ModelFoldgpt-5-6-sol
GPT-5.6 把 Sol、Terra、Luna 三档合成一个系列，分别面向前沿智能、高效日常工作和高并发快速执行。
定价： 输入 350 积分 / 百万 token（≈ $1.75），输出 2100 积分 / 百万 token（≈ $10.50）。
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在 ModelFold 上用 GPT-5.6 API 打造更有野心的 AI 产品
在 ModelFold 上选择 GPT-5.6 Sol、Terra 或 Luna，为每个 AI 应用匹配前沿能力、均衡性能或高性价比的速度。
认识 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna —— 满足各种 AI 需求
GPT-5.6 于 2026 年 7 月 9 日发布，是 OpenAI 的三档模型系列，满足不同层次的智能、效率、速度和规模需求：Sol 为最高要求的任务带来前沿能力，Terra 在强劲性能和日常效率之间取得平衡，Luna 为高并发应用提供快速、实惠的执行。ModelFold 通过 GPT-5.6 Sol API、GPT-5.6 Terra API 和 GPT-5.6 Luna API 提供整个系列。如果你在三档之间比较复杂任务的选择，又更希望只用一个模型而不必逐档挑选，可以考虑 GPT-6 Astra API。
GPT-5.6 Sol：前沿智能
GPT-5.6 Sol 是旗舰档，面向需要高级推理、编程、工具调用和精细打磨结果的复杂工作，能力覆盖软件工程、长周期研究、专业知识工作、电脑操作、网络安全、科学分析和精美交付物制作。Max 推理和多智能体执行为需要更深探索、并行处理和严格验证的任务提供额外能力。
GPT-5.6 Terra：均衡的日常性能
GPT-5.6 Terra 兼顾强大智能和更高的成本效率，适合日常生产使用：编程辅助、商业分析、文档审阅、研究支持、内部副驾、结构化内容生成等高频 AI 功能，既需要可靠表现，又不必每个请求都用旗舰档。
GPT-5.6 Luna：快速、实惠、可规模化
GPT-5.6 Luna 是系列中最快、最实惠的一档，为请求频繁或用户量大的应用提供高效基础，适合响应迅速的助手、信息抽取、分类、内容处理、轻量自动化等对延迟、吞吐和成本控制要求高的可扩展功能。
GPT-5.6 API 的前沿优势从何而来
Max 与 Ultra：高效推理
GPT-5.6 的设计目标是让每个 token 产出更多有用的工作：在复杂任务中减少不必要的输出、模型往返和中间处理。程序化工具调用（Programmatic Tool Calling）让轻量的内存程序协调工具、过滤大量结果、保留相关信息，并随着工作推进决定下一步。max 档扩大推理预算以进行更深的探索和验证，ultra 则协调并行智能体，在高要求请求上更快得到更好的结果。支持的推理档位、工具调用选项和请求参数请查阅 ModelFold 最新接口文档。
更强的设计判断与电脑操作
除了生成代码或内容，GPT-5.6 还能检查渲染后的结果，评估最终体验实际的样子和行为。更强的电脑操作能力帮助它发现层级薄弱、间距不一致、导航混乱、交互失效和视觉细节未完成等问题。这一额外的检查与打磨循环，让界面、可视化和交互式输出更连贯、更好用、更接近可上线的水准。
端到端的知识工作与交付物
在专业产出方面，GPT-5.6 强化了从零散素材到可编辑最终交付物的完整路径：演示文稿叙事结构更清晰、版式更一致；文档和电子表格在排版、公式、财务逻辑、格式和信息层级上更出色。对模板的更好理解，也让它能更准确地保留重复版式、间距体系、配色、母版规则和参考文件的惯例。
GPT-5.6 Sol 推进网络安全、科学和 AI 研究
在前沿档，GPT-5.6 Sol 在网络安全、生命科学、化学、定量生物学和 AI 内部研究上都有大幅提升。更强的长链路推理改善了漏洞分析、安全代码评估、科学解读、研究调试、内核优化、实验执行和训练系统分析。ExploitBench、GeneBench Pro、LifeSciBench 和 OpenAI 内部研究评测上的更高成绩支撑了这些提升。
随能力提升扩展的安全防护
随着能力提升，OpenAI 针对每个 GPT-5.6 档位的长处和风险，采用分层的防护体系：训练进模型的保护机制，与实时检查、基于推理的监控、持续评估和账号级执行协同工作。敏感能力会有更严格的访问控制，而正当的防御、科研和专业工作依然可用——防护会结合上下文判断，而不是只依赖基础分类器的标记。
一个 GPT-5.6 系列，三档智能与效率
GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 在能力、速度和运行成本之间各有侧重：Sol 在复杂推理、编程、电脑操作、网络安全和科学工作上领先；Terra 以更低成本保持强劲性能；Luna 为高频负载提供最快、最实惠的选择。下方的基准结果和价格来自 OpenAI 正式发布时公布的数据。表中价格是 OpenAI 官方费率，不是 ModelFold 的价格；实际表现、延迟和 token 消耗会因推理档位、工具使用、提示词设计和任务复杂度而不同。
