GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna: ควรเลือกใช้โมเดลไหนดี?

OpenAI เปิดให้ใช้งาน GPT-5.6 ทั่วไปเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 โดยมี 3 รุ่นคือ gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra และ gpt-5.6-luna ซึ่งอยู่คนละจุดบนเส้นโค้งต้นทุน-ความสามารถ เลือกรุ่นสูงเกินไป คุณอาจจ่ายราคา Sol ให้กับงานที่ Terra ทำได้ดีอยู่แล้ว; เลือกรุ่นต่ำเกินไป เอเจนต์อาจติดขัดกับงานที่ Luna ไม่ได้ออกแบบมาให้รับมือ

ลองใช้ Apidog วันนี้

ชื่อรุ่นแบ่งเป็นเลขเวอร์ชันและระดับความสามารถ: Sol, Terra และ Luna หากต้องการรายละเอียดโครงสร้างการตั้งชื่อ ดู คำอธิบายการตั้งชื่อ GPT-5.6 บทความนี้เน้นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติ: ควรเลือกแต่ละระดับเมื่อใด ราคาแฝงอยู่ตรงไหน และจะประเมินจากพรอมต์จริงของคุณได้อย่างไร

คำตอบใน 30 วินาที

โมเดล	ราคาต่อ 1M โทเค็น	เลือกใช้เมื่อ
gpt-5.6-sol	อินพุต $5 / เอาต์พุต $30	งานยาก: การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์, การใช้เครื่องมือหลายขั้นตอน, การวิจัยเชิงลึก
gpt-5.6-terra	อินพุต $2.50 / เอาต์พุต $15	งาน production ส่วนใหญ่ เหมาะเป็นค่าเริ่มต้น
gpt-5.6-luna	อินพุต $1 / เอาต์พุต $6	งานปริมาณสูงและเน้นเวลาแฝง: จัดหมวดหมู่, ดึงข้อมูล, routing, ร่างแรก

เริ่มต้นด้วย Terra เป็นหลัก OpenAI วางตำแหน่งให้แข่งขันกับ GPT-5.5 ที่ราคาประมาณครึ่งหนึ่ง จึงเหมาะกับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่

เลือก Sol เมื่อการประเมินของคุณแสดงว่าคุณภาพที่เพิ่มขึ้นลดความล้มเหลวของงานหลายขั้นตอนได้จริง เลือก Luna เมื่อปริมาณคำขอและค่าใช้จ่ายต่อหน่วยสำคัญที่สุด

ทั้งสามรุ่นใช้รูปแบบ API เดียวกัน คุณจึงสามารถรันพรอมต์ชุดเดียวผ่านแต่ละรุ่นใน Apidog แล้วเทียบผลลัพธ์กับค่าใช้จ่ายได้โดยตรง

แต่ละระดับสร้างมาเพื่ออะไร

ทั้งสามโมเดลพร้อมใช้งานผ่าน API สำหรับทุกบัญชี โดยไม่มีข้อจำกัดตามแผน และ ID โมเดลมาจาก เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ OpenAI โดยตรง

รายงานเบื้องต้นระบุว่าทั้งตระกูลมี:

• Context window: 1 ล้านโทเค็น
• เอาต์พุตสูงสุด: 128K โทเค็น
• วันตัดความรู้: 16 กุมภาพันธ์ 2026

ควรตรวจสอบหน้าโมเดล OpenAI สำหรับบัญชีของคุณอีกครั้งก่อนนำไปใช้จริง

Sol: เรือธงสำหรับปัญหาที่ยาก

Sol คือระดับสำหรับการให้เหตุผลเชิงลึกและงานเอเจนต์ระยะยาว OpenAI รายงานผลในวันเปิดตัวว่า Sol ทำคะแนนได้ประมาณ:

• 53 บน Agents’ Last Exam เทียบกับ 46.9 สำหรับ GPT-5.5
• 88.8% บน Terminal-Bench 2.1
• 62.6 บน OSWorld 2.0 เทียบกับ 47.5 ก่อนหน้า

ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลช่วงเปิดตัว จึงควรใช้เป็นสัญญาณ ไม่ใช่ข้อสรุปสำหรับงานของคุณเอง รูปแบบที่เห็นได้ชัดคือ Sol เหมาะกับงานวางแผน การใช้เครื่องมือ และการกู้คืนจากข้อผิดพลาด มากกว่างานสร้างข้อความทั่วไป

อย่างไรก็ตาม Sol ไม่ได้ชนะทุกเกณฑ์ ใน SWE-Bench Pro, Claude Fable 5 ทำได้ 80.3% เทียบกับ 64.6% ของ Sol ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน การวิเคราะห์เกณฑ์มาตรฐาน GPT-5.6 Sol

Terra: ค่าเริ่มต้นสำหรับ production

จุดเด่นของ Terra คือความคุ้มค่า OpenAI วางตำแหน่งให้มีความสามารถแข่งขันกับ GPT-5.5 ในราคาประมาณครึ่งหนึ่ง

หากผลิตภัณฑ์ของคุณทำงานได้ดีบน GPT-5.5 ให้เริ่มทดสอบกับ Terra ก่อน โดยเฉพาะสำหรับ:

• ผู้ช่วยแชท
• การสรุปเนื้อหา
• Content pipeline
• ระบบ RAG ส่วนใหญ่
• งานตอบคำถามทั่วไป

ให้มอง Terra เป็น baseline แล้วจึงหาเหตุผลจากผลประเมินก่อนขยับขึ้น Sol หรือลง Luna

Luna: เศรษฐศาสตร์หน่วยและความเร็ว

Luna เหมาะกับงานที่ไม่ต้องใช้เหตุผลยาว เช่น:

• การจัดหมวดหมู่
• การดึงข้อมูลเอนทิตี
• การกำหนดเส้นทางคำขอ
• การสร้างร่างแรก
• งานที่มีผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง

ที่ราคาอินพุต $1 และเอาต์พุต $6 ต่อ 1M โทเค็น Luna มีราคาหนึ่งในห้าของ Sol ทั้งด้านอินพุตและเอาต์พุต และเป็นโมเดลที่เร็วที่สุดในสามรุ่น

อย่าข้าม Luna เพียงเพราะเป็นรุ่นราคาต่ำสุด หากงานคืนค่าเพียง label, JSON หรือข้อมูลไม่กี่ฟิลด์ การใช้ Terra อาจเป็นค่าใช้จ่ายเกินจำเป็น

กับดักในค่าเริ่มต้น

รายละเอียดที่อาจเพิ่มต้นทุนแบบเงียบ ๆ คือ alias เปล่า:

gpt-5.6

หากเรียกใช้ alias นี้ คำขอจะถูกส่งไปยัง Sol ซึ่งเป็นระดับที่แพงที่สุด

กำหนดชื่อรุ่นให้ชัดเจนในทุกคำขอ:

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "input": "Classify this support ticket by urgency and product area.",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}

ตัวอย่างต้นทุนต่อเดือน สำหรับระบบที่ใช้ 50M โทเค็นอินพุตและ 10M โทเค็นเอาต์พุต:

โมเดล	ค่าใช้จ่ายโดยประมาณต่อเดือน
Terra	$275
Sol	$550
Luna	$110

ปริมาณการใช้งานเท่าเดิม แต่ส่วนต่างสูงสุดถึง 5 เท่าเพียงเพราะเลือก model string ต่างกัน

สำหรับอัตราค่าบริการเต็มและส่วนลดการแคช ดู รายละเอียดราคา GPT-5.6 และอ่าน บทความเปิดตัวของ Simon Willison เพื่อดูมุมมองจากนักพัฒนาอิสระ

