GPT-5.6 系列推出 Sol（旗舰）、Terra（均衡）、Luna（极速轻量）三级分层模型，统一支持 150 万超长 Token 上下文。该系列采用分层能力与定价机制，旨在适配不同任务复杂度，有效避免高端模型滥用导致的成本浪费。
一、默认调用策略：规避旗舰模型溢价
未指定细分版本时，系统将默认调用最昂贵的 Sol 旗舰模型。建议按场景硬性分流：简单杂务使用 Luna，日常开发与业务逻辑使用 Terra，仅极度复杂的推理任务才启用 Sol。实测表明，按 80%（Luna）、15%（Terra）、5%（Sol）的比例分配任务，可在保障效果的同时降低约 50% 的成本。
二、固定提示词：开启缓存大幅降本
对于固定的人设、规则及指令模板，务必开启缓存功能。命中缓存后费用可降低至原价的十分之一，有效时长为半小时。此策略适用于高频重复场景（如固定客服、标准化数据处理），一次性长文本或临时任务无需开启，以免增加额外开销。
三、设置停止规则：防止无限输出浪费
GPT-5.6 自主性较强，若无限制易出现持续续写、扩展分析或自动添加内容的情况。由于输出 Token 成本高昂，所有任务均应设置终止约束，禁止模型擅自扩大任务范围。在代码生成场景中，需额外禁止自动创建子代理，避免后台无限递归导致费用激增。
四、控制上下文长度：避开溢价门槛
单轮上下文超过 272k Token 将触发溢价计费。应避免无脑堆砌历史对话或直接上传超大文件。建议先利用低价模型对长内容进行摘要、精简和去冗余，仅将关键信息输入高阶模型，从源头规避溢价。
五、调整推理强度：思考过程亦计费
模型后台的思考、推理及草稿生成过程均按输出 Token 计费。盲目开启最高推理强度会导致成本翻倍但效果提升有限。建议策略为：简单任务使用最低推理，日常任务使用中等推理，仅在需要深度分析时适度调高，优先通过切换高级模型而非堆砌推理强度来解决问题。
六、非实时任务：利用 Batch API 半价结算
针对夜间批量处理、数据清洗、打标及批量总结等非实时返回任务，应全部采用 Batch API。官方对此类接口提供半价结算优惠，可大幅降低成本。需注意，实时聊天、问答等需要秒级响应的业务不适用此模式，以免产生延迟。
七、关闭 Fast 加速模式：提升性价比
Fast 加速模式虽能提升速度，但会导致 Token 消耗增加两倍以上。绝大多数业务的瓶颈不在推理速度，开启该模式往往得不偿失。建议仅在紧急临时场景中短暂使用，常态下必须关闭。
八、构建高低分层链路：贵模型专攻难点
避免将所有请求直接发送至高级模型。应搭建前置过滤机制，利用低价模型进行任务判断、分类、垃圾请求筛选及初步提取。简单任务直接返回结果，仅将复杂、高价值任务上行至 Terra 或 Sol 模型。这是规模化降本最稳健且有效的架构思路。
实战落地核心总结
省钱核心逻辑：输出 Token 价格是输入的 5-6 倍，因此管控模型乱输出比精简输入更能节省成本。
Ultra 模式慎用：仅限超长复杂智能体任务，普通业务开启纯属溢价浪费。
平替可行性：大部分日常场景中，低价两款模型的效果与顶配差距不足 5%，完全可以替代。
账单异常排查：主要原因为对话无边界无限延伸、自动生成子代理以及单次上下文过大。