我用 GPT-5.6 干了一周末的活，先說說它到底變了什么

事情是這樣的。

7 月 10 號凌晨，我照例睡前刷了一眼手機，看到 OpenAI 發了條推送。點進去以后我以為自己眼花了——Codex 的獨立入口，沒了。

不是下架，不是改名， 相當于Codex整合吞并了原ChatGPT對話模塊。

與此同時，GPT-5.6 系列模型——Sol、Terra、Luna 三兄弟——正式上線。一個模型升級，一個產品合并，一個界面改版， 三件事集中在同一天凌晨上線。 你可以說這是 OpenAI 近兩年來動作最大的一次更新，也可以說，那個從 2022 年 11 月 30 號開啟的 Chat 時代，在這一天正式交棒了。

接棒的叫 Agent。

我花了一個周末的時間，用新版 ChatGPT 和 GPT-5.6 實打實干了幾個活，先跟你聊聊我看到的。

打開新 ChatGPT，我以為開錯了 App

更新完桌面端，我盯著界面愣了大概五秒鐘。

原來的聊天框去哪了？

整個窗口的視覺重心被兩個入口占據：左邊是Work，右邊是Codex。Work 的菜單欄里擺著文檔、PPT、Excel 三件套——一看就是奔著"幫你干活"去的。Codex 那邊還是熟悉的終端和文件樹，給寫代碼的人留了一條熟悉的回家路。

那曾經的 ChatGPT——那個全世界幾億人每天問問題的對話框——去哪了？

它在右邊，縮成了一個小小的懸浮 Tab。點開以后彈出一個窄窄的聊天窗，像極了微信電腦版的那個小窗。怎么說呢，那個曾經改變了一切的聊天界面，現在看起來像個歷史遺留功能。

說實話，我心里確實咯噔了一下。

不過話說回來，滿屏的 UI 邏輯其實是原來的 Codex，你如果用慣了 Codex 就不會覺得陌生。從這個角度想，OpenAI 的合并策略挺聰明的：沒有另起爐灶搞一個"Codex Work"，而是直接把 ChatGPT 這個十億周活的巨無霸給改造了。對普通用戶來說心智負擔幾乎為零——"它能幫我做 PPT 了"永遠比"你得學一個叫 Codex 的工具"好接受。

Sol、Terra、Luna，到底怎么選

GPT-5.6 這次不是發一個模型，是發了三個。

OpenAI 還給 Sol 配了兩檔新推理強度：Max（比以前的 xhigh 給更多思考時間）和 Ultra（默認四個 Agent 并行干，重活最多上十六個）。不過 Ultra 只有 $100 和 $200 的 Pro 用戶才能開，Plus 用戶只能用 Max。

以前大家選模型問的是"哪個最強"。GPT-5.6 之后，問題應該變成"這件事值不值得上最強的"。大部分時候，Terra 就夠了。它定位在 Sol 和 Luna 中間，卡在一個很微妙的位置——能力跟 GPT-5.5 基本持平，價格只要一半。

為了驗證這事，我拿了三個真實需求去試。

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第一個活：做一塊臺風大屏

那幾天剛好有臺風預警，我隨手給了 Codex 一個需求：接一個公開的臺風數據接口，生成一個單 HTML 文件的可視化大屏。

GPT-5.5 其實也能做這個。它會接接口，把數據塞進頁面，給你一個有地圖有卡片的界面。但問題就在這里——"有"不等于"好用"。GPT-5.5 的版本像一個完成了需求清單的產品：地圖 ?、卡片 ?、標題 ?，齊活。但所有信息被同樣的卡片包著，堆在一起，顏色只是為了好看，跟風速和路徑沒什么關系。

GPT-5.6 Sol 的版本不一樣的地方在于：它開始考慮誰在看這個頁面。

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第二個活：同一臺發動機，三個模型畫了三遍

這是個有意思的測試。

我想做一個直列四缸四沖程發動機的交互演示——有活塞、有連桿、有曲軸、有氣門，還要能在動畫里看到四沖程循環和點火順序。這活兒不簡單，因為不是放張漂亮機械圖就完事了，你得讓四個氣缸的空間關系、時序邏輯同時成立。

我干了這么一件事：把同一份需求，分別扔給了 Sol、Terra、Luna。

結果很有意思。三個模型都做出了能跑的頁面，但畫風完全不同。

Sol像一個眼里只有機械原理的工程師。它先處理的不是顏色、布局、動效，而是四個氣缸的相位關系——1 缸和 4 缸配對、2 缸和 3 缸配對，曲軸怎么轉，1-3-4-2 的點火順序在 720 度循環里怎么分布。它的畫面不一定最好看，但你會感覺到它在認真回答一個核心問題：這臺發動機為什么這樣動？

