DEV Community

Cover image for مقارنة GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna: أي نموذج تختار؟
Yusuf Khalidd
Yusuf Khalidd

Posted on • Originally published at apidog.com

مقارنة GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna: أي نموذج تختار؟

أتاحت OpenAI نموذج GPT-5.6 بشكل عام في 9 يوليو 2026 بثلاثة مستويات: gpt-5.6-sol وgpt-5.6-terra وgpt-5.6-luna. القرار الأول ليس ما إذا كنت ستُرقّي، بل أي معرف نموذج ستضعه في طلباتك. اختيار مستوى أعلى من الحاجة يعني دفع تكلفة Sol لمهام يستطيع Terra تنفيذها بكفاءة، بينما سيؤدي اختيار Luna لمهام وكلاء معقدة إلى نتائج غير مستقرة.

جرّب Apidog اليوم

يشير الرقم إلى الجيل، بينما تمثل Sol وTerra وLuna مستويات قدرة وتسعير دائمة. يشرح دليل تسميات GPT-5.6 هذا الهيكل بالتفصيل. سيركز هذا الدليل على التنفيذ: متى تستخدم كل مستوى، وكيف تتجنب التسعير الافتراضي، وكيف تقارن النماذج على مطالبات الإنتاج الفعلية.

الإجابة في 30 ثانية

النموذج السعر لكل مليون رمز اختره عندما
gpt-5.6-sol $5 إدخال / $30 إخراج تكون المهمة صعبة فعلًا: برمجة آلية، تنسيق أدوات متعدد الخطوات، بحث عميق
gpt-5.6-terra $2.50 إدخال / $15 إخراج تحتاج خيارًا افتراضيًا لمعظم أعباء العمل الإنتاجية
gpt-5.6-luna $1 إدخال / $6 إخراج يكون الحجم وزمن الاستجابة أهم: تصنيف، استخراج، توجيه، مسودات أولية

ابدأ بـ Terra. تضعه OpenAI كمنافس لـ GPT-5.5 بسعر يقارب النصف، لذا فهو نقطة البداية العملية لمساعدات الدردشة والتلخيص ومسارات المحتوى ومعظم تطبيقات RAG.

استخدم Sol فقط عندما تُظهر تقييماتك فجوة جودة قابلة للقياس، خصوصًا في المسارات الوكيلة طويلة الخطوات. استخدم Luna عندما تضرب تكلفة كل طلب في ملايين العمليات، مثل التصنيف واستخراج الحقول.

يمكنك اختبار المستويات الثلاثة باستخدام نفس استدعاءات Responses API. شغّل مجموعة مطالبات واحدة في Apidog، وبدّل معرف النموذج فقط، ثم قارن الجودة واستخدام الرموز.

ما هي استخدامات كل مستوى؟

النماذج الثلاثة متاحة عبر API لأي حساب، ومعرفات النماذج مأخوذة من وثائق OpenAI للمطورين. تشير التغطية الأولية إلى نافذة سياقية بحجم مليون رمز، وحد إخراج يبلغ 128 ألف رمز، وتاريخ قطع للمعلومات في 16 فبراير 2026 عبر العائلة. تحقق من صفحة النموذج في حسابك قبل الاعتماد على هذه الحدود في الإنتاج.

Sol: للمشكلات الصعبة

Sol هو مستوى الاستدلال العميق والعمل الوكيلي. وفقًا لإعلانات OpenAI، حقق نحو 53 نقطة في Agents’ Last Exam مقابل 46.9 لـ GPT-5.5، و88.8% في Terminal-Bench 2.1، و62.6 في OSWorld 2.0 مقابل 47.5 سابقًا.

هذه أرقام إطلاق، لذلك لا تعاملها كبديل عن تقييماتك. النمط المهم هو أن مكاسبه تتركز في:

  • التخطيط متعدد الخطوات
  • استخدام الأدوات
  • استعادة الأخطاء
  • تنفيذ المهام الطويلة
  • مسارات البرمجة الآلية

مقارنة معايير GPT-5.6 Sol

لا يعني ذلك أن Sol الأفضل في كل معيار. في SWE-Bench Pro، يتصدر Claude Fable 5 بنسبة 80.3% مقابل 64.6% لـ Sol. راجع تحليل معايير GPT-5.6 Sol لمعرفة مواضع القوة والضعف المبلغ عنها.

