GPT-5.6 Sol, Terra или Luna — что использовать в повседневной работе?

По умолчанию Terra. OpenAI заявляет, что производительность сопоставима с GPT-5.5 при половине стоимости (ввод $2,50 / вывод $15 за миллион токенов). В сомнительных случаях основные задачи отдавайте Terra; Sol — только если Terra не справляется; Luna — для явно простых, массовых или чувствительных к задержке задач.

Уровень рассуждения max и режим ultra — это одно и то же?

Нет. max — уровень интенсивности рассуждения: один агент получает больше времени на размышление, подходит для сложных задач без параллелизации. ultra — режим совместной работы: суб-агенты параллельно обрабатывают части сложной работы, подходит для разложимых многопутевых задач. Это разные измерения, их можно комбинировать.

Сколько стоят три уровня GPT-5.6 в API?

За миллион токенов: Sol ввод $5 / вывод $30; Terra ввод $2,50 / вывод $15; Luna ввод $1 / вывод $6. Вывод стоит примерно в 5–6 раз дороже ввода — экономить нужно прежде всего на длине вывода и выборе уровня.

Как тарифицируется явное кэширование GPT-5.6?

GPT-5.6 и новые модели поддерживают явные точки кэширования с минимальным сроком жизни 30 минут. Запись в кэш тарифицируется по ставке в 1,25 раза выше некэшированного ввода; чтение из кэша даёт скидку 90% (10% от тарифа). Для Terra длинный prompt, попадающий в кэш ≥3 раза за 30 минут, обычно окупается.

Как переключать модель GPT-5.6 и уровень рассуждения в Codex CLI?

Три способа: селектор /model в сессии; параметр запуска codex -m gpt-5.6-terra; или model и model_reasoning_effort в ~/.codex/config.toml. Рекомендация: Terra + high в повседневной работе; для сложных задач codex -m gpt-5.6-sol -c model_reasoning_effort=max.

Как выбрать GPT-5.6 Sol, Terra или Luna? Сравнение производительности, цены и скорости (2026)

«Чем отличаются Sol, Terra и Luna? Какую модель использовать для повседневного кодинга? max и ultra — это одно и то же?»

После запуска GPT-5.6 первый вопрос разработчиков часто не «стоит ли обновляться», а как маршрутизировать три уровня. OpenAI изменил правила именования: цифра обозначает поколение модели, Sol / Terra / Luna — стабильные уровни возможностей между поколениями — скоро вы увидите комбинации вроде «GPT-5.7 Sol» или «GPT-6 Terra». Выбирайте по уровню, а не учите новые имена при каждом релизе.

Эта статья сосредоточена на сравнении и выборе: чем отличаются три уровня, какой подходит для какого сценария, как настроить рассуждение, как новое кэширование экономит деньги. О фоне запуска и проверке правительством см. полный обзор GPT-5.6.

Terra

Стандарт на каждый день: производительность близка к GPT-5.5, цена вдвое ниже

$1–$5

Диапазон цен ввода трёх уровней (за миллион токенов)

5+1

Уровни рассуждения (minimal→xhigh) + эксклюзивный max для Sol

1. Три модели: позиционирование и цены

Сначала цены и позиционирование рядом. Единица: за 1 миллион токенов, ввод и вывод считаются отдельно — запомните: вывод всегда в 5–6 раз дороже ввода. Экономить — значит меньше выводить и выбирать правильный уровень.

Модель	Model ID	Позиционирование	Ввод (/1M)	Вывод (/1M)
Sol	`gpt-5.6-sol`	Флагман: сильнейшая модель на сегодня; скачок в коде / биологии / кибербезопасности; рассуждение max и суб-агенты ultra	$5.00	$30.00
Terra	`gpt-5.6-terra`	Баланс на каждый день: производительность сопоставима с GPT-5.5, стоимость вдвое ниже	$2.50	$15.00
Luna	`gpt-5.6-luna`	Быстро и экономично: самый дешёвый уровень OpenAI; Luna тоже значительно усилена благодаря улучшенным уровням рассуждения в кибербезопасности	$1.00	$6.00

Новое правило именования: поколение × уровень

Цитата OpenAI: «В новой системе именования, представленной с GPT-5.6, цифра обозначает поколение модели, а Sol, Terra и Luna — стабильные уровни возможностей, развивающиеся каждый в своём темпе.» Короче: Terra — стандарт ($2,50/$15), Sol — для сложных задач ($5/$30), Luna — для лёгкой работы ($1/$6) — названия уровней стабильны между поколениями.