Terra更像一個靠譜的產品經理。它在機械、說明和視覺之間找了個舒服的位置，不追求每個齒輪都對到微米級，但整體結構完整、標注清楚、可讀性高。你拿去給同事演示，對方能看懂。這就夠了。

Luna是標準的設計驅動型選手。配色最大膽，動效最豐富，信息面板排得滿滿當當，第一眼確實讓人"哇"。但你如果較真去對每個連桿的角度、每個氣門的開閉時間，就能發現一些小瑕疵。它優先讓你覺得好看，其次才讓機器跑得對。

真正重要的也不是第一版誰更快，而是誰在第一版之后能自己發現問題并愿意接著修。在這點上，Sol 的耐心明顯比其他兩個更長一些。

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第三個活：把模型差異本身做成一個頁面

前兩個活算是試用，第三個活是我把這些觀察整理成了一個東西。

我讓 GPT-5.6 幫我生成了一個模型區別說明頁面。首頁先講 5.6 跟 5.5 到底有什么區別，然后四個模塊展開：效率變化、推理強度分層、工具協同、安全邊界。接著是三張模型卡片——Sol、Terra、Luna 各自的能力畫像——再后面是對比矩陣和決策樹。

這是我覺得 GPT-5.6 時代跟之前最大的不同：AI 不只是在幫你寫東西，它開始幫你把一堆亂七八糟的信息，組織成一個別人也能看懂、能用的東西。

額度變了：5 小時的緊箍咒摘了，但別高興太早

有一個容易被忽略但非常重要的變化：Codex 之前那個每 5 小時就要"續命"的額度限制，取消了。

以前高強度用戶得掐著表算時間，甚至有人專門設鬧鐘發消息就是為了不讓額度浪費。現在不搞這一套了，只看周額度。

聽起來是大解放對吧？

但配合 GPT-5.6 的 Token 消耗速度，這個"自由"的體感可能跟你想象的不太一樣——咱們接著往下聊。

好處說完了，那壞處呢？

聊了這么多好聽的，該說說不那么好聽的部分了。

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Token 刺客，名不虛傳

GPT-5.6 確實更強了，但燒起 Token 來也是真不含糊。

我實測下來，一個簡單點的臺風路徑任務，它吭哧吭哧跑了快一個小時，不是卡住了，是真的在認真做。但看著額度條往下掉的速度，說實話有點肉疼。

網上的吐槽更狠。有人直接管它叫"Token 刺客"。我覺得這個比喻挺精準的 ——它不聲不響地就給你把額度干沒了。

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Ultra 不是萬能藥

有個國外的測評團隊跑了一組 HTML5 物理模擬測試，結果很有意思。

Sol Ultra 花了 32900 Token、0.33 美元生成的物理場景，實際物理效果反而比 GPT-5.5 更差。GPT-5.5 只用 12400 Token、0.11 美元就贏了——三倍的價格，更爛的結果。

這不難理解。Ultra 的原理是派多個 Agent 并行干活，默認四個，最多十六個。但如果你的任務需要全局一致性——比如物理模擬里的力、動量、碰撞時序——多 Agent 分頭跑產生的協調成本，可能比帶來的收益還高。你實際上是在花錢買更多內部討論，而不是買更好的結果。

所以 Ultra 不是"開了就變強"的按鈕。它挑任務。能拆開干的活適合它，不能拆的千萬別硬上。

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你收藏的那些 Skills，可能該刪了

GPT-5.6 上線以后，社區有個共識形成得特別快：以前那些必裝的 Skills，現在反而成了累贅。

Superpowers、grill、各種幾百字的角色設定和步驟拆解——這些東西在模型沒那么聰明的時候有用，相當于手把手給它畫流程圖。但現在的模型自己就有 Agent 規劃能力了，你給它塞一堆外掛指令，反而把上下文污染了，思考時間變長，Token 消耗變高，輸出質量還未必更好。

有網友形容得特別損："這玩意兒跟那種一裝就后臺常駐還關不掉的流氓軟件似的，吃 Token 比吃大米還快。"

話糙理不糙。新模型配新用法。以前寫提示詞是手把手教——"你先做 A，再做 B，檢查 C，最后輸出 D"。現在更接近跟同事交代工作——"我要這個結果，這些是我知道的背景，這幾個邊界別碰，做完幫我驗證一下長這樣"。

OpenAI 自己的工程師也發了份 GPT-5.6 提示詞指南，核心建議就一句話：說清楚你要什么，而不是教它怎么做。

一個周末，三個項目，一輪 UI 磨合，無數次感嘆"Token 又沒了"的瞬間。

但說真的，我還是覺得 GPT-5.6 是一個值得認真對待的版本。

2022 年底的那個聊天框，教會了幾億人什么是 AI。2026 年 7 月的這個 Workbench，開始讓這些 AI 把活干完。

從"幫我回答"到"幫我把事做完"——這大概就是 GPT-5.6 時代最值得期待的變化了。

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