OpenAI ได้เปิดให้ใช้งาน GPT-5.6 ทั่วไปเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 และการตัดสินใจแรกที่มันบังคับไม่ได้เกี่ยวกับการอัปเกรดเลย แต่มันคือการเลือกเมนู การเปิดตัวมาพร้อมกับสามโมเดล ได้แก่ gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra และ gpt-5.6-luna ซึ่งตั้งอยู่บนสามจุดของเส้นโค้งต้นทุน-ความสามารถ เลือกสูงเกินไปคุณจะจ่ายในราคา Sol สำหรับงานที่ Terra สามารถจัดการได้ดี เลือกต่ำเกินไปเอเจนต์ของคุณจะติดขัดในงานที่ Luna ไม่ได้สร้างมาเพื่อ
ชื่อเหล่านี้เป็นไปตามระบบ: ตัวเลขระบุรุ่น ในขณะที่ Sol, Terra และ Luna เป็นระดับความคงทนที่พัฒนาไปตามจังหวะของตัวเอง คำอธิบายการตั้งชื่อ GPT-5.6 ของเราครอบคลุมโครงสร้างนั้นอย่างละเอียด ดังนั้นคู่มือนี้จึงข้ามประวัติไป สิ่งที่คุณจะพบที่นี่คือการตัดสินใจซื้อ: แต่ละระดับทำอะไรได้ดี จุดซ่อนเร้นของราคาอยู่ที่ไหน และวิธีตัดสินใจเลือกด้วยพรอมต์ของคุณเองแทนที่จะใช้ตาราง ณ วันเปิดตัว
คำตอบใน 30 วินาที
| โมเดล | ราคาต่อ 1M โทเค็น | เลือกใช้เมื่อ |
|---|---|---|
gpt-5.6-sol |
อินพุต $5 / เอาต์พุต $30 | งานยากจริงจัง: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์, การประสานงานเครื่องมือหลายขั้นตอน, การวิจัยเชิงลึก |
gpt-5.6-terra |
อินพุต $2.50 / เอาต์พุต $15 | เกือบทุกอย่างอื่น ๆ เป็นค่าเริ่มต้นสำหรับการทำงานในเวอร์ชันใช้งานจริง |
gpt-5.6-luna |
อินพุต $1 / เอาต์พุต $6 | ปริมาณและเวลาแฝงเป็นสิ่งสำคัญ: การจัดหมวดหมู่, การดึงข้อมูล, การกำหนดเส้นทาง, ร่างแรก |
Terra เป็นค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผล OpenAI วางตำแหน่งให้แข่งขันกับ GPT-5.5 ในราคาประมาณครึ่งหนึ่ง ซึ่งหมายความว่าโมเดลคลาสที่แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ใช้งานในเดือนที่แล้วตอนนี้มีราคาถูกลงครึ่งหนึ่ง Sol จะคุ้มค่ากับราคาพรีเมียมก็ต่อเมื่อภารกิจนั้นยากพอที่จะแสดงความแตกต่างที่วัดผลได้ Luna จะชนะเมื่อคุณคูณราคาต่อโทเค็นด้วยการร้องขอหลายล้านครั้ง
หากคุณอยากทดสอบมากกว่าเชื่อ นั่นเป็นสัญชาตญาณที่ดี โมเดลทั้งสามยอมรับการเรียก API การตอบสนองแบบเดียวกัน ดังนั้นคุณสามารถเรียกใช้ชุดพรอมต์หนึ่งชุดกับแต่ละระดับใน Apidog และให้ผลลัพธ์ตัดสินข้อโต้แย้ง การตั้งค่าใช้เวลาสิบนาที; เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ด้านล่าง