| 对比项 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|
| 官方定位 | 旗舰前沿模型 | 面向日常工作的均衡低成本模型 | 最快、最实惠的模型 |
| 能力方向 | 最强智能与效率 | 强劲性能兼顾成本效率 | 面向高并发负载的快速执行 |
| 核心优势 | 高级编程、知识工作、电脑操作、网络安全、科学和复杂推理 | 日常编程、分析、专业工作和均衡的生产任务 | 高频请求、可扩展处理和成本敏感型负载 |
| Agents’ Last Exam | 52.70% | 50.40% | 50.30% |
| Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 | 80 | 77.4 | 74.6 |
| SWE-Bench Pro | 64.60% | 63.40% | 62.70% |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.80% | 87.40% | 84.70% |
| BrowseComp | 90.40% | 87.50% | 83.30% |
| OSWorld 2.0 | 62.60% | 50.20% | 45.60% |
| SEC-Bench Pro | 71.20% | 57.70% | 48.90% |
| GeneBench Pro | 28.70% | 23.30% | 10.80% |
| MRCR v2, 256K–512K | 91.50% | 89.60% | 41.30% |
| OpenAI 官方输入价格 | 每百万 token 5 美元 | 每百万 token 2.5 美元 | 每百万 token 1 美元 |
| OpenAI 官方输出价格 | 每百万 token 30 美元 | 每百万 token 15 美元 | 每百万 token 6 美元 |
GPT-5.6 Sol 与前沿模型对比
GPT-5.6 Sol 在专业推理、智能体编程、终端工作、浏览、数学和通用智能上全面竞争，而不是只针对某一类评测优化。下表使用 OpenAI 正式发布时公布的结果；短横线表示该模型在对应评测中没有公布成绩，实际表现会因推理强度、工具、提示词和评测设置而不同。在这组对比中，GPT-5.6 Sol 在 Agents’ Last Exam、Coding Agent Index、DeepSWE、Terminal-Bench 2.1、BrowseComp、GPQA Diamond 和 FrontierMath Tier 1–3 上领先；Claude 模型在 SWE-Bench Pro、GDPval-AA v2 和 Toolathlon 等评测上仍领先——选模型应当看具体任务，而不是只看一个综合分。
| 评测领域 | 评测项 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.5 | Claude Mythos 5 | Claude Fable 5 | Claude Opus 4.8 | Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 专业工作 | Agents’ Last Exam | 52.70% | 46.90% | — | 40.50% | 45.20% | 32.10% |
| 专业工作 | GDPval-AA v2 | 1,747.8 Elo | 1,493.7 Elo | — | 1,759.6 Elo | 1,600.1 Elo | 962.3 Elo |
| 通用智能 | Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 | 58.9 | 54.8 | — | 59.9 | 55.7 | 46.5 |
| 智能体编程 | Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 | 80 | 76.4 | — | 77.2 | 72.5 | 42.7 |
| 软件工程 | SWE-Bench Pro | 64.60% | 59.40% | 80.30% | 80.00% | 69.20% | 54.20% |
| 长周期工程 | DeepSWE v1.1 | 72.70% | 67.00% | — | 69.70% | 59.00% | 11.80% |
| 终端编程 | Terminal-Bench 2.1 | 88.80% | 85.60% | 88.00% | 83.10% | 78.90% | 70.70% |
| 智能体浏览 | BrowseComp | 90.40% | 84.40% | 88.00% | — | 84.30% | 85.90% |
