你把 GPT-5.6 的三个模型全部打开之后是不是也是这感觉——Sol 太贵、Luna 太弱、Terra 卡在中间不知道该不该用两周前我也一样。现在我把每个模型测了一遍告诉你什么任务该扔给谁。一、先别看参数——看谁该干什么事GPT-5.6 不是一个模型是三个。但他们不是好、中、差的档次是三个不同工种的工人。模型一句话定位你什么时候用Sol工头。不便宜但不出错代码跨文件重构、合同审查、长文档审稿——错了代价大的Terra主力干活的人写邮件、查资料、解释报错、写初稿——日常大部分事Luna流水线工人。极快极便宜格式化数据、分类、批量处理——量大但不需要深度思考的三个模型共享 100 万 token 上下文和 128K 最大输出。280 页 PDF 都能一口气读完。区别在于——读完以后谁来写东西、谁来拍板、谁负责速度。如果你不用 EasyClaw用 OpenAI 官方 API 或者任何兼容接口选模型的逻辑是一样的——这篇文章里的场景对比换成你用的工具照常适用。跑题一句如果你不想自己搭 API 调用链EasyClaw[easyclaw.cn]已经内置了这三个模型的接入不用配 Key、不用管计费。下面所有实战场景都是我在 EasyClaw 里实际跑的。二、Sol买的是不错不是好用价格输入 $5/百万 token输出 $30/百万 token第一次用 Sol 的时候我干了一件很蠢的事——让它帮我写一封回复客户的邮件。我以为它会像 GPT-4 那样三秒吐完结果它先问了我三个问题这个客户之前有没有过投诉记录邮件的目的是安抚还是解决技术问题你期望的回复语气是正式还是轻松我愣了。以前都是我问模型第一次被模型反问了。答完这三个问题之后它写出来的邮件确实比我直接让它写的好——但重点不是邮件质量是那一瞬间我突然意识到这不是 GPT-4 那种你说啥我干啥的模型。它会在动手之前先确认你到底要什么。这个习惯在简单任务上是多余——写个邮件不需要问这么多。但在复杂任务上这种先对齐再动手的思路就是它值钱的地方。用了之后Sol 给我的感觉更像一个慢热型的搭档。你扔给它一个模糊的需求它不会急着出结果而是先跟你盘一遍背景、确认边界条件、列一下它打算怎么做。这个过程大概几十秒到两分钟。如果你习惯了 GPT-4 那种秒回的节奏你会觉得 Sol 有点拖。但如果你给的任务是需要一步不错的那种——比如说帮我排查这段代码里所有可能的内存泄漏点——它这种先搞清楚再动手的方式就刚好。它真正输在日常小事上。“帮我翻译这段文字”——Terra 和 Sol 的输出几乎一样Sol 还慢几秒。“总结这个文档”——Luna 更快更便宜。Sol 的天花板非常高但地板不如 Terra 和 Luna 实用。所以我现在的用法很明确日常全关 Sol。只有确定这个任务需要想清楚再动手才把 Sol 从抽屉里拿出来。三、Terra你用得最多的那个价格输入 $2.5/百万 token输出 $15/百万 token使用下来Terra 占了大概 70% 的调用量。不是因为它最强是因为大部分日常工作用它和用 Sol 的区别你根本感觉不到。写邮件、写周报、翻译、格式化数据、解释报错信息、查技术方案——这些事交给 Terra质量接近 Sol速度更快。它真正输给 Sol 的地方只有一个跨多个文件同时推理。比如你让它对比三个版本的 API 文档逐条找出接口定义的差异——它能找到一半另一半在 Sol 上才能查全。EasyClaw 里的顺手用法Terra 负责写Sol 负责审。Terra 先出稿Sol 检查盲区。如果全程用 Sol 检查成本上天但只在最后一步用它把关成本可控。如果你用的不是 EasyClaw这个写和审分开的思路同样适用——在 API 调用逻辑里把 Terra 作为默认模型复杂校验时才切 Sol。四、Luna快到你会想重新设计工作流价格输入 $1/百万 token输出 $6/百万 tokenLuna 对标的不是 Sol 和 Terra。它的对手是手动操作。快到你不舍得让它闲着。三个最适合的场景结构化数据API 返回的 JSON 有五层嵌套丢给 Luna展平输出成表格十秒。批量分类50 条用户反馈让它分成bug/建议/咨询/情绪发泄四类。准确率够用不需要自己手筛。草稿缝合口述一段工作汇报大纲让它扩充成连贯正文。比自己写快五倍。在 EasyClaw 里我给 Luna 配了个子 Agent叫快枪手。所有任务第一手都先丢给它输出不满意再转 Terra 接手。Luna 的角色本质上是降低试错成本——你不知道这个 Prompt 行不行先用 Luna 跑一遍跑通了再换贵模型。这套逻辑在自己写代码调用的时候也好使用 Luna 的 pricing 做 Prompt 调试省下来的时间就是赚的。五、如何接入界面直接聊还是走 APIGPT-5.6 的接入方式分两种我两种都在用。方式一界面内直接使用。打开 EasyClaw模型选择下拉里已经有 GPT-5.6 Sol/Terra/Luna 全部可选。选模型打字回车。适合日常办公、写代码、做研究——不想折腾配置的人。方式二API Key 外部调用。适合想把 GPT-5.6 嵌进自己项目的开发者——自动化脚本、CI/CD 审查节点、内部知识库机器人这类场景。在 API Keys 管理页生成一个 sk- 开头的密钥改一下你代码里的 base_url 和 api_key调用方式完全兼容 OpenAI 格式。一个 Key 默认有 Sol、Terra、Luna 三个模型的访问权限也能调用 Claude 系列。不需要额外配置。总结一个不纠结的配置给你一个我现在的三层漏斗直接用Luna 快枪手第一天关所有初稿、格式化、分类先用它跑。10 秒出结果。Terra 主力默认开着日常聊天、写文档、查资料的主力。大部分任务到这一层就结束了。Sol 稽查官只在需要时启动代码审查、长文档审稿、跨文件一致性检查。一天不超过五次。核心逻辑不是选对模型是不浪费时间去选。Luna 先跑→不满意 Terra 接手→需要质量保证 Sol 把关。大部分任务在 Luna 和 Terra 两层就消化了Sol 只在刀刃上花钱。你在用这三个模型的什么搭配评论区聊聊。Sol Lux 有人试过吗那个价格我看着就腿软。