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GPT-5.6 系列 Sol、Terra、Luna 三档模型与提示缓存机制示意插画
OpenAI 于 2026 年 7 月 9 日正式发布 GPT-5.6 系列。AIHubMix 已完成三档模型接入:gpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna 现已可通过 Chat Completions 与 Responses 调用。本次发布同时调整了提示缓存的机制与计费——缓存写入开始独立计费。本文介绍三档模型的定位,并对缓存变化做逐项解读。

GPT-5.6 三档模型有什么变化

GPT-5.6 调整了命名体系:数字代表模型世代,Sol、Terra、Luna 是可独立演进的能力档位。官方定义为——Sol 是旗舰模型,Terra 是性能与 GPT-5.5 相当的低价档,Luna 是速度最快、价格最低的档位。
gpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna
官方定位面向复杂专业工作的旗舰模型智能与成本均衡面向成本敏感负载
上下文窗口1,050,0001,