GPT-5.6 Codex App 評測：Sol、Terra、Luna、max 與 ultra 怎麼選？
ChatGPT 中的 GPT-5.6 主要改善複雜對話與知識工作；在 Codex App 中，更重要的變化是模型可以進入程式碼庫、終端機、瀏覽器與多代理工作流程，持續執行直到任務完成。
Codex 使用者可在 Sol、Terra、Luna 之間選擇，調整 reasoning effort，使用 max 處理高難度工作，並在符合資格的方案中透過 ultra 協調多個代理並行執行。
本文聚焦開發者真正關心的問題：三個模型如何選擇、max 與 ultra 有何差異、1.05M API 上下文代表什麼，以及訂閱和 API 成本應如何比較。
快速結論
- GPT-5.6 於 2026 年 7 月 9 日在 Codex 推出。
- Free 與 Go 使用者依發布時規則可在 Codex 使用 GPT-5.6 Terra。
- Plus、Pro、Business 與 Enterprise 使用者可選擇 Sol、Terra 或 Luna。
max增加單一任務的推理投入；ultra則協調多個 Agent 並行工作。- OpenAI 說明 Codex 的
ultra提供給 Plus 及更高方案。 - GPT-5.6 的最低版本包括 ChatGPT 桌面 App Codex 模式
26.707.30751與 Codex CLI0.144.0。
最短建議是：複雜工程選 Sol，日常開發選 Terra，快速高頻任務選 Luna；只有工作能有效拆分時，才使用 ultra。
Codex App 不只是程式設計聊天框
Codex App 是面向 Agent 的 command center，可在完整執行鏈中：
- 讀取與修改本地程式碼
- 執行終端機命令及測試
- 顯示 diff 並接收審查意見
- 使用 worktree 隔離並行任務
- 透過 Skills 重用工作流程
- 透過 Automations 執行重複工作
- 在專案與任務之間保留上下文
因此，評估 GPT-5.6 Codex 不應只看它能否寫出一個函式，而要看它能否理解程式碼庫、使用工具、驗證修改並穩定完成整個任務。
Codex 的 Sol、Terra、Luna 怎麼選？
| 模型 | Codex 定位 | 建議任務 | |---|---|---| | GPT-5.6 Sol | 旗艦能力 | 架構、大型重構、複雜除錯、研究與長任務 | | GPT-5.6 Terra | 能力成本平衡 | 日常開發、測試、PR、文件與一般 Agent 工作 | | GPT-5.6 Luna | 快速低成本 | 小型修正、程式碼搜尋、格式整理與大量輕任務 |
什麼時候使用 Sol？
當工作涉及高度不確定性、跨模組決策、複雜工具呼叫或較高失敗成本時，Sol 更合適，例如大型框架或資料庫遷移、跨服務事故排查、安全審計、從零建立產品，以及同時處理程式碼、文件、設計和測試。
什麼時候使用 Terra？
Terra 是多數開發者更實際的日常預設。它適合修復明確 Bug、補充測試與型別、一般程式碼審查、中型重構、更新文件，以及 CI/CD 和程式碼庫維護。
什麼時候使用 Luna？
Luna 適合邊界清楚、重視速度與成本的工作，例如尋找檔案和呼叫位置、修改少量設定、生成簡單腳本、批量重新命名、格式整理與快速原型。
max 和 ultra 有什麼差別？
max 可理解為為目前模型與單一工作流程投入更多推理資源，適合需要深入分析但不必拆分的複雜任務。
ultra 的重點則是多代理協作。OpenAI 將它描述為最高能力設定，讓多個 Agent 在平行工作流程中共同完成複雜工作。例如一個 Agent 分析後端、一個檢查前端、一個補測試，另一個審查安全和回歸風險，最後由主 Agent 統整結果。
如果任務只有單檔小修改，啟動多個 Agent 不一定更快，還可能增加重複工作與協調成本。ultra 的價值來自可並行性，而不只是更高的模型能力。
GPT-5.6 的 Coding 表現
OpenAI 公布的代表性 Coding 與 Agent 指標包括：
- GPT-5.6 Sol 在
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1得分 80 DeepSWE v1.1為 72.7%Terminal-Bench 2.1為 88.8%- Sol Ultra 在
Terminal-Bench 2.1為 91.9% SWE-Bench Pro為 64.6%
這些結果顯示 Terminal、Agent 和工具執行能力有所提升，但是否真的能提高開發效率，仍應使用自己的程式碼庫驗證：比較一次通過測試的比例、修改範圍、長任務偏離率、返工次數、總耗時與人工審查時間。
1.05M 上下文代表什麼？
