跑龙虾AI（OpenClaw）该用哪档 GPT-5.6？选型思路与成本账

GPT-6 出来以后，GPT-5.6 还值不值得接

先看价格。OpenAI 在 2026 年 9 月发布了 GPT-6 一代，同名档位的标价比 GPT-5.6 低：GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Sol 都是 $2 / $10，GPT-5.6 Sol 是 $4 / $20；GPT-6 Luna 是 $0.10 / $0.50，GPT-5.6 Luna 是 $0.20 / $1.20。新接模型、没有旧配置要顾的，建议直接从 GPT-6 那几款里挑：各款价格见 GPT-6 四款的价格表，别家的候选见OpenClaw 可选模型对照：型号、接口名、许可与官方来源。想用 GPT-6.1 Sol 的先留意一点：OpenClaw 2026.9.8 的发布说明写着“Support for GPT-6.1 Sol was still incomplete in this release. These changes prepared for it.”，详见 OpenClaw 2026.9.8 更新说明里的常见问题。

这一页的三档分工、成本算法和升档做法讲的是 GPT-5.6，已经在跑的照用；换到 GPT-6 时成本算法不变，单价和型号名要换：OpenAI 的 GPT-6 一代有 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna 四款。交给 Terra 的日常任务，对应去看 GPT-6.1 Sol（gpt-6.1-sol，$2 / $10，输入价与 GPT-5.6 Terra 相同、输出低 $2）；交给 Luna 的批量轻活对应 GPT-6 Luna（gpt-6-luna）。

还在用 GPT-5.6 的话，三档这样分

• 日常任务，Terra 起步——强性能低成本档，多步任务的性能和账单最平衡。
• 大批量轻活，用 Luna——三档里最快最省，归类、抓取、批处理先交给它。
• 难题才上 Sol——三档里最强的一档，留给链条长、失败代价高的活，别拿它跑杂活。

为什么智能体特别吃 token

聊天是一问一答，智能体是循环：理解任务、调工具、看结果、决定下一步，直到任务完成。每一步都带着之前的对话历史和工具返回结果，任务越长，每一步的输入 token 越多。所以档位单价在智能体场景里的影响比聊天大得多：输入单价差 20 倍、输出差约 16.7 倍，账单按这个比例拉开。

三档在 agent 场景各自的位置

表内单价为 官方定价页 2026-10-07 显示的价格（短上下文档位；输入超过 272K token 的请求，输入价 2 倍、输出价 1.5 倍；Sol 为促销价，官方标注至少到 2026-11-21）；基准分数出自 官方发布页。价格会变，算真实账单以官方定价页为准。

另外一个跟 agent 直接相关的数字：Terminal-Bench 2.1 在“ultra”四子代理并行模式下从 88.8% 提到 91.9%，用的是多子代理并行（发布时为 beta）。写代码这一项要另看：按发布时的数字，重度复杂编码任务上是 Claude Fable 5 占优（同一张官方基准表里 SWE-Bench Pro 80% 对 64.6%；不过 OpenAI 另发过一份稽核报告质疑这套题本身的质量），两家当时的数字见 GPT-5.6 与 Claude Fable 5 的基准对比。这是 7 月的对比，今天给写代码的龙虾选大脑，先看 模型选型。

跑一次任务大概花多少钱怎么算

公式：

单次任务成本 ≈ 输入 token 数 × 输入单价 + 输出 token 数 × 输出单价

难点在估 token 数：历史和工具结果会反复进上下文，先看任务的步数和每步带进去的内容量，往大了估。

举一个算例（单价用上表的三档价）：拿一次累计输入 20 万、输出 2 万 token 的任务来算——

• Luna：0.2M × $0.20 + 0.02M × $1.20 = 约 $0.06
• Terra：0.2M × $2 + 0.02M × $12 = $0.64
• Sol：0.2M × $4 + 0.02M × $20 = $1.20

同样的用量换成 GPT-6 一代：GPT-6.1 Sol 是 0.2M × $2 + 0.02M × $10 = $0.60，GPT-6 Luna 是 0.2M × $0.10 + 0.02M × $0.50 = $0.03。