Terra: الخيار الافتراضي للإنتاج

Terra هو الاختيار الاقتصادي لمعظم المنتجات. إذا كان تطبيقك يعمل جيدًا على GPT-5.5، فابدأ بترحيله إلى Terra واختبر الفروقات بدل الانتقال مباشرة إلى Sol.

استخدم Terra افتراضيًا في:

  • مساعدات الدردشة
  • التلخيص
  • إنشاء المحتوى
  • معظم مسارات RAG
  • إجابات الدعم الفني
  • تحويل النصوص وصياغة البيانات

القاعدة العملية: لا تنتقل من Terra إلى Sol إلا إذا أثبتت سجلاتك أو تقييماتك أن المهمة تحتاج هذا الفرق.

Luna: للحجم والسرعة

Luna مخصص للمهام التي تكون فيها النتيجة منظمة أو قصيرة ولا تحتاج استدلالًا طويلًا، مثل:

  • تصنيف التذاكر
  • استخراج الكيانات والحقول
  • توجيه الطلبات
  • كشف اللغة أو النية
  • إنشاء مسودات أولية
  • إرجاع قيم JSON منظمة

بسعر $1 للإدخال و$6 للإخراج، تبلغ تكلفة Luna خُمس تكلفة Sol على جانبي العداد. لا تدفع Terra أو Sol لمهمة تنتهي بإجابة من كلمة واحدة أو حقل JSON بسيط.

المصيدة في الخيار الافتراضي

الاسم المستعار المجرد gpt-5.6 يوجه الطلبات إلى Sol. إذا استخدمته دون تحديد المستوى، فقد اخترت أعلى تسعير دون قصد.

ثبّت معرف النموذج صراحة في كل طلب:

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "input": "صنّف تذكرة الدعم حسب مستوى الاستعجال ومنطقة المنتج.",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

في خدمة تعالج شهريًا 50 مليون رمز إدخال و10 ملايين رمز إخراج:

النموذج التكلفة الشهرية التقريبية
Luna $110
Terra $275
Sol $550

نفس حركة المرور قد تكلف خمسة أضعاف بسبب سلسلة نموذج واحدة. راجع تحليل أسعار GPT-5.6 للحصول على الأسعار الكاملة وخصومات التخزين المؤقت. كما يقدم مقال سيمون ويليسون عن الإطلاق مراجعة مستقلة مبكرة للمطورين.

طابق النموذج مع عبء عملك

1. مسار برمجي قائم على وكلاء

اختر Sol إذا كان التنفيذ يتضمن عشرات الخطوات أو استخدام أدوات متتابعًا. يتيح النموذج كتابة JavaScript لتنسيق استدعاءات الأدوات، ويُنفذ هذا الكود في بيئة V8 معزولة دون وصول للشبكة. كما يحمل الاستدلال المستمر السياق بين الدورات.

في مسار من 40 خطوة، قد يؤدي قرار سيئ في الخطوة 12 إلى إهدار بقية التنفيذ. هنا تصبح جودة النموذج أقل تكلفة من إعادة تشغيل المهمة أو إصلاح آثارها.

راجع الملف التعريفي الكامل لـ Sol لتفاصيل المستوى الرائد.

2. مساعد دردشة إنتاجي

ابدأ بـ Terra. المستخدم يهتم بسرعة الإجابة وفائدتها أكثر من فرق المعيار بين Sol وTerra في الأسئلة الروتينية.

نفّذ تصعيدًا انتقائيًا إلى Sol بدل استخدامه للجميع:

const model =
  ticket.requiresMultiStepReasoning
    ? "gpt-5.6-sol"
    : "gpt-5.6-terra";
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

استخدم هذا النمط فقط إذا أثبتت سجلاتك أن فئة محددة من الطلبات تستفيد من Sol. لا تدفع سعر المستوى الرائد لسؤال مثل: “كيف أعيد تعيين كلمة المرور؟”.