OpenAI API 文件顯示，GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna 均支援 1.05M Token 上下文，最大輸出為 128K Token。
這是 API 模型規格，不能直接解讀為每個 Codex 訂閱任務都能無限制使用完整上下文。Codex App 的實際體驗仍受方案額度、產品策略、上下文管理與工具輸出影響。
大型程式碼庫的實務做法仍然是先建立專案地圖和目標邊界，只搜尋相關檔案，把測試錯誤與關鍵決策壓縮成階段摘要，並利用任務管理避免歷史噪音佔滿上下文。
GPT-5.6 API 價格
2026 年 7 月發布時的 OpenAI API 官方價格如下：
| 模型 | 輸入 / 1M Token | 輸出 / 1M Token | |---|---:|---:| | GPT-5.6 Sol | $5 | $30 | | GPT-5.6 Terra | $2.50 | $15 | | GPT-5.6 Luna | $1 | $6 |
三個模型均支援 1.05M 上下文，但輸入超過 272K Token 的要求會套用長上下文加價：完整要求的輸入按 2 倍計價，輸出按 1.5 倍計價。
Codex 訂閱額度與 API Token 計價是兩個不同層級。訂閱使用者應查看方案額度和額外 credits；程式化呼叫則依 API Token 與工具費用計算。採購時不應只比較每百萬 Token 單價，還要計算完成任務所需步驟、返工與人工審查成本。
Codex App 與 API Agent 有什麼不同？
Codex App 適合由人直接監督：專案、任務、diff 和權限都有介面，也能重用 CLI、IDE 的歷史和設定，適合本地程式碼庫、並行 worktree 與人工審查。
API 更適合系統自動化，可明確指定模型、推理強度和工具，批量處理工作，接入機器人、SaaS 與內部平台，並建立成本路由和失敗重試。
GPT-5.6 在 Responses API 亦加入 Programmatic Tool Calling，可在記憶體中編寫及執行程式來協調工具和中間結果；Multi-agent 則以 beta 形式支援並行子代理和結果統整。
如需統一比較 GPT-5.6、Claude、Grok、GLM 與 DeepSeek，可查看模型即時價格與可用性、購買 API Token及API 接入教學。模型支援、價格、方案和地區可用性可能改變，請在使用前查看即時頁面，本文不保證特定模型持續可用。
如何用自己的程式碼庫評測？
正式採用前，可建立一組小型內部測試，包括明確 Bug、跨模組修改、失敗測試排查、文件工作和一個長時間 Agent 任務。記錄任務接受率、通過測試數、非相關檔案修改、工具錯誤、人工審查分鐘數、總耗時與 Token 或 credits。
多代理測試還應記錄 Agent 之間的重複工作及最終統整錯誤。只有工作權責能清楚拆分，而且主 Agent 能完整合併約束時，平行執行才會真正節省時間。
安全與程式碼庫控制
Codex App 提供可設定的系統級沙箱和權限規則。團隊仍應從最小程式碼庫權限開始、合併前審查 diff、避免密鑰進入提示詞與日誌，並要求所有行為修改通過測試。
破壞性命令、生產憑證、部署操作或對外訊息應保留明確的人工作業批准。模型能力越強，清楚的權限邊界就越重要。
最終評價
GPT-5.6 對 Codex App 的意義，是把模型選擇變成工作流程選擇。Sol、Terra、Luna 分別對應能力、平衡與速度；max 加深單一工作流程的推理，ultra 則協調多個 Agent 並行執行。
如果你的工作已從程式碼補全進入 Agent 執行，GPT-5.6 + Codex App 值得測試。最佳設定不是所有工作都使用 Sol Ultra，而是讓模型層級與任務難度和結構相匹配。
FAQ
Codex App 中哪個 GPT-5.6 最強？
Sol 是旗艦模型層級，ultra 是面向多代理並行的最高能力設定。實際效果仍取決於任務能否有效拆分及方案額度。
Free 和 Go 使用者可以用 GPT-5.6 Codex 嗎？
按發布時的官方說明，Free 與 Go 可在 Codex 使用 GPT-5.6 Terra；Sol 和 Luna 需要符合資格的更高方案。
GPT-5.6 Codex 需要哪個版本？
OpenAI 列出的最低版本是 ChatGPT 桌面 App Codex 模式 26.707.30751 或 Codex CLI 0.144.0。
GPT-5.6 Codex 支援 1M 上下文嗎？
GPT-5.6 API 模型規格為 1.05M 上下文。Codex App 的實際上下文和額度仍受產品政策、方案和任務管理影響。
Terra 和 Luna 哪個適合日常程式設計？
Terra 更適合作為兼顧品質與成本的日常預設；Luna 適合快速、邊界明確且不需要最高推理能力的大量輕任務。