把它乘以每天的次数和一个月的天数，档位差距才显出来；真实用量看 OpenAI 后台用量页。

便宜档先跑、失败再升档，在 OpenClaw 里怎么配

先看官方的默认建议。官方模型文档写的是三条：主模型用你能用到的最新一代里最强的那个；回退列表用在对成本或延迟敏感的任务和低风险的对话上；带工具的 agent，或者要处理不可信输入的，避开老的、弱的档位。照这三条，日常带工具干活的默认模型不该放最便宜的一档。“便宜档先跑、失败再升档”建议只用在两类活上：定时任务，和出了错代价不大的低风险任务。升档由调用失败触发，不看任务难不难，Sol 只在前面的档位调用失败时接手。OpenClaw 里有两处可以配。

一处是默认模型的回退链。agents.defaults.model.fallbacks 是一个列表，主模型之后按顺序尝试（出处同上）。下面这种便宜档当主模型的写法，留给专门跑低风险轻活的实例：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "openai/gpt-5.6-luna",
        fallbacks: ["openai/gpt-5.6-sol"]
      }
    }
  }
}

示例里的主模型写的是 Luna，换成你要的档。当前的回退列表用 openclaw models fallbacks list 看。在会话里用 /model 手动选的模型不走这条链：它连不上时回复直接报错。

另一处是单个定时任务。建任务时 --model 指定这一个任务的主模型，--fallbacks 给它单独的回退列表，多个模型用逗号隔开。官方文档对定时任务的建议是：摘要、分类、状态检查这类例行活用轻模型，轻模型失败时需要升级的，就配 --fallbacks。

结果不满意想换档重跑，是改配置里的模型引用或在会话里发 /model 服务商/模型名；想固定分工，可以给不同 agent 各配一个模型。

发布时一并上线的两项 API 能力和成本有关：Programmatic Tool Calling 让模型写 JavaScript 在隔离的无网络 V8 运行时里编排工具调用（运行时限制见 官方文档），中间结果不用每步都塞回对话——发布页上两家客户报的降幅分别是 38% 和 63.5%，两个数统计的不是同一项，都是客户自述，拆解见 GPT-5.6 发布时的两项 API 新能力；显式 prompt 缓存断点（最短缓存生命 30 分钟）适合反复复用同一套长系统提示的场景，但注意缓存写入按 1.25 倍输入价计费，低频任务别乱开（缓存文档）。

怎么接到龙虾上

接法和别的云端模型一样：密钥写进 .env 的 OPENAI_API_KEY，模型写在 ~/.openclaw/openclaw.json 的 agents.defaults.model.primary，格式是“服务商/模型名”，换档位就是改这一行。完整步骤见给龙虾接大脑：云端 API 还是本地模型。三档各自的模型名用 openclaw models list --provider openai 查，照列表里的写法填；直连 API 的 openai/gpt-5.6 这个别名解析到 Sol 档。如果你还在犹豫要不要换掉现在的大脑，先看模型选型里按用途列的候选，再拿自己的任务试。

常见问题

跑 OpenClaw 默认该用 GPT-5.6 哪一档？

在 GPT-5.6 三档里选的话，Terra。它是强性能低成本档，输入单价是 Sol 的一半、输出单价是 Sol 的六成，日常多步任务当主力最平衡。跑不动的难题再临时切 Sol。

Luna 这么便宜，会不会太弱？

看活。归类、抓取、格式转换这类步骤清楚的轻活，Luna 的定位（最快最省）正合适；步骤模糊、要反复推理的任务建议别交给它。定时任务和低风险的轻活可以让它先跑，再在 fallbacks 里放高一档的模型，调用失败时由高一档接手；带工具的日常主模型，OpenClaw 官方模型文档建议用能用到的最强一代。

什么时候才值得上 Sol？

任务链条长、失败代价高的时候：复杂多步流程、跨很多领域的长程任务、返工比 token 更贵的活。Sol 是 GPT-5.6 三档里最强的一档，输出单价也是三档里最高的，别拿它跑批量轻活。