แต่ละระดับสร้างมาเพื่ออะไร
ทั้งสามโมเดลพร้อมใช้งานใน API สำหรับทุกบัญชี การเข้าถึงเป็นแบบบริการตนเองโดยไม่มีการจำกัดแผน และ ID โมเดลข้างต้นมาจาก เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ OpenAI โดยตรง รายงานการครอบคลุมเอกสารเบื้องต้นระบุหน้าต่างบริบท 1 ล้านโทเค็น, เอาต์พุตสูงสุด 128K และวันตัดความรู้ 16 กุมภาพันธ์ 2026 สำหรับทั้งตระกูล; ถือว่านี่เป็นตัวเลขที่รายงานจนกว่าหน้าโมเดลของ OpenAI จะยืนยันสำหรับบัญชีของคุณ
Sol: เรือธงสำหรับปัญหาที่ยาก
Sol เป็นระดับการให้เหตุผลเชิงลึก และเกณฑ์มาตรฐานในการเปิดตัวเน้นการเพิ่มขึ้นในจุดที่คุณคาดหวัง: งานระยะยาวและงานแบบเอเจนต์ ตามที่ OpenAI ระบุ Sol ได้คะแนนประมาณ 53 ใน Agents’ Last Exam เทียบกับ 46.9 สำหรับ GPT-5.5, ทำได้ 88.8% ใน Terminal-Bench 2.1 และเพิ่มขึ้นจาก 47.5 เป็น 62.6 ใน OSWorld 2.0 นี่เป็นการกล่าวอ้างในวันเปิดตัว ดังนั้นอย่าเพิ่งยึดติดมากนัก แต่รูปแบบมีความสอดคล้องกัน: การวางแผน การใช้เครื่องมือ และการกู้คืนข้อผิดพลาดดีขึ้นมากกว่าคุณภาพข้อความทั่วไป
มันไม่ใช่ชัยชนะที่สมบูรณ์ ใน SWE-Bench Pro, Claude Fable 5 นำอยู่ที่ 80.3% เทียบกับ 64.6% ของ Sol ดังนั้น “เรือธง” ไม่ได้หมายความว่า “ดีที่สุดในทุกสิ่ง” เราจะวิเคราะห์จุดที่ตัวเลขดูแข็งแกร่งที่สุดและอ่อนแอที่สุดใน การวิเคราะห์เกณฑ์มาตรฐาน GPT-5.6 Sol ของเรา
Terra: ค่าเริ่มต้นสำหรับการทำงานในเวอร์ชันใช้งานจริง
ข้อเสนอของ Terra เน้นเรื่องเศรษฐกิจมากกว่าความกล้าหาญ OpenAI วางตำแหน่งให้แข่งขันกับ GPT-5.5 ในราคาประมาณ 2 เท่าถูกกว่า และกรอบความคิดนี้ตัดสินปริมาณงานจริงส่วนใหญ่ด้วยตัวมันเอง หากผลิตภัณฑ์ของคุณทำงานได้ดีบน GPT-5.5, Terra ให้ความสามารถในระดับเดียวกันในราคาที่ถูกลงครึ่งหนึ่ง ผู้ช่วยแชท, การสรุป, ไปป์ไลน์เนื้อหา, การตั้งค่า RAG ส่วนใหญ่: นี่คือระดับที่จะเริ่มต้น และเป็นระดับที่คุณควรจะต้องหาเหตุผลเพื่อเปลี่ยนไปใช้ระดับอื่น
Luna: เศรษฐศาสตร์หน่วยและความเร็ว
