GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna 的实际工作对比

这三个模型在 GetVibe 的 GPT-6 产品目录中各自处于不同定位。合适的选择取决于任务难度、你要求的推理程度以及输出长度。本比较使用了截至2026年10月3日查看的公开模型页面；显示的价格是目录实时渲染值，不代表基准测试结论。

当前目录快照

目录快照日期为2026年10月3日。部署时请查看每个链接对应的页面，因为当前 USD 费率可能会发生变化。

不要把模型后缀当作基准测试结果

仅凭模型名称，无法判断它处理你的代码仓库、工具 schema 或输出约束的能力。请使用一组统一的评估任务，其中包括一个带失败测试的 bug、一个小型多文件功能，以及一个不应进行编辑的解释任务。固定 prompt、commit、权限设置和测试命令。记录正确性、测试结果、延迟、输入/输出用量以及修复轮次。我们尚未为本文运行公开基准测试，因此表格比较的是价格和配置，而不是质量排名。

推理会同时改变行为和成本

每个模型都提供一组在其模型页面上说明的推理设置。先使用能够达到任务正确性要求的最低设置，然后针对失败案例提高设置。如果你的 prompt 请求代码、解释和测试，请有计划地为这些输出分配预算。

首次使用 OpenAI SDK 进行测试时，可以将模型 ID 作为配置，而不是将其写死在多个调用位置：

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"解释这个失败的测试，并提出最小修复方案。"}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

环境变量就是模型设置；它不是根据模型名称推导出来的。请将 API key 保存在 secret manager 中。

应该先尝试哪一个？

• Luna：对于简短、边界明确且容易验证的修改和任务，可以从这里开始。它较低的目录费率使其适合作为基线，但请确认其上下文和工具是否适合你的客户端。
• Sol：如果 Luna 基线未达到质量阈值，可以将其作为候选。请在相同测试上进行比较，而不是默认升级每个请求。
• 6.1 Sol：在多步骤规划或反复使用工具很重要的场景中进行测试。衡量它是否能减少足够多的修正轮次，从而抵消每 token 的价格差异。

请使用coding-agent 成本比较了解测试 harness，并使用推理 effort 指南了解参数行为。如需通过 coding agent 运行这些模型，请参阅Codex CLI 配置；Claude Code 使用不同的 Messages 协议。

进行公平的成本比较

记录每次尝试的输入和输出用量，包括失败的 patch 和重试。将总支出除以通过测试及评审标准的修改数量。重复执行任务，以计入结果波动。不要将供应商基准测试或某个令人印象深刻的单次响应当作你自己代码仓库表现的替代指标。在目录价格变化、CLI 升级或 prompt 发生重大变化后，重新运行同一组任务。

将选定的模型保存在单一环境或项目设置中，这样无需修改代码即可切换和回滚。发布一份简短的内部记录，包含日期、模型 ID、测试结果和实时模型页面链接。这比把比较文章当作永久排名更有用。