2. Выбор по сценарию (метод трёх шагов)

Главный принцип одной фразой: по умолчанию Terra — OpenAI называет это «производительность сопоставима с GPT-5.5, стоимость вдвое ниже», sweet spot цены и качества. Sol — для критических задач, с которыми Terra не справляется; Luna — для явно простой работы.

Модель	Позиционирование	Типичные задачи
Terra	Стандарт на каждый день	Обычный код, работа с знаниями, поддержка, общие agentic-задачи — в сомнительных случаях этот
Sol	Сложные задачи	Сложный код (Terminal-Bench 2.1 SOTA), биологические workflow, исследование уязвимостей, долгосрочное планирование
Luna	Лёгкий уровень	Классификация, суммаризация, пакетная обработка, массовая дешёвая инференция, простые задачи с низкой задержкой

Метод трёх шагов (просто следуйте):

По умолчанию Terra — не раздумывайте, основные задачи сразу Terra.
Явно простая работа / большой объём / чувствительность к задержке? Классификация, суммаризация, форматирование, миллионы записей в batch → переходите на Luna.
Terra не справился / долгосрочная сложная agentic-задача? Тогда Sol, с уровнем max или режимом ultra.

Не «пробуй от дешёвого к дорогому»

Основные задачи сразу Terra — переделка через Luna часто обходится дороже. Sol только если Terra не хватает — та же логика, что «Opus на каждый день, Fable для сложного» у Claude. Если вы уже знакомы с выбором моделей Claude, перенесите подход.

3. Что изменилось по сравнению с GPT-5.5

Если вы мигрируете с GPT-5.5, вот пять ключевых изменений:

Измерение	GPT-5.5	GPT-5.6
Правило именования	Единое имя GPT-5.5	Цифра (поколение) + Sol/Terra/Luna (уровни), стабильны между поколениями
Цена на каждый день	Полная цена GPT-5.5 ($5/$30)	Terra примерно вдвое дешевле ($2,50/$15), сопоставимая производительность
Уровни рассуждения	low / medium / high / xhigh	Sol добавляет `max` — максимальное время рассуждения для самых сложных задач
Режим совместной работы	Один агент	Режим `ultra` — суб-агенты параллельно, ускоряет сложную работу
Кэш prompt	Неявный кэш, непредсказуемое поведение	Явные точки кэширования + минимум 30 мин; запись 1,25×, чтение 0,10×

Официальные highlights бенчмарков (уровень Sol):

Terminal-Bench 2.1 (командные workflow: планирование / итерация / координация инструментов) — Sol новый SOTA
GeneBench v1 (долгосрочная геномика и количественная биология) — Sol обходит GPT-5.5 с меньшим числом токенов
ExploitBench (исследование уязвимостей в кибербезопасности) — Sol конкурирует с Mythos Preview при ~1/3 токенов вывода
ExploitGym (UC Berkeley + OpenAI) — Sol / Terra / Luna все значительно усилены с ростом интенсивности рассуждения

Разработчики в совместном программировании, символизируя выбор между GPT-5.6 Terra как стандартом и Sol для сложных задач — Повседневный код: Terra по умолчанию; Sol + max только для задач уровня Terminal-Bench

4. Уровни рассуждения & режим ultra

GPT-5.6 сохраняет уровни интенсивности рассуждения серии GPT-5; Sol добавляет max — их часто путают:

Уровень	Применение	Тенденция по стоимости
`minimal`	Минимальный уровень в Codex CLI, почти без размышлений, прямой ответ	Очень экономично
`low`	Классификация, простые запросы, чувствительность к задержке, низкая интеллектуальная нагрузка	Самый экономичный
`medium`	Обычные запросы с балансом стоимости и качества	Сбалансированно, скорее экономично
`high`	Рекомендуется — sweet spot для большинства интеллектуальных задач	Рекомендуется
`xhigh`	Сложный код / длинные agentic-задачи	Ориентация на качество
`max` НОВЫЙ · Sol	Самые сложные задачи; точность >> стоимость	Самый дорогой

Частая путаница: max ≠ ultra

max — уровень интенсивности рассуждения: один агент думает дольше, подходит для глубокой инференции без параллелизации.
ultra — режим совместной работы: суб-агенты параллельно ускоряют сложную работу, подходит для разложимых многопутевых задач (мультиугольный review, параллельное исследование).
Официальные данные: Sol Ultra набирает 91,9% на Terminal-Bench 2.1 против 88,8% у базового Sol.