Luna จัดการงานที่ไม่มีใครอ่านเหตุผล: การจัดหมวดหมู่, การดึงข้อมูลเอนทิตี, การกำหนดเส้นทางการร้องขอ, ร่างแรกที่มนุษย์หรือโมเดลที่ใหญ่กว่าจะปรับปรุง ในราคาอินพุต $1 / เอาต์พุต $6 มีราคาเพียงหนึ่งในห้าของ Sol ทั้งสองด้าน และเป็นโมเดลที่เร็วที่สุดในสามโมเดล ข้อผิดพลาดทั่วไปคือทางอารมณ์ ไม่ใช่ทางเทคนิค: ทีมงานข้าม Luna เพราะ "ถูกที่สุด" ฟังดูเหมือน "แย่ที่สุด" จากนั้นก็จ่ายในราคา Terra สำหรับงานที่มีเอาต์พุตคำเดียว
กับดักในค่าเริ่มต้น
นี่คือรายละเอียดที่เพิ่มค่าใช้จ่ายอย่างเงียบๆ: นามแฝงเปลือยเปล่า gpt-5.6 จะถูกส่งไปยัง Sol คุณเลือกใช้สตริงโมเดลที่ชัดเจนและคุณได้เลือกระดับที่แพงที่สุดโดยไม่ได้ตั้งใจเลย
กำหนดระดับอย่างชัดเจนในการเรียกทุกครั้ง:
{
"model": "gpt-5.6-terra",
"input": "Classify this support ticket by urgency and product area.",
"reasoning": { "effort": "medium" }
}
ความแตกต่างจะทวีคูณอย่างรวดเร็ว บริการที่ประมวลผลอินพุต 50M และเอาต์พุต 10M โทเค็นต่อเดือนจะจ่ายประมาณ $275 สำหรับ Terra, $550 สำหรับ Sol และ $110 สำหรับ Luna ปริมาณการใช้งานเท่ากัน แต่ความต่าง 5 เท่า ถูกตัดสินด้วยสตริงเดียว สำหรับอัตราค่าบริการทั้งหมด รวมถึงส่วนลดการแคช ดู รายละเอียดราคา GPT-5.6 ของเรา บทความเปิดตัวของ Simon Willison ก็คุ้มค่ากับเวลาของคุณเช่นกันในฐานะบทความแรกจากนักพัฒนาอิสระเกี่ยวกับการเปิดตัวนี้
จับคู่โมเดลกับปริมาณงานของคุณ
สามสถานการณ์ครอบคลุมพื้นที่การตัดสินใจส่วนใหญ่
ไปป์ไลน์การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ เลือก Sol การปรับปรุงเกณฑ์มาตรฐานปรากฏที่นี่ เช่นเดียวกับคุณสมบัติ GA: การเรียกใช้เครื่องมือแบบโปรแกรมช่วยให้โมเดลสามารถเขียน JavaScript ที่จัดเรียงการเรียกเครื่องมือของคุณ ซึ่งทำงานในรันไทม์ V8 ที่แยกต่างหากโดยไม่มีการเข้าถึงเครือข่าย และการให้เหตุผลที่คงอยู่จะคงบริบทไว้ตลอดการใช้งาน เมื่อการทำงานใช้ 40 ขั้นตอน และการตัดสินใจที่ผิดพลาดในขั้นตอนที่ 12 ทำให้เสีย 28 ขั้นตอนถัดไป คุณภาพของโมเดลคือรายการที่ถูกที่สุดในไปป์ไลน์ โปรไฟล์ Sol ฉบับเต็ม ครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ของเรือธง
ผู้ช่วยแชทเวอร์ชันใช้งานจริง เลือก Terra ผู้ใช้ตัดสินจากความเร็วและประโยชน์ใช้สอย ไม่ใช่ความแตกต่างของเกณฑ์มาตรฐาน และในคำถามทั่วไป พวกเขาไม่สามารถแยกแยะ Sol จาก Terra ได้ ส่งคำค้นหาที่ยากและหายากไปยัง Sol โดยใช้ฮิวริสติกส์หากบันทึกของคุณพิสูจน์ว่าคุณต้องการ อย่าจ่ายในราคาเรือธงสำหรับ "ฉันจะรีเซ็ตรหัสผ่านได้อย่างไร"
