Codex 接入 GPT‑5.6 后，最容易困惑的不是怎么使用，而是同时出现了 Sol、Terra、Luna，到底应该选哪个？ 先记住一句话： Sol 负责攻坚，Terra 负责日常，Luna 负责轻快。 ☀️ Sol：解决复杂问题 适合架构设计、疑难 Bug、大型重构，以及需求比较模糊、需要深入分析的任务。能力最强，但简单修改没必要都交给它。 🌍 Terra：日常开发主力 适合开发普通功能、修复 Bug、补测试、检查代码改动和常规项目维护。如果不知道选哪个，可以先从 Terra 开始。 🌙 Luna：快速处理轻任务 适合修改文案、调整格式、编写简单脚本、整理文件，以及规则明确的批量任务。任务越清晰、越简单，越适合使用 Luna。 还有一个很有争议的点：Sol 的额度消耗。 官方费率表显示，GPT‑5.6 Sol 和 GPT‑5.5 每 100 万输入、缓存输入与输出 Token 对应的 Credits 完全相同。 但我的实际体验是：两边都把配置拉满后，Sol 的额度下降速度明显快于 GPT‑5.5。 这两点不一定矛盾。官方展示的是“每个 Token 怎么计费”，实际消耗还取决于任务最终用了多少 Token、读取了多少上下文、进行了多少推理和工具调用。 所以更准确的结论是： 同类 Token 费率相同，不代表完成同一个任务的总消耗相同。 OpenAI 目前没有公布统一的同任务消耗倍率，因此这里只记录真实体感，不写未经验证的倍数。 我的选择顺序： - 不确定选谁：先用 Terra - 问题复杂或久攻不下：切换 Sol - 任务简单且规则明确：选择 Luna 选对模型，比只选最强模型更重要。 你们升级 Sol 后，也感觉额度掉得更快了吗？ #Codex #GPT56 #AI编程 #OpenAI #AI工具 #程序员效率