จับคู่โมเดลกับปริมาณงาน

ไปป์ไลน์การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์: เลือก Sol

Sol เหมาะกับงานที่มีหลายขั้นตอนและต้นทุนของข้อผิดพลาดสูง เช่น การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ การวางแผน และ orchestration ของเครื่องมือ

GPT-5.6 รองรับการเรียกใช้เครื่องมือแบบโปรแกรม โดยโมเดลสามารถเขียน JavaScript เพื่อจัดลำดับการเรียกเครื่องมือได้ โค้ดทำงานใน V8 runtime ที่แยกออกมาและไม่มีการเข้าถึงเครือข่าย นอกจากนี้ reasoning แบบคงอยู่ช่วยรักษาบริบทตลอดการทำงาน

หาก workflow มี 40 ขั้นตอน และการตัดสินใจผิดในขั้นที่ 12 ทำให้ 28 ขั้นตอนถัดไปเสียไป ค่าใช้จ่ายของโมเดลที่ดีกว่าอาจต่ำกว่าค่าใช้จ่ายของการรันใหม่ ดู โปรไฟล์ Sol ฉบับเต็ม สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม

ผู้ช่วยแชท production: เริ่มที่ Terra

ผู้ใช้สนใจความเร็วและคำตอบที่ใช้งานได้ มากกว่าความแตกต่างของ benchmark ในคำถามทั่วไป พวกเขาอาจแยกไม่ออกระหว่าง Sol และ Terra

แนวทางที่ใช้ได้จริง:

1. ใช้ Terra เป็นค่าเริ่มต้น
2. เก็บ telemetry ของคำขอที่ล้มเหลวหรือได้คะแนนคุณภาพต่ำ
3. สร้าง heuristic สำหรับส่งเฉพาะคำขอที่ยากไป Sol
4. หลีกเลี่ยงการใช้ Sol กับคำถามง่าย เช่น “ฉันจะรีเซ็ตรหัสผ่านได้อย่างไร”

ไปป์ไลน์เอกสารปริมาณมาก: เลือก Luna และเพิ่ม caching

สำหรับการดึงข้อมูลจากเอกสารจำนวนมาก ให้เริ่มที่ Luna และใช้ caching เมื่อมี system prompt ยาวที่ถูกใช้ซ้ำ

GPT-5.6 รองรับ explicit cache breakpoint:

{
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "..."
  }
}

ข้อมูลที่อ่านจากแคชยังได้รับส่วนลด 90% การเขียนแคชคิดค่าบริการ 1.25 เท่าของอัตราอินพุต และข้อมูลในแคชอยู่ได้อย่างน้อย 30 นาที

สำหรับงานดึงข้อมูลจากเอกสารหรือภาพสแกน ให้พิจารณาการตั้งค่าความละเอียดวิชัน original และ auto ซึ่งรักษาขนาดภาพต้นฉบับไว้เมื่อเหมาะสม

ระดับความพยายามเปลี่ยนการคำนวณ

GPT-5.6 มีระดับความพยายามในการให้เหตุผล 6 ระดับในทุกชั้น:

none, low, medium, high, xhigh, max

อย่าเปรียบเทียบเฉพาะ Sol กับ Terra ที่ระดับเดียวกัน ให้ทดสอบชุดต่อไปนี้ด้วย:

• Terra ที่ high
• Sol ที่ medium
• Terra ที่ medium
• Luna ที่ medium สำหรับงานแบบมีโครงสร้าง

Terra ที่ใช้ effort สูงขึ้นอาจลดช่องว่างคุณภาพกับ Sol ได้มาก โดยใช้ราคาโทเค็นเพียงครึ่งเดียว แต่คำตอบที่ถูกต้องขึ้นกับ workload ของคุณ ไม่ใช่แผ่นสเปก

แนวทางย้ายข้อมูลของ OpenAI สอดคล้องกับเรื่องนี้: ให้มองการย้ายโมเดลเป็นกระบวนการปรับแต่ง