| 科学推理 | GPQA Diamond | 94.60% | 93.60% | 94.10% | 92.60% | 92.00% | 94.30% |
| 高等数学 | FrontierMath Tier 1–3 v2 | 89.00% | 85.30% | — | 87.00% | 80.00% | 59.60% |
| 工具调用 | Toolathlon | 58.00% | 55.60% | 61.70% | 61.70% | 59.90% | 48.80% |
如何在 ModelFold 上开始使用 GPT-5.6 API
ModelFold 提供从初次测试到生产部署的直接路径：开发者可以创建 API Key、对比 Sol / Terra / Luna、用真实输入验证提示词，再把选定的档位集成到应用中。配置请求参数前，请先查阅 ModelFold 最新文档，了解支持的模型、推理档位、输入格式、工具、速率限制和返回结构。如果需要快速、大批量地生成日常视觉素材，可以看看 ModelFold 上的 GPT Image 2.5 API。
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第 1 步：创建 API Key
登录 ModelFold，在账户控制台生成 API Key。把密钥安全地保存在服务端环境变量中，不要暴露在浏览器代码、公开仓库或客户端应用里。用不同的密钥区分开发、测试和生产环境也很有帮助。
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第 2 步：在 Playground 中测试
用目标产品中有代表性的提示词来测试，而不只是简单的演示。ModelFold Playground 能帮你在投入工程资源做完整集成之前，先检查回复质量、推理表现、输出结构、延迟和 token 消耗。
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第 3 步：选择 Sol、Terra 或 Luna
最高要求的推理、编程、电脑操作和专业任务选 GPT-5.6 Sol；Terra 为日常生产请求提供能力与成本更均衡的组合；Luna 优先保证大批量下的快速、实惠执行。用同一套评测集测试三个档位，能看清更强的能力在哪些地方真正带来可衡量的价值。
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第 4 步：集成到你的应用
通过 POST https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions 把选定的模型接入应用后端，配置产品所需的指令、输入和错误处理逻辑。把模型 ID 做成可配置的（gpt-5-6-sol、gpt-5-6-terra、gpt-5-6-luna），这样请求可以在 Sol、Terra 和 Luna 之间切换，而不用重建整体集成。
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第 5 步：评估并上线
正式上线前，用贴近真实的测试用例衡量输出准确率、回复一致性、延迟、token 用量和请求总成本。把困难请求路由到更强的档位、把可重复的轻量任务交给更高效的档位，上线后持续监控结果，不断优化提示词、模型选择和回退策略。
GPT-5.6 API 最能创造价值的场景
GPT-5.6 不止于对话回复，而是延伸到结合推理、编程、工具、电脑操作、视觉检查和可编辑交付物制作的多阶段工作。Sol 适合最高要求的任务，Terra 和 Luna 则让同一代模型也适用于均衡的生产负载和更高的请求量。
高级编程智能体
软件团队可以把 GPT-5.6 用于实现规划、仓库级调试、重构、测试、终端操作和长时间的工程任务。程序化工具调用帮助编程智能体协调工具、过滤中间结果、监控进度并决定下一步，而不必把每个工具返回都再走一次完整的模型往返。
产品设计与前端开发
从一份高层次的产品需求出发，GPT-5.6 能做出精致的界面、交互式讲解、可视化和可用的原型。更强的电脑操作能力让它能检查渲染结果、发现视觉或功能问题，在交付前打磨间距、层级、导航和交互。
专业知识工作
专业团队可以用 GPT-5.6 把零散的文档和业务背景整理成结构化的演示文稿、报告、电子表格等可编辑交付物。更好的模板理解，帮助它在可重复的企业工作中保持版式、排版、间距、配色、重复内容模式、公式和财务逻辑。
网络安全、科学与 AI 研究
在安全和研究场景中，GPT-5.6 能支持漏洞分析、安全代码审查、补丁验证、威胁建模、基因组学、生命科学、化学和定量生物学。它还能辅助 AI 开发：诊断研究系统故障、优化内核和训练配方、运行实验、解读结果，并通过迭代分析改进技术系统。
为什么在 ModelFold 上使用 GPT-5.6 API