3. معالجة مستندات عالية الحجم

اختر Luna، ثم فعّل التخزين المؤقت للمطالبات الطويلة المتكررة. يدعم GPT-5.6 نقاط توقف تخزين مؤقت صريحة باستخدام:

{
  "prompt_cache_options": {
    "mode": "explicit",
    "ttl": "..."
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

وفقًا للمعلومات المتاحة:

  • تحصل قراءات ذاكرة التخزين المؤقت على خصم 90%.
  • تُحتسب عمليات الكتابة بمعدل 1.25× من سعر الإدخال.
  • يبقى المحتوى المخزن لمدة 30 دقيقة على الأقل.

هذا مفيد عند إعادة استخدام موجه نظام طويل عبر آلاف المستندات. كما أن إعدادات تفاصيل الرؤية original وauto تحافظ على أبعاد الصورة المصدر، وهو أمر مهم عند استخراج حقول من صور المسح.

مستويات الجهد تغيّر المعادلة

المستوى ليس المتغير الوحيد. يدعم GPT-5.6 ستة مستويات لجهد الاستدلال:

none
low
medium
high
xhigh
max
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

لذلك لا تقارن فقط بين Sol وTerra على الإعداد نفسه. اختبر مثلًا:

  • gpt-5.6-terra مع high
  • gpt-5.6-sol مع medium

قد يسد Terra مع وقت تفكير إضافي جزءًا كبيرًا من فجوة الجودة بتكلفة رموز أقل. هذه ليست مقارنة مواصفات؛ إنها تجربة يجب تشغيلها على مهامك.

مثال:

{
  "model": "gpt-5.6-terra",
  "input": "حلل سبب فشل هذا الاختبار واقترح إصلاحًا مع خطوات تحقق.",
  "reasoning": {
    "effort": "high"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

تشير إرشادات الترحيل من OpenAI إلى أن الانتقال يتطلب ضبطًا دقيقًا، لا مجرد تبديل لاسم النموذج. ابدأ بمهام تمثيلية، ثم اختبر مستوى الجهد الحالي مقابل مستوى أقل.

يكتب GPT-5.6 إجابات أقصر ومقدمات عامة أقل، لذلك راجع المطالبات القديمة. إزالة تعليمات مثل “كن موجزًا” قد تمنع الحصول على إجابات مختصرة أكثر من اللازم.

للعمل الذي تفضّل فيه الانتظار على إعادة التشغيل، يتوفر وضع Pro في المستويات الثلاثة:

{
  "reasoning": {
    "mode": "pro"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

هذا إعداد وليس نموذجًا منفصلًا، لذا يمكنك تشغيله على Terra أو Sol أو Luna.

اختبر النماذج الثلاثة قبل الالتزام

الإجابة الصحيحة على سؤال “أي نموذج يجب أن أستخدم؟” هي: النموذج الذي يحقق أفضل نتيجة على مطالباتك. المعايير العامة ليست حركة مرور إنتاجك.

اختبار نماذج GPT-5.6

نفّذ مقارنة عملية خلال عشر دقائق:

  1. اجمع من 10 إلى 20 مهمة حقيقية من سجلات الإنتاج.
  2. ضمّن المهام السهلة والصعبة وحالات الفشل السابقة.
  3. نزّل Apidog واضبط عنوان OpenAI الأساسي ومفتاح API مرة واحدة.
  4. ضع معرف النموذج في متغير بيئة باسم model.
  5. أنشئ طلبًا واحدًا يستخدم {{model}}.
  6. شغّل المجموعة نفسها على:
    • gpt-5.6-sol
    • gpt-5.6-terra
    • gpt-5.6-luna
  7. قارن المخرجات مع معاييرك الخاصة.
  8. سجّل حقول usage من كل استجابة.
  9. اضرب أعداد الرموز في بطاقة الأسعار لحساب تكلفة المهمة.

نموذج متغير بيئة:

model=gpt-5.6-terra
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ونموذج طلب:

{
  "model": "{{model}}",
  "input": "{{prompt}}",
  "reasoning": {
    "effort": "medium"
  }
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ستظهر نتيجتان غالبًا:

  • Terra يطابق Sol في نسبة أكبر من المهام مما توحي به فجوة السعر.
  • Luna ينجح في مهام المخرجات المنظمة، مثل التصنيف والاستخراج، أكثر مما يوحي به سعره.

لكن لا تعرف أين ينكسر هذا النمط في تطبيقك إلا بتشغيل التقييم.