Параметры — в документации OpenAI API. Повседневная конфигурация Codex CLI:

Сложные задачи: codex -m gpt-5.6-sol -c model_reasoning_effort="max"
Повседневно: в ~/.codex/config.toml model = "gpt-5.6-terra" + model_reasoning_effort = "high", затем просто codex

5. Новые правила кэширования prompt

Для GPT-5.6 и всех новых моделей изменились тарификация и поведение кэша. Три пункта:

Пункт	Правило
Явные точки кэширования	Явная разметка в prompt вместо неявного поведения — вы контролируете, какой фрагмент попадает в кэш
Срок жизни кэша	Минимум 30 минут — больше не инвалидируется через секунды
Цена записи	Запись в кэш стоит 1,25× тарифа некэшированного ввода
Цена чтения	Чтение из кэша даёт скидку 90% (10% от тарифа)

Пример расчёта при вводе Terra $2,50/M:

Некэшированный ввод (первый вызов): $2,50
Запись в кэш (первый вызов с точкой): $2,50 × 1,25 = $3,125
Чтение из кэша (hit за 30 мин): $2,50 × 10% = $0,25

Вывод: если длинный prompt (system prompt, справочные документы, codebase) попадает в кэш ≥ 3 раза за 30 минут — это выгодно: запись на 25% дороже, чтение всего 10%. Чем длиннее контекст (RAG, длинные agent-сессии), тем больше эффект.

6. Способы доступа: API / Codex / ChatGPT

Канал	Текущий статус	Переключение модели
API	Постепенное открытие с 9 июля	В теле запроса `model: "gpt-5.6-terra"` и т.д.
Codex CLI	Открывается параллельно	Селектор `/model` · `codex -m gpt-5.6-sol` · `config.toml`
ChatGPT	Постепенный rollout, не всё сразу	Селектор покажет Sol / Terra / Luna (зависит от аккаунта)
Cerebras Fast	Июль, избранные клиенты	Sol до 750 токенов/с, подходит для низкой задержки

Если в ChatGPT вы ещё не видите три уровня — это нормально, OpenAI раскатывает постепенно. Следите за меню моделей или официальными объявлениями.

7. Оптимизация затрат — краткий справочник

Три главных рычага экономии с GPT-5.6:

Рычаг	Действие	Экономия
Правильный уровень	Terra по умолчанию, Luna для простого, Sol только при необходимости	Без переразмерения
Явное кэширование	Точки кэширования для длинного system prompt / документов / codebase	На стороне ввода
Снизить рассуждение	Низкая интеллектуальная нагрузка: low / medium; max только если точность >> стоимость	На стороне вывода
Сжать вывод	Структурированный вывод (JSON schema), «только вывод / только код», лимит слов	На стороне вывода
Batch API	Задачи с допустимой задержкой через Batch API (50% скидка в долгосрочной политике)	Все токены −50%

Три приёма экономии

Terra по умолчанию, не повышать до Sol
Точки кэширования для длинных prompt
Рассуждение с high, а не max

Это главные рычаги. Более системный подход — руководство по ценам LLM и оптимизация затрат Claude Code.

FAQ

Sol, Terra или Luna в повседневной работе?

По умолчанию Terra. В сомнительных случаях Terra; простые задачи / большой объём → Luna; Terra не хватает → Sol.

max и ultra — одно и то же?

Нет. max — глубокая инференция одного агента; ultra — параллельная работа суб-агентов. Разные измерения, комбинируются.

Сколько стоят три уровня?

Sol $5/$30, Terra $2,50/$15, Luna $1/$6 (за миллион токенов, ввод/вывод).

Когда явное кэширование становится выгодным?

Длинный prompt, попадающий в кэш ≥3 раза за 30 мин, обычно окупается. Чтение кэша Terra — всего $0,25/M.

Как переключить модель в Codex?

/model, codex -m gpt-5.6-terra или постоянная настройка в ~/.codex/config.toml.

Заключение

Как выбрать GPT-5.6 Sol, Terra или Luna? Одной фразой: Terra по умолчанию, Sol для сложного, Luna для простого — выбирайте по уровню возможностей, цифра лишь маркер поколения.

Повседневная работа начинается с Terra (половина цены GPT-5.5, сопоставимая производительность); Sol — только для самых сложных задач (с рассуждением max или суб-агентами ultra); Luna — для явно простой работы. Не пробуйте уровень за уровнем — отдавать основные задачи сразу Terra в 2026 году самая спокойная стратегия выбора GPT-5.6.

Цены и функции согласно официальной статье OpenAI, странице тарифов и документации Codex. Последнее обновление: 10 июля 2026.