ModelFold 把 GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 放进一个面向开发者的平台，方便对比各档模型、测试真实请求、管理集成和控制生产成本。从初次评估到长期部署，开发者都能获得实用的文档、灵活的模型选择、及时的支持，以及更多 OpenAI 模型，无需维护多套集成。
高性价比的价格
ModelFold 帮助开发者让模型支出与每个请求的实际难度相匹配：复杂负载用 GPT-5.6 Sol，均衡的生产任务用 Terra，频繁的轻量请求交给 Luna，让产品在保持高质量输出的同时，不必为每次交互都付旗舰档的成本。
完整的接口文档
清晰的文档涵盖鉴权、请求构造、支持的模型、推理控制、结果处理、工具选项和常见集成要求。开发者可以在实现前查阅 ModelFold 最新接口文档，让请求逻辑与当前支持的参数和平台更新保持一致。
在 Playground 中测试
在构建完整应用之前，ModelFold Playground 提供了测试提示词、对比 Sol / Terra / Luna 的实用环境。团队可以用真实输入检查回复质量、格式、推理表现、延迟和 token 用量，减少后期不必要的开发改动。
一个平台提供 Sol、Terra 和 Luna
能使用完整的 GPT-5.6 系列，让模型对比和按任务路由更简单：高要求的工作交给 Sol，日常请求交给 Terra，大批量处理交给 Luna，并在同一平台管理整体集成。
灵活使用更多 OpenAI 模型
产品不一定要一次把所有请求都迁到最新一代模型。ModelFold 在 GPT-5.6 之外还支持其他 OpenAI 模型，便于渐进迁移、回退处理、对比测试，以及按任务类别使用不同模型。
7×24 小时集成支持
在鉴权、测试、部署或生产监控中都可能遇到技术问题。ModelFold 提供持续支持，帮助开发者解决集成问题、排查异常的 API 行为，让基于 GPT-5.6 的应用稳定运行。
GPT-5.6 API 常见问题
GPT-5.6 是什么时候发布的？⌄
GPT-5.6 于 2026 年 7 月 9 日发布。OpenAI 在有限预览之后正式开放了整个系列：Sol 是旗舰档，Terra 是均衡选项，Luna 是最快、最实惠的成员。
ModelFold 提供哪些 GPT-5.6 模型？⌄
ModelFold 提供 GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 三个 API。开发者可以测试全部三个，按推理需求、延迟预期、请求量和预算选择不同档位。当前的模型 ID、支持参数、限制和平台价格请查阅 ModelFold 最新接口文档。
开发者应该选哪个 GPT-5.6 模型？⌄
GPT-5.6 Sol 面向最高要求的推理、编程、电脑操作、网络安全、科学和专业任务；GPT-5.6 Terra 为日常生产负载提供能力与运行效率的均衡组合；GPT-5.6 Luna 则优先保证频繁或大批量请求的速度和实惠。
GPT-5.6 和 GPT-5.5 有什么不同？⌄
GPT-5.6 在智能体编程、终端工作、浏览、电脑操作、网络安全、科学推理和专业交付物制作上都有提升，还引入了三档系列结构、更强的设计判断、程序化工具调用、多智能体执行，以及更可预期的提示词缓存。
什么是程序化工具调用（Programmatic Tool Calling）？⌄
它让 GPT-5.6 编写并运行轻量的内存程序，用来协调工具和处理中间结果：过滤大量工具输出、保留相关信息、监控进度，并以更少的模型往返和更少的开发者编排决定下一步。
GPT-5.6 能制作演示文稿、文档和电子表格吗？⌄
能。它可以支持可编辑的演示文稿、文档和电子表格，视觉层级、排版、格式、公式、财务逻辑和模板遵循都更强，还能从参考文件中推断重复的惯例，包括版式、间距、配色、内容模式和演示母版结构。
GPT-5.6 支持电脑操作和界面打磨吗？⌄
支持。它能检查渲染后的结果，而不只是评估底层代码或文字内容，因此能发现视觉层级问题、间距不一致、交互失效、导航混乱和界面细节未完成等问题，再打磨最终输出。
GPT-5.6 API 怎么收费？⌄
价格见上方定价部分。
如何在 ModelFold 上使用 GPT-5.6 API？⌄
注册 ModelFold 账号、生成 API Key，集成前先用有代表性的提示词测试 Sol、Terra 和 Luna。选好合适的档位后接入应用后端，在上线前评估回复质量、延迟、token 消耗和总成本。
| 输入 | 350 积分 /百万 token≈ $1.75 |
| 输出 | 2100 积分 /百万 token≈ $10.50 |
按 token 计费：输入、输出分别计价，思考过程的 token 按输出计。Playground 与 API 扣费口径完全一致。
查看接口文档 →curl https://ai.modelfold.online/v1/chat/completions \
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