GPT-5.6家族包含强调最高能力的Sol、平衡日常工作的Terra和注重成本效率的Luna。企业选型不应变成“强模型全包”或“便宜模型优先”两种极端，而要按任务价值、错误成本、时延和吞吐建立分层路由。官方近期还下调了Terra与Luna价格，使批量工作更适合采用小模型起步、必要时升级的策略。
为三个模型划定职责
Luna可承担标签分类、字段抽取、短摘要、格式转换和大量初筛；Terra适合客服草稿、知识库问答、文档分析和常规编码；Sol用于复杂工程、科学分析、网络安全、高价值决策支持与多Agent并行任务。职责不是永久固定，应由评测数据持续调整。
同一流程也可以分层：Luna整理输入并检测风险，Terra生成方案，只有冲突严重、证据不足或金额较高时升级Sol。最终输出由规则校验和人工审批把关。这样既保留能力上限，也避免所有步骤都支付最高成本。
用成功成本取代令牌单价
单价低但返工多，最终可能更贵。评测时记录一次通过率、平均重试、人工复核分钟数、工具调用和用户等待。成功成本等于模型费用、基础设施费用与人工返工成本之和，再除以合格结果数量。
测试集要来自真实业务，并覆盖少数但高风险的边界样本。不同模型使用相同输入、工具和验收规则。长任务还要观察是否重复工作、上下文膨胀和中途偏航，不要只比较最终答案看起来是否流畅。
设计可解释的升级规则
升级条件可以包括结构校验失败、缺少证据、模型自评低、命中高风险关键词或外部工具返回冲突。升级时携带原始问题、已验证证据和失败原因，不要把前一模型冗长的推理全文塞入上下文。
每个请求最多升级一到两次，仍失败则转人工。路由决策、实际模型、费用和结果都写入日志，定期找出经常升级的任务；如果某类任务长期需要Sol，应直接调整默认模型或重新设计流程。
上线、缓存与治理
先影子运行，比较新路由与现有流程，再对低风险用户灰度。模型ID、推理强度、预算和超时放入配置中心，可按租户和业务快速回滚。固定系统指令、工具定义和公共上下文保持稳定顺序，有助于提高缓存命中。
高能力模型并不意味着可以取消权限边界。工具调用使用最小权限，写操作需要预览和批准，敏感数据按用途脱敏。每月复查模型价格、质量和业务指标，防止一次选型变成长期无人维护的配置。
落地检查清单
- 按任务价值和错误成本划分模型职责。
- 计算包含返工时间的单次成功成本。
- 升级规则结构化且限制最大升级次数。
- 路由配置化并保留审计与快速回滚。
