GPT-5.6: Sol, Terra и Luna — какую модель брать под какую задачу

Что подтверждает официальная документация

Семейство GPT-5.6 состоит из трёх уровней:

• Sol — флагман для сложной профессиональной работы;
• Terra — баланс качества и стоимости;
• Luna — массовые и чувствительные к цене задачи.

У всех трёх моделей контекстное окно 1 050 000 токенов, максимальный ответ 128 000 токенов и дата отсечения знаний 16 февраля 2026 года. Идентификаторы API: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna; алиас gpt-5.6 ведёт на Sol.

Актуальные цены API

Стоимость за миллион текстовых токенов:

Для запросов длиннее 272 000 входных токенов весь запрос тарифицируется дороже: вход — в 2 раза, выход — в 1,5 раза. Запись явного кэша стоит 1,25× обычного входа, чтение кэша — по льготной ставке из таблицы.

Цены меняются. Перед расчётом бюджета проверьте карточки моделей OpenAI и страницу сравнения.

Какую модель выбрать

Luna: дешёвый поток

Классификация, извлечение полей, теги, маршрутизация, короткие ответы первой линии и другие формальные задачи с проверяемым результатом. Luna стоит дешевле, но это не повод отправлять ей сложный многошаговый процесс без оценки качества.

Terra: разумный старт

Повседневные ассистенты, работа с документами, генерация и ревью кода, RAG и инструментальные сценарии. Официальная рекомендация OpenAI — выбирать Terra, когда нужен баланс интеллекта и стоимости.

Sol: сложные решения

Архитектура, запутанный отладочный сценарий, миграция, исследование с несколькими инструментами и другие задачи, где цена ошибки выше разницы в токенах. Алиас gpt-5.6 маршрутизируется именно на Sol.

Reasoning, pro и multi-agent — разные настройки

GPT-5.6 поддерживает уровни none, low, medium, high, xhigh и max. Начинать стоит с текущего уровня рассуждений и сравнить его с одним уровнем ниже на своих тестах: более высокий effort не гарантирует лучшую экономику.

Pro mode включается параметром reasoning.mode: "pro" в Responses API. Это не отдельный model id. Он увеличивает объём работы модели, задержку и стоимость, поэтому нужен только там, где оценка показывает реальный прирост качества.

Multi-agent beta позволяет модели координировать несколько субагентов. Документация сравнивает этот режим с ultra в Codex, но не обещает фиксированное число агентов или фиксированный множитель цены. Считать нужно фактическое usage конкретного запуска.

Практический роутер моделей

type Tier = "cheap" | "default" | "hard";

const MODEL: Record<Tier, string> = {
  cheap: process.env.MODEL_CHEAP ?? "gpt-5.6-luna",
  default: process.env.MODEL_DEFAULT ?? "gpt-5.6-terra",
  hard: process.env.MODEL_HARD ?? "gpt-5.6-sol",
};

const EFFORT = {
  cheap: "none",
  default: "medium",
  hard: "high",
} as const;

const response = await client.responses.create({
  model: MODEL.default,
  reasoning: { effort: EFFORT.default },
  input,
});

Имя модели хранится в конфигурации, а не размазывается по коду. Переход на дорогой уровень выполняется только после проверяемого отказа дешёвого: не прошла схема, тест, эталон или бизнес-правило.

Где экономия обычно больше

1. Кэшируйте стабильный префикс: инструкции, схемы и документацию.
2. Не отправляйте миллионный контекст «на всякий случай». После 272K действует повышенная тарификация.
3. Измеряйте качество на своих сценариях. Чужой бенчмарк не знает цену вашей ошибки.
4. Логируйте usage, модель и режим. Без этого нельзя сравнить Terra, Sol, pro или multi-agent.
5. Разделяйте генерацию и проверку. Формат, тесты и бизнес-ограничения должен контролировать код.

Короткий вывод

• Luna — для дешёвого проверяемого потока.
• Terra — стартовый выбор для большинства production-задач.
• Sol — для действительно сложной работы.
• max, pro и multi-agent включают только после измерения пользы.
• Большой контекст и явная запись кэша имеют отдельную экономику.

Материал обновлён 9 августа 2026 года по официальной документации OpenAI.