Ciyo · GPT-6
GPT-6 与 GPT-5.6 怎样选？面向创作工作的比较
GPT-6 Astra 可以纳入涉及参考资料、推理和多工具协作的复杂创作任务评估。GPT-5.6 Sol 支持许多相同输入和工具，公开标准 token 价格也更低，因此值得一起比较。最终应看哪种方式能把你的作品做到可以通过审核。
本文依据截至 2026 年 9 月 7 日的官方文档，并提出一套可执行的比较方法，没有声称做过两个模型的受控创作实测。下文的 GPT-5.6 专指 Sol，Terra 和 Luna 是其他选项，不混在同一个结论里。
先比较真正不同的参数
Astra 和 Sol 都列出文本与图片输入、文本输出，以及 1,050,000 token 上下文。最大输入同为 922,000，最大输出同为 128,000。在这组比较里，版本号更大并没有带来更大的官方上下文容量。
Astra 推理程度从 low 开始，Sol 还支持 none。输入不超过 272,000 token 时，Astra 标准输入与输出价格为每百万 10 与 50 美元，Sol 促销价为 4 与 20 美元，官方注明至少持续至 2026 年 11 月 21 日。测试记录应同时包含模型、推理设置和服务档位。
| 项目 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol |
|---|---|---|
| API 模型 | gpt-6-astra | gpt-5.6-sol |
| 输入 / 直接输出 | 文本与图片 / 文本 | 文本与图片 / 文本 |
| 上下文窗口 | 1,050,000 token | 1,050,000 token |
| 推理程度 | low 至 max | none 至 max |
| 每百万输入 / 输出标准价 | $10 / $50 | $4 / $20 促销价 |
需求分析要看有没有解决含糊之处
复杂需求常常同时要求高端感、低价表达、多个受众和有限的手机页面空间，参考图也可能风格相反。有用的结果应指出冲突，给出有依据的建议，遇到无法推断的商业决定时提出具体问题。
给两个模型相同需求，让它们写出带明确假设的制作计划。检查必要声明是否保留、受众是否准确，以及是否区分已批准事实与建议。更长的计划仍然可能遗漏核心决定。如果 Sol 稳定满足这些条件，这一步未必需要付更多费用。
比较图片流程时保持图片模型一致
推理模型可以搭配独立图片工具工作。如果 Astra 与 Sol 调用不同图片模型，就很难把画面差异归因于前面的策划。应使用相同图片模型、尺寸、质量参数和参考素材。
把判断拆开，先评估需求和提示词是否清晰，再评估成图的产品准确性、构图、文字和后续可编辑性。生成结果存在波动，需要重复几次。描述最终图片时，也应说明像素由哪个图片工具生成。
多步骤任务要检查修改如何传到成品
OpenAI 强调 Astra 跨工具工作、等待异步工具时继续独立任务，以及任务中接收新要求的能力。这些功能可能适合同时包含研究、落地页和多份素材的宣传项目，实际收益取决于应用是否实现相应能力。
用真实工作中会出现的修改来测试，例如第一版出来后更换标题，并要求增加窄屏版本。记录模型是否保留旧的已批准事实、更新全部受影响位置并核对成品。初稿漂亮，修改后各处不一致，仍然会增加生产成本。
计算机操作成绩能说明哪些问题
OpenAI 发布材料中的 OSWorld 2.0 对比使用延迟模拟，Astra 约 40 分钟达到 72.6%，Sol 约 75 分钟达到 65.7%。这些是厂商在特定评测条件下报告的成绩，可以作为进一步测试计算机操作任务的依据。
品牌还原、审美和本地语言质量需要单独审核。完成更多软件任务的评测成绩，不能证明某张产品图外形准确，也不能直接当作所有宣传任务的提速承诺。先用评测决定值得测什么，再用自己的交付物作选择。
做一组自己能判断的对照任务
选三类有代表性的任务，例如含冲突约束的创作需求、以图片为主的落地页审阅，以及同时影响多个成品的修改。使用有权分享的资料，去掉无关机密。在看到结果前写好验收条件，包括准确文案、必要素材、手机表现和导出格式。
保持输入和工具权限一致，记录模型标识、推理程度、日期、参数、总耗时、工具费用和纠正次数。条件允许时隐藏模型名让审核者评判，并保留全部输出。单个惊艳案例不足以决定团队默认工具。
错误产品声明或无法使用的导出文件应直接判为未通过，不能靠画面漂亮抵消。通过必要检查后，再比较层级、可读性、一致性和剩余修改工作。这样既保留审美判断，也避免编造一个通用分数。
计算做到通过审核的费用
按当前短上下文标准价，同样 token 用量的 Astra 是 Sol 的 2.5 倍。假设 20,000 未缓存输入与 4,000 输出 token，分别为 0.40 和 0.16 美元，未含图片工具及其他费用。模型实际用量和尝试次数不同，完成成本也会变化。
分别记录模型费、工具费与人工审核时间。省下的少量 API 费用可能被更长的修稿时间抵消；对确定性很高的改写增加推理，也可能只增加账单。应比较多次任务中每份通过审核的交付物，而非孤立的一次回答。
把结果写成默认选择和切换条件
一种可测试的规则是让 Sol 处理要求清楚的日常任务，让 Astra 接手反复未通过验收或协调难度较高的任务。这只是建议的工作规则，实际评估也可能支持某个团队默认使用 Astra，或发现改善需求比换模型更有效。
写清切换触发条件，例如约束仍未解决、修改反复遗漏，或任务依赖 Astra 特定接入能力。切换时保留相同需求与素材，保证第二个模型拿到同样证据。在 Ciyo 做图时，也可以独立评估图片工具及其输出。
一份可信的比较应该能说到多具体
有用的结论可以是某模型在你的手机落地页修改任务中需要更少纠正，或者两者都能写出合格图片需求但费用不同。把日期、次数和测试条件放在结论旁边，避免推到未测试的工具、语言或任务。
创作团队需要能够重复得到好结果的工作方式。清楚的参考资料、稳定的验收条件与诚实的审核记录，让两个模型都更容易比较，也方便价格和任务改变后重新做决定。
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关于 Astra 与 Sol 的常见问题
GPT-6 的上下文比 GPT-5.6 Sol 更大吗？
当前两者都列出 1,050,000 token 上下文，最大输入与输出也相同，其他能力和价格有差异。
Astra 生成的图片一定更好吗？
官方文档没有建立这个结论。流程可能调用独立图片模型，应在相同条件下分别评估策划、图片工具和实际结果。
所有创作任务都应该换成 Astra 吗？
先测试有代表性的任务，再根据通过审核的质量、修改工作、耗时与总费用决定哪些任务值得切换。
带着真实需求做一次比较
在 Ciyo 中使用相同参考资料和图片参数，保留候选结果，比较做到可以发布的素材各需要多少工作。