ไปป์ไลน์เอกสารปริมาณมาก เลือก Luna แล้วเพิ่มการแคช GPT-5.6 รองรับจุดพักการแคชแบบชัดเจน (prompt_cache_options.mode: "explicit" พร้อมฟิลด์ ttl); การอ่านจากแคชยังคงได้รับส่วนลด 90% การเขียนจะคิดค่าบริการ 1.25 เท่าของอัตราอินพุต และเนื้อหาที่แคชจะอยู่ได้อย่างน้อย 30 นาที สำหรับงานการดึงข้อมูลที่ใช้พรอมต์ระบบยาวๆ ซ้ำๆ กันในเอกสารหลายพันฉบับ Luna บวกกับการแคชแบบชัดเจนจะอยู่ในคลาสต้นทุนที่แตกต่างจากโมเดลอื่น ๆ การตั้งค่ารายละเอียดวิชันใหม่ (original และ auto) ยังคงรักษาขนาดของภาพต้นฉบับไว้ ซึ่งสำคัญเมื่อคุณกำลังดึงฟิลด์จากภาพสแกน
ระดับความพยายามเปลี่ยนการคำนวณ
ระดับความพยายามเป็นเพียงครึ่งเดียวของส่วนควบคุม GPT-5.6 แสดงระดับความพยายามในการให้เหตุผลหกระดับในแต่ละชั้น: none, low, medium, high, xhigh และ max นั่นเปลี่ยนโมเดลสามตัวให้เป็นตาราง และการเปรียบเทียบเซลล์ที่น่าสนใจที่สุดไม่ใช่ Sol กับ Terra ที่การตั้งค่าเดียวกัน แต่เป็นการเปรียบเทียบ Terra ที่ high กับ Sol ที่ medium Terra ที่มีเวลาคิดมากขึ้นสามารถลดช่องว่างคุณภาพลงได้มากในราคาโทเค็นครึ่งหนึ่ง และไม่ว่ามันจะลดได้เพียงพอสำหรับงานของคุณหรือไม่นั้นเป็นคำถามเชิงประจักษ์ ไม่ใช่คำถามในแผ่นสเปค
คำแนะนำการย้ายข้อมูลของ OpenAI ชี้ไปในทิศทางเดียวกัน: ถือว่าการย้ายเป็นกระบวนการปรับแต่ง ไม่ใช่การสลับโมเดล slug ทดสอบงานที่เป็นตัวแทนก่อน และทดสอบระดับความพยายามปัจจุบันของคุณควบคู่ไปกับระดับที่ต่ำกว่าหนึ่งระดับ ข้อสังเกตเพิ่มเติมหนึ่งข้อจากเอกสาร: GPT-5.6 เขียนคำตอบที่สั้นลงอย่างเห็นได้ชัดโดยมีการแนะนำทั่วไปน้อยลง ดังนั้น ให้ลบข้อความ "กระชับ" ออกจากพรอมต์ที่คุณใช้ต่อ มิฉะนั้นคุณอาจได้รับคำตอบที่สั้นจนไม่เป็นประโยชน์
สำหรับงานที่เน้นคุณภาพเป็นอันดับแรก ซึ่งคุณอยากรอมากกว่ารันใหม่ โหมด Pro (reasoning.mode: "pro") มีให้ใช้งานในโมเดลทั้งสาม นี่เป็นการตั้งค่า ไม่ใช่โมเดลแยกต่างหาก ดังนั้นคุณสามารถเปิดใช้งานบน Terra ได้ง่ายพอๆ กับบน Sol
ทดสอบทั้งสามก่อนตัดสินใจ
คำตอบที่ตรงไปตรงมาสำหรับคำถามที่ว่า "คุณควรใช้โมเดลไหน" คือ: โมเดลที่ชนะในพรอมต์ของคุณ เกณฑ์มาตรฐานคือภารกิจของ OpenAI; ปริมาณการใช้งานจริงของคุณไม่เป็นเช่นนั้น
