：工作流的模型替換與成本考量
在 GPT-5.6 登場後，我將目前所有的工作暫時切換至此系列模型，測試其在實際場景中的表現與流量消耗狀況。我並非模型專家，僅從日常使用者的角度分享這段時間的體感觀察。
結論放在前頭，自己初步的感覺是未來一般固定流程日常工作可能會以luna x-high max為主，如果有複雜任務就可能考慮使用sol 的高推理強度進行。
測試場景與工作內容
我主要在 ChatGPT App 本機端進行測試，對標的模型是過去常用的 GPT-5.5 、5.4系列。測試場景包含：
主題研究：針對特定知識（如植物栽培）進行資料蒐集，並調用子代理（subagent）進行內容素材研究還有產出物的審核。
資訊整理：蒐集特定主題的新聞資訊，並進行分類與摘要排版。
影像處理：產出 3x3 同角色但是不同動作的圖片，並請模型撰寫腳本進行切割。
軟體開發：雖然本次尚未深度測試 Coding，但已觀察到社群討論上， Sol 模型在應用程式開發上的潛力。
三款模型的體感差異
經過一段時間的測試，我個人將模型的使用定位整理如下：
Sol：強悍的旗艦選擇
Sol 在處理複雜任務時表現出色。我請它撰寫 Skill、修復舊專案問題，並協助部署與使用 Browser use 處理網站設定，過程皆能一次到位。而且也能自主進行任務規劃並調用子代理，操作感挺流暢，有種一氣呵成的樣子。唯一需要留意的是流量消耗極快，不曉得是否與頻繁調用子代理或推論過程有關，體感上明顯比 GPT5.5 多。
Luna：令人驚喜的性價比之選
Luna 是本次測試中最大的驚喜。主要是看到Open AI官方的比較表格發現了高推理程度下時也有不錯產出。使用後，在開啟 Max 推理強度後，它在日常工作中的交付品質與我之前使用 GPT-5.5 幾乎沒什麼落差。由於其成本相對低廉，在性價比上具有極大優勢，非常適合處理例行性的固定流程。這邊也要提醒，max推理強度要先在個人設定中打開，才能使用唷！
Terra：定位較為尷尬
原本對 Terra 抱有期待，但實測後發現其推理能力介於中間，論品質不及 Sol，論成本優勢又不如 Luna。若需要高品質產出，我傾向直接使用 Sol；若考慮成本，則會選擇 Luna。
結論：依需求選擇合適的組合
初步測試下來，我認為 GPT-5.6 足以替代 5.5。未來我自己的配置邏輯會是：日常固定流程交給 Luna (Max、x-high)，涉及多步驟或複雜的專案問題則交給 Sol。
這是我個人的主觀體感分享，建議大家可以根據自己的工作習慣進行交叉比對，找到最符合成本效益的模型組合。
相關連結：https://openai.com/zh-Hant/index/gpt-5-6/