1. รวบรวมงานที่เป็นตัวแทนของ production
2. รันโมเดลใหม่ด้วยระดับ effort ปัจจุบัน
3. รันซ้ำด้วย effort ที่ต่ำลงหนึ่งระดับ
4. วัดคุณภาพ เวลาแฝง และ token usage
5. เลือกค่าที่ผ่านเกณฑ์คุณภาพด้วยต้นทุนต่ำสุด

GPT-5.6 มีแนวโน้มตอบสั้นลงและลดคำเกริ่นทั่วไป ดังนั้นหากพรอมต์เดิมบังคับว่า “ตอบแบบกระชับ” อยู่แล้ว อาจทำให้ผลลัพธ์สั้นเกินไป ควรลบข้อกำหนดนี้ออกก่อนประเมิน

สำหรับงานที่เน้นคุณภาพเป็นหลักและยอมรับเวลาในการรอได้ สามารถเปิด Pro mode ได้กับทั้งสามรุ่น:

{
  "reasoning": {
    "mode": "pro"
  }
}

Pro mode เป็นการตั้งค่า ไม่ใช่ model ID แยก จึงใช้กับ Terra ได้เช่นเดียวกับ Sol

ทดสอบทั้งสามก่อนตัดสินใจ

คำตอบสำหรับคำถามว่า “ควรใช้รุ่นไหน?” คือ: รุ่นที่ชนะบนพรอมต์จริงของคุณ

Benchmark เป็นงานของ OpenAI แต่ production workload เป็นของคุณเอง

ตั้งค่าการประเมินแบบง่ายด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

1. รวบรวมคำขอจริง 10–20 รายการจาก log รวมงานที่โมเดลทำได้ไม่ดี
2. ดาวน์โหลด Apidog
3. บันทึก OpenAI base URL และ API key เพียงครั้งเดียว
4. สร้าง environment variable ชื่อ model
5. ใช้ request definition เดียวสำหรับทั้งสามรุ่น
6. สลับค่า {{model}} ระหว่าง:
   • gpt-5.6-sol
   • gpt-5.6-terra
   • gpt-5.6-luna
7. เปรียบเทียบคุณภาพของผลลัพธ์กับเกณฑ์ของทีม
8. บันทึก usage จากทุก response
9. คูณ token usage ด้วยราคาของแต่ละรุ่น

โดยทั่วไป คุณอาจพบว่า:

• Terra ทำงานได้ใกล้เคียง Sol ในงานส่วนใหญ่มากกว่าที่ส่วนต่างราคาบอก
• Luna ทำงานจัดหมวดหมู่และดึงข้อมูลแบบมีโครงสร้างได้มากกว่าที่หลายทีมคาด

แต่ต้องรัน evaluation ของตัวเองเพื่อยืนยันข้อสรุปนี้

Ultra เหมาะสมกับที่ใด

Ultra ไม่ใช่ API model ID แต่เป็นการตั้งค่าหลายเอเจนต์ที่รันเอเจนต์ 4 ตัวพร้อมกันโดยค่าเริ่มต้น ใช้โทเค็นมากขึ้นเพื่อแลกกับผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นสำหรับปัญหาที่ยาก

OpenAI ระบุว่า Ultra เพิ่มคะแนน Terminal-Bench 2.1 ของ Sol จาก 88.8% เป็น 91.9%

การเข้าถึงขึ้นกับผลิตภัณฑ์และแผน:

แผน ChatGPT	การเข้าถึง GPT-5.6
ฟรี / Go	Terra
Plus	Sol, Terra และ Luna พร้อมการควบคุม effort ต่อโมเดล โดย Sol ใช้ได้ตั้งแต่ effort ระดับปานกลางขึ้นไป
Pro / Business / Enterprise	ทั้งหมดข้างต้น และ Sol Pro
ChatGPT Work (Pro / Enterprise), Codex (Plus ขึ้นไป)	Ultra

ดูข้อมูลล่าสุดได้จาก ศูนย์ช่วยเหลือของ OpenAI

หากกำลังสร้าง workflow แบบหลายเอเจนต์ในโค้ด ให้ติดตาม beta ของ multi-agent ใน Responses API ซึ่งเป็นส่วนที่เกี่ยวข้องกับ API ของแนวคิดเดียวกัน

คำถามที่พบบ่อย

gpt-5.6-terra ดีพอที่จะแทนที่ GPT-5.5 ในการใช้งานจริงหรือไม่?