การทดสอบมีค่าใช้จ่ายน้อย รวบรวมงานจริง 10 ถึง 20 งานจากบันทึกของคุณ รวมถึงงานที่ดูไม่ดี ดาวน์โหลด Apidog บันทึก URL พื้นฐานของ OpenAI และคีย์ API เพียงครั้งเดียว จากนั้นใส่ ID โมเดลในตัวแปรสภาพแวดล้อม เพื่อให้คำจำกัดความคำขอเดียวครอบคลุมทั้งสามระดับ สลับ {{model}} ระหว่าง gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra และ gpt-5.6-luna รันชุดพรอมต์เดียวกัน และเปรียบเทียบสองสิ่งเคียงข้างกัน: คุณภาพของผลลัพธ์เทียบกับมาตรฐานของคุณเอง และจำนวนโทเค็น usage ในแต่ละการตอบกลับ คูณจำนวนเหล่านั้นด้วยอัตราค่าบริการ และตารางค่าใช้จ่ายต่อภารกิจจะเขียนขึ้นเอง
ผลการทดสอบสองอย่างที่พบในการทดสอบส่วนใหญ่คือ Terra สามารถทำงานได้เทียบเท่า Sol ในงานส่วนใหญ่มากกว่าที่ความแตกต่างของราคาบ่งชี้ และ Luna สามารถจัดการงานที่มีโครงสร้างผลลัพธ์ (การจัดหมวดหมู่และการดึงข้อมูล) ได้บ่อยกว่าที่ราคาของมันจะบอก คุณจะรู้ว่าปริมาณงานของคุณผิดไปจากรูปแบบนี้ได้อย่างไรก็ต่อเมื่อคุณได้ทดลองใช้งานเอง
Ultra เหมาะสมกับที่ใด
Ultra เป็นตัวเลือกเดียวในกลุ่มผลิตภัณฑ์นี้ที่ไม่ใช่โมเดล ID ของ API เป็นการตั้งค่าหลายเอเจนต์ที่รันเอเจนต์สี่ตัวพร้อมกันตามค่าเริ่มต้น โดยใช้โทเค็นมากขึ้นโดยเจตนาเพื่อแลกกับผลลัพธ์ที่รวดเร็วขึ้นในเวลาจริงสำหรับปัญหาที่ยาก ตามที่ OpenAI ระบุ Ultra เพิ่มคะแนน Terminal-Bench 2.1 ของ Sol จาก 88.8% เป็น 91.9%
การให้บริการถูกจำกัดด้วยแผนงานในส่วนของผลิตภัณฑ์: Ultra อยู่ใน ChatGPT Work สำหรับแผน Pro และ Enterprise และใน Codex ตั้งแต่ Plus ขึ้นไป ผลิตภัณฑ์แชทมีแผนผังระดับของตัวเอง ตาม ศูนย์ช่วยเหลือของ OpenAI:
| แผน ChatGPT | การเข้าถึง GPT-5.6 |
|---|---|
| ฟรี / Go | Terra |
| Plus | Sol, Terra และ Luna พร้อมการควบคุมความพยายามต่อโมเดล (Sol ตั้งแต่ระดับความพยายามปานกลางขึ้นไป) |
| Pro / Business / Enterprise | ทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น บวก Sol Pro |
| ChatGPT Work (Pro / Enterprise), Codex (Plus ขึ้นไป) | Ultra |
หากปริมาณงานแบบหลายเอเจนต์ของคุณอยู่ในโค้ดแทนที่จะเป็นแชท ให้จับตาดูเบต้าของหลายเอเจนต์ใน Responses API; มันคือส่วนที่เกี่ยวข้องกับ API ของแนวคิดเดียวกัน
คำถามที่พบบ่อย
gpt-5.6-terra ดีพอที่จะแทนที่ GPT-5.5 ในการใช้งานจริงหรือไม่?
