GPT-5.6 三兄弟怎麼選？Sol / Terra / Luna 的成本效益甜蜜點分析
GPT-5.6 這一代拆成三個版本：Sol（旗艦）、Terra（中階）、Luna（輕量）。名字換了，真正該問的是——在什麼任務、什麼預算下，哪一個才划算？
這篇用兩張圖把它講清楚：一張看「大型 Coding 任務」，一張看「通用任務」。結論會有點反直覺：同一個版本，在不同情境下的性價比天差地遠。
資料來源：Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1；各家用原生 harness（GPT 跑 Codex、Claude 跑 Claude Code）。以下數值為圖表讀取之近似值。
一、大型 Coding 任務：Terra 是隱藏的性價比王
橫軸是完成任務的 API 成本（越左越便宜），縱軸是 Coding Agent Index 分數（越高越強）。越靠左上越好：
| 模型 | Coding Agent 分數 | API 成本（約） | 定位 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol (max) | ~80.0 | ~$2,400 | 分數最高 |
| Claude Fable 5 | ~77.2 | ~$3,050 | 頂級但最貴 |
| GPT-5.6 Terra (max) | ~77.4 | ~$1,050 | 同分價低 🏆 |
| GPT-5.6 Luna (max) | ~74.6 | ~$600 | 最便宜 |
| Claude Opus 4.8 | ~72.4 | ~$2,100 | — |
關鍵洞察：Terra (max) 幾乎打平 Fable 5，成本卻低一大截。
- Terra 拿到 77.4 分，和 Fable 5 的 77.2 分幾乎同分，但成本只要 ~$1,050，相較 Fable 5 的 ~$3,050——同分價低到三分之一。
- Sol (max) 是唯一突破 80 分的選手，適合「不惜成本要最強」的場景。
- Luna (max) 以 ~$600 拿下 74.6 分，預算極度敏感時仍是可用選項。
如果你的工作是大型、複雜的 coding agent 任務，Terra 這個「同分價低」的位置，性價比非常誘人。
二、通用任務：Terra 反而沒有甜蜜點
但把場景換成通用任務（智能指數 vs 單任務成本，成本為對數刻度），故事完全翻轉。越靠左上（高智能、低成本）越划算：
| 模型 | 檔位範圍 | 智能指數 | 單任務成本 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | low → xhigh | 34 → 49 | $0.04 → $0.15 |
| GPT-5.6 Terra | low → max | 41 → 54 | $0.10 → $0.45 |
| GPT-5.6 Sol | low → max | 50 → 59 | $0.20 → $0.85 |
| Claude Fable 5 (max) | max | ~60 | ~$1.30 |
關鍵洞察：Terra 在通用任務被兩面夾殺——「同成本 Sol 更聰明，同智能 Luna 更便宜」。
- 在圖上，Terra 的曲線夾在 Luna 與 Sol 之間，卻沒有落進「最划算象限」（左上角高智能低成本區）。
- 同樣的成本，Sol 的智能指數更高；同樣的智能，Luna 的花費更低。Terra 兩頭都不佔優。
- Fable 5 (max) 智能最高（~60），但單任務成本也最貴（~$1.3）。
結論：先問「什麼任務」，再選版本
同一組模型，兩張圖給出相反的建議，這正是重點：
| 你的情境 | 推薦 | 理由 |
|---|---|---|
| 大型 Coding Agent 任務 | Terra (max) | 同分價低，幾乎打平 Fable 5、成本只要 1/3 |
| 要最強、不計成本 | Sol (max) / Fable 5 | 分數天花板 |
| 通用任務、預算敏感 | Luna | 最划算象限，同智能最便宜 |
| 通用任務、要夠聰明 | Sol | 同成本智能最高 |
| 通用任務 | ⚠️ 避開 Terra | 兩頭不討好，沒有甜蜜點 |
一句話：Terra 是「Coding 專用的性價比王」，但在通用任務上是「高不成低不就」。 選模型前，先確認你的主力任務型態，比盲目追旗艦更省錢。
註：本文數值取自 Artificial Analysis 公開榜單之近似讀值，模型版本、定價與 harness 設定會隨時間變動，實際採用前請以官方最新資料為準。