أين تتناسب Ultra؟

Ultra ليس معرف نموذج API. إنه إعداد متعدد الوكلاء يشغل أربعة وكلاء بالتوازي افتراضيًا، وينفق رموزًا أكثر عمدًا مقابل نتائج أسرع للمشكلات الصعبة.

وفقًا لـ OpenAI، يرفع Ultra نتيجة Sol في Terminal-Bench 2.1 من 88.8% إلى 91.9%.

يعتمد توفره على المنتج والخطة:

خطة ChatGPT الوصول إلى GPT-5.6
مجاني / Go Terra
Plus Sol وTerra وLuna مع التحكم في الجهد لكل نموذج، وSol يبدأ من الجهد المتوسط
Pro / Business / Enterprise كل ما سبق، بالإضافة إلى Sol Pro
ChatGPT Work (Pro / Enterprise)، وCodex (Plus فأعلى) Ultra

راجع مركز مساعدة OpenAI لخريطة الوصول الحالية.

إذا كنت تبني عبء عمل متعدد الوكلاء في الكود، فتابع الإصدار التجريبي متعدد الوكلاء في Responses API، وهو النظير البرمجي للفكرة نفسها.

الأسئلة الشائعة

هل gpt-5.6-terra جيد بما يكفي ليحل محل GPT-5.5 في الإنتاج؟

بالنسبة لمعظم أعباء العمل، نعم. تضع OpenAI Terra كمنافس لـ GPT-5.5 بسعر يقارب النصف، ويعني استخدام نفس Responses API أن التبديل منخفض المخاطر من ناحية التكامل.

نفّذ تقييماتك قبل الترحيل، وراقب طول المخرجات لأن إجابات GPT-5.6 أقصر بطبيعتها.

ماذا يحدث إذا استدعيت الاسم المستعار gpt-5.6؟

يُوجّه طلبك إلى Sol ويُحاسب بسعر Sol: $5 لكل مليون رمز إدخال و$30 لكل مليون رمز إخراج. لا يتعطل شيء، لكن التكلفة تظهر لاحقًا في الفاتورة.

حدد gpt-5.6-terra أو gpt-5.6-luna صراحة عندما يكون المستوى الأرخص كافيًا.

هل يمكنني التبديل بين المستويات دون تغيير التكامل؟

نعم. تشترك Sol وTerra وLuna في Responses API نفسها. التبديل هو تغيير قيمة model في طلبك:

- "model": "gpt-5.6-terra"
+ "model": "gpt-5.6-sol"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

تعمل مستويات الجهد ووضع Pro عبر المستويات الثلاثة أيضًا. راجع دليل كيفية استخدام GPT-5.6 API للحصول على شكل الطلب الكامل.

هل أحتاج إلى خطة ChatGPT محددة لاستخدام هذه النماذج عبر API؟

لا. الوصول إلى API متاح ذاتيًا لأي حساب API دون قيود خطة للمستويات الثلاثة. مستويات ChatGPT تتحكم في منتج الدردشة فقط، بينما تظل Ultra قدرة مرتبطة بـ ChatGPT Work وCodex بدلًا من كونها نموذج API مستقلًا.

ساعتك الأولى مع المستويات

ابدأ بـ Terra واجعل Sol وLuna يثبتان حاجتك إليهما:

  1. استخدم gpt-5.6-terra كنقطة بداية.
  2. انتقل إلى Sol فقط عندما تثبت تقييماتك وجود فجوة جودة تستحق التكلفة، وغالبًا في مهام الوكلاء طويلة الأفق.
  3. انتقل إلى Luna للمخرجات القصيرة والأحجام الكبيرة.
  4. ثبّت معرفات النماذج الصريحة في جميع البيئات.
  5. اختبر مستوى الجهد قبل تغيير المستوى؛ قد يكون Terra مع high أرخص ترقية جودة متاحة.
  6. شغّل أصعب عشرة مطالبات إنتاجية على المستويات الثلاثة.
  7. اختر النموذج بناءً على الجودة واستخدام الرموز، لا على رسوم الإطلاق.

حمّل مطالباتك إلى Apidog، ووجّه تعريف طلب واحد إلى معرفات النماذج الثلاثة عبر متغير بيئة، ثم دع مخرجاتك وأرقام usage تحسم القرار.

Top comments (0)