สำหรับ workload ส่วนใหญ่ ใช่ OpenAI วางตำแหน่ง Terra ให้แข่งขันกับ GPT-5.5 ในราคาประมาณครึ่งหนึ่ง และใช้ Responses API รูปแบบเดียวกัน

อย่างไรก็ตาม ควรทำ evaluation ก่อนเปลี่ยน production และตรวจสอบความยาวเอาต์พุต เพราะ GPT-5.6 ถูกออกแบบให้ตอบสั้นลง

จะเกิดอะไรขึ้นหากเรียกใช้ gpt-5.6 โดยไม่ระบุรุ่น?

คำขอจะถูกส่งไปยัง Sol และคิดค่าบริการในอัตรา Sol:

• อินพุต $5 ต่อ 1M โทเค็น
• เอาต์พุต $30 ต่อ 1M โทเค็น

ให้ระบุ gpt-5.6-terra หรือ gpt-5.6-luna อย่างชัดเจนทุกครั้งที่รุ่นเหล่านี้ทำงานได้ตามเกณฑ์

เปลี่ยนระดับโดยไม่ต้องเปลี่ยน integration ได้หรือไม่?

ได้ Sol, Terra และ Luna ใช้ Responses API เดียวกัน การย้ายระหว่างรุ่นจึงเป็นการเปลี่ยน model string เพียงบรรทัดเดียว

ระดับ effort และ Pro mode ใช้ได้กับทั้งสามรุ่นเช่นกัน ดูตัวอย่าง request แบบครบถ้วนในคู่มือ วิธีการใช้ GPT-5.6 API

ต้องมีแผน ChatGPT เฉพาะเพื่อใช้โมเดลเหล่านี้ใน API หรือไม่?

ไม่ API เป็นแบบ self-service สำหรับบัญชี API และไม่มีข้อจำกัดตามแผนสำหรับทั้งสามรุ่น

แผน ChatGPT มีผลกับผลิตภัณฑ์แชทเท่านั้น ส่วน Ultra ยังเป็นความสามารถในผลิตภัณฑ์ ChatGPT Work และ Codex ไม่ใช่ API model ID

ชั่วโมงแรกของคุณกับระดับต่าง ๆ

เริ่มจาก Terra และให้รุ่นอื่นพิสูจน์ความคุ้มค่าด้วยข้อมูลของคุณเอง

1. ตั้งค่า gpt-5.6-terra เป็นค่าเริ่มต้น
2. ทดสอบ Terra ที่ high ก่อนอัปเกรดไป Sol
3. ใช้ Sol เมื่อ evaluation แสดงช่องว่างด้านคุณภาพที่คุ้มกับราคาสองเท่า โดยเฉพาะงานซับซ้อนและยาว
4. ใช้ Luna เมื่อผลลัพธ์สั้น มีโครงสร้าง และมีปริมาณคำขอสูง
5. ระบุ model ID อย่างชัดเจนเสมอ เพื่อไม่ให้ alias gpt-5.6 เลือก Sol ให้คุณ
6. วัดคุณภาพ เวลาแฝง และ token usage ก่อนตัดสินใจ production

ขั้นตอนสุดท้ายคือหยุดคาดเดา โหลดพรอมต์ production ที่ยากที่สุด 10 รายการของคุณลงใน Apidog รันคำขอเดียวกันกับทั้งสาม model ID ผ่าน environment variable แล้วให้คุณภาพผลลัพธ์และจำนวนโทเค็นเป็นตัวตัดสินใจ