**结论先看：**GPT-5.6 Luna 大幅降价后，整个 Sol、Terra、Luna 的性价比路线已经发生变化。高频任务、明确执行和可后台等待的工作，优先考虑 Luna High / XHigh；多数正式工作、复杂分析、架构规划和通用推理，仍然建议使用 Sol Medium；真实代码库开发中，Terra High 依然是速度、执行轨迹和自主排错能力之间的桥接档；高风险难题、关键交付和疑难 Debug，再升级至 Sol High / XHigh。Sol Max 仍然只适合失败代价极高、必须争取最后一点成功率的场景，不建议作为日常默认。
这次价格调整并不是简单的“便宜一点”。Luna 标准 API 输入、输出价格整体下降约 80%，Codex 中相同 Token 的额度消耗也显著低于 Sol。因此，对不追求实时响应、可以把任务交给 Agent 后慢慢等待的用户来说，Luna High、XHigh 甚至 Max 都重新进入了高性价比路线。
不过，便宜并不等于所有任务都应该交给 Luna。Artificial Analysis 的综合测试显示，Sol 在复杂推理、稳定性和高难任务上仍然拥有明显优势；DeepSWE v1.1 的 113 个真实软件工程任务也说明，模型在长链代码开发中的成功率，不只取决于单价，还受规划能力、工具调用次数、输出长度和执行步骤影响。
因此，在 Codex 的“规划—执行—复核”工作流里，我目前最推荐：
Sol Medium 出计划 → Luna High / XHigh 执行 → Sol Medium 复核。
如果计划非常清晰、任务可以自动 Build 和测试，Luna High 是成本甜点；执行中仍需大量探索和排错时，可升级到 Terra High 或 Sol Medium；涉及架构、安全、数据迁移、并发和疑难根因时，则应直接使用 Sol High。
真正省钱的方式，不是所有任务都开最高档，而是根据任务难度和执行阶段动态分流：简单高频任务交给 Luna，日常正式工作交给 Sol Medium，复杂高风险任务再提高 Sol 的 Reasoning Effort。
数据来源：OpenAI 官方文档、Artificial Analysis、DeepSWE v1.1。
注：基准测试用于观察能力和成本趋势，不代表每个真实项目都会得到完全相同的结果；实际消耗还会受到上下文长度、缓存、工具调用和输出规模影响。
