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GPT-5.6 Terra vs Luna：同一个家族，10 倍价差该花在哪
结论先行：Terra（输入 $2.2/百万 token）用来做「错了要返工」的判断型任务，Luna Pro（$0.22）用来做「错了再跑一遍」的吞吐型任务。两者接口完全相同，切换只改一个模型名。
两个变体的定位差别
OpenAI 对 GPT-5.6 家族按算力档位切分：Terra 是旗舰主力档，Luna 是高速轻量档。站内当前在售的相关变体有 openai/gpt-5.6-terra、openai/gpt-5.6-terra-pro 与 openai/gpt-5.6-luna-pro 三个，上下文都在 105 万 token 量级，输入模态为 文件、图像、文本。
判断自己需要哪一档，不用读参数表，只要问一句：这个任务的输出错了，我需要人工返工吗？
- 需要返工（合同条款、代码改造、结构化数据、对外文案）→ 上 Terra
- 不需要返工（打标签、初筛、批量改写、草稿池）→ 用 Luna Pro，省下的钱拿去多跑几轮
站内实时价格对照（采集 2026-10-08）
| 变体 | 站内输入（$/百万） | 站内输出（$/百万） | 上下文 | 输入模态 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-terra | $2.2 | $13.2 | 105 万 | 文件、图像、文本 |
| gpt-5.6-terra-pro | $2.2 | $13.2 | 105 万 | 文件、图像、文本 |
| gpt-5.6-luna-pro | $0.22 | $1.32 | 105 万 | 文件、图像、文本 |
对照 OpenRouter 挂牌价：terra $2/$12，luna-pro $0.2/$1.2——站内价 = 挂牌 ×1.1，这 10% 是支付宝通道和国内直连线路的成本，价格口径与 ai.ulnit.com/pricing 完全一致。
同一份活交给谁：三种典型排法
排法一：全量上 Terra。 适合月输入量在百万 token 量级以内的团队。用 3 百万输入 token 估算，全额走 terra 是 $6.6；换成 luna-pro 则是 $0.66。差价看着不大，但当你把量放大到百倍（日志清洗、全站文案改写），这个差额会决定项目能不能长期跑。
排法二：Luna 初筛 + Terra 复核（推荐）。 先用 luna-pro 把 90% 的明显不合格样本剔掉，剩下 10% 交给 terra 精修。判断型任务的数量被压缩了一个数量级，成本随之下降，而质量由 Terra 兜底。
排法三：按输出长度分配。 输出价的倍差同样是 10 倍（$13.2 vs $1.32）。长文生成、逐句润色这类输出膨胀的任务，先问「这段输出值得按 Terra 的输出价付费吗」，答案是否就切 Luna。
换变体要改什么代码
OpenAI 兼容格式下只有一个字段：
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="***", base_url="https://ai.ulnit.com/v1")
def ask(prompt, model="openai/gpt-5.6-luna-pro"):
return client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
).choices[0].message.content把 model 参数在 openai/gpt-5.6-luna-pro 与 openai/gpt-5.6-terra 之间切换即可，鉴权、地址、返回结构都不用动。生产环境建议把模型名做成配置项，按任务类型路由。
常见问题
Terra 和 Luna 的接口真的一样吗？
一样。都属于 GPT-5.6 家族，走同一套 OpenAI 兼容接口，只有模型名不同，base_url 都是 https://ai.ulnit.com/v1。切换不需要改鉴权或解析逻辑。
先用哪个开始试？
先用 luna-pro 把流程跑通（价格低一档，调试期的无效调用不心疼），确认提示词稳定后再把关键环节切到 terra。注册即领 0 元尝鲜套餐（7 天 50 万额度），两个变体都能试，不必先充值。
terra-pro 和 terra 价格一样，选哪个？
两者站内挂牌价相同（输入 $2.2、输出 $13.2，采集 2026-10-08）。价格没有差异就不该靠价格选，建议用你的真实任务各跑一轮再定，不要根据传闻决定。
输出价这段能不能再省？
能。把输出压短（要求 JSON、限制字数、去掉寒暄）比换模型更直接，因为输出 token 单价通常远高于输入。长文任务可直接换 luna-pro，输出价从 $13.2 降到 $1.32。