GPT-5.6降价，哪个档位性价比最高？
最便宜的Luna，不一定最省钱选模型时，很多团队第一反应都是看单价。按token价格算，Luna确实最便宜，但实际用下来，账不能只这么算。如果一个任务因为模型能力不够，需要反复重跑，最后还得人工检查、修改甚至全部推倒重来，那么省下来的调用费，很可能还抵不过返工成本。OpenAI对三个档位的定位其实比较清楚：Luna主打低成本和高频任务，Terra兼顾能力与成本，Sol处理更复杂、出错代价更高的工作。放到HR场景里，我会先这么分：简历字段提取、内容分类、会议纪要整理，可以先交给Luna。它们规则相对明确，即使偶尔出错也比较容易发现。JD修改、多位面试官反馈汇总、招聘数据分析，我会优先考虑Terra。这类工作不仅要整理信息，还需要理解上下文，太追求便宜容易增加检查成本。如果是制度分析、组织问题研究，或者要从多份材料里找矛盾和风险，我更愿意用Sol。不是因为越贵越好，而是这类任务一旦判断错了，后续损失可能远高于模型费用。当然，这只是初步分工。真正选型时，最好拿团队日常会遇到的十几二十个任务跑一遍，记录结果是否准确、人工要改多久、失败几次、最终花了多少钱。所以我现在判断模型性价比，不再只问“每百万token多少钱”，而是问：完成一份真正能交付的结果，总共要花多少钱、多少时间？
发布于 上海
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