สำหรับปริมาณงานส่วนใหญ่ ใช่ OpenAI วางตำแหน่ง Terra ให้แข่งขันกับ GPT-5.5 ในราคาประมาณครึ่งหนึ่ง และพื้นผิว API การตอบสนองที่เหมือนกันหมายความว่าการเปลี่ยนมีความเสี่ยงต่ำ ทำการประเมินของคุณก่อนที่จะเปลี่ยน และคอยสังเกตความยาวของเอาต์พุต เนื่องจากคำตอบของ GPT-5.6 จะสั้นลงตามการออกแบบ
จะเกิดอะไรขึ้นหากฉันเรียกใช้ gpt-5.6 โดยไม่มีการระบุรุ่น?
คำขอของคุณจะถูกส่งไปยัง Sol และถูกเรียกเก็บในอัตรา Sol ซึ่งคือ $5 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $30 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต ไม่มีอะไรเสีย ซึ่งเป็นปัญหา; ค่าใช้จ่ายจะปรากฏในใบแจ้งหนี้ภายหลัง กำหนด gpt-5.6-terra หรือ gpt-5.6-luna อย่างชัดเจนในทุกที่ที่รุ่นที่ถูกกว่าทำงานได้
ฉันสามารถเปลี่ยนระดับโดยไม่ต้องเปลี่ยนการผสานรวมของฉันได้หรือไม่?
ได้ Sol, Terra และ Luna ใช้พื้นผิว API Responses เดียวกัน ดังนั้นการย้ายระหว่างพวกมันจึงเป็นการเปลี่ยนสตริงโมเดลเพียงบรรทัดเดียว ระดับความพยายามและโหมด pro ก็ทำงานได้กับทั้งสามโมเดลเช่นกัน คู่มือของเราเกี่ยวกับ วิธีการใช้ GPT-5.6 API จะอธิบายรูปทรงของคำขอตั้งแต่ต้นจนจบ
ฉันต้องมีแผน ChatGPT เฉพาะเพื่อใช้โมเดลเหล่านี้ใน API หรือไม่?
ไม่ การเข้าถึง API เป็นแบบบริการตนเองสำหรับบัญชี API ใดก็ได้ โดยไม่มีการจำกัดแผนสำหรับโมเดลทั้งสาม แผน ChatGPT ควบคุมเฉพาะผลิตภัณฑ์แชท และ Ultra เป็นความสามารถเดียวที่ยังคงอยู่ฝั่งผลิตภัณฑ์ (ChatGPT Work และ Codex) แทนที่จะเป็นโมเดล API
ชั่วโมงแรกของคุณกับระดับต่างๆ
เริ่มต้นด้วย Terra และให้ระดับอื่น ๆ พิสูจน์ตัวเอง ยกระดับไป Sol เฉพาะเมื่อการประเมินของคุณเองแสดงให้เห็นช่องว่างที่คุ้มค่าที่จะจ่ายเป็นสองเท่า ซึ่งมักหมายถึงงานที่ซับซ้อนและมีระยะยาว ลดระดับไป Luna เมื่อผลลัพธ์สั้นและมีปริมาณมาก กำหนด ID โมเดลอย่างชัดเจนทุกที่ เพื่อไม่ให้นามแฝง Sol-by-default เลือกแทนคุณ และปรับระดับความพยายามก่อนที่คุณจะเปลี่ยนระดับ เพราะ Terra ที่ high เป็นการอัปเกรดคุณภาพที่ถูกที่สุดในกลุ่มผลิตภัณฑ์นี้
จากนั้นหยุดอ่านแล้ววัดผล โหลดพรอมต์การผลิตที่น่าเกลียดที่สุดสิบรายการของคุณลงใน Apidog กำหนดคำขอหนึ่งรายการไปยัง ID โมเดลทั้งสามโดยใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อม และให้จำนวนโทเค็นและผลลัพธ์ของคุณตัดสินเอง การทดลองทั้งหมดนี้มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าหนึ่งดอลลาร์ในค่าใช้จ่าย API และตัดสินใจที่สำคัญซึ่งจะส่งผลในทุกเดือน