Astra、SOL、Luna，究竟怎么选？？

本周GPT 又发新版本了，Sol和 Luna，加上 Astra，究竟该选哪一个？而且从模型的档位从light 到 ultra，又该怎么选？ 是时候详细了解下模型选项&档位选择了。

先说结论 ：
一句话，如果你是 plus：常规任务用 Sol，明确的、偏操作的给 Luna，你觉得不能有任何差错的才上 Astra。
智能的档位从低档起步，结果不满意，再调高。

下面是细节：

1、Sol：日常主力 常规开发、写文档、一般需求，先用 Medium 起。 它比上一代 GPT-5.6 Sol 便宜 出整整50%。
2、Sol 拉到 High / Max：多数情况不值得 。Sol 的档位拉得越高，单价越逼近 Astra。要更强的能力，直接换 Astra 更划算，不要在一路把 Sol 拉满这件事上纠结。
3、Astra：复杂任务才有条件选。任务规划、需求理解、根因不明的Bug、跨模块重构、重要架构决策，把它们交给 Astra。 官方建议 Astra 从 Light 起步。用更强的模型，不代表要同时开最高推理档。
4、 Luna：明确的小任务，偏操作类的，比如提取日志、数据分类、格式转换、结构化总结这类边界清楚的任务，优先给 Luna。 官方推荐的起手档位是 High。

5、三档的官方起步档 Sol → Medium Luna → High Astra → Light 换新模型后档位要重新选，照搬上一代的高档大概率白花token。

6、Max 和 Ultra 别搞混 Max：单个模型多想一会，适合很难、又拆不开的问题 Ultra：多个子代理并行干，适合能拆开的活 （Luna 最高只到 Max，没有 Ultra） 收个尾： 说得清的任务给 Luna，要判断的任务给 Sol，你要万无一失的，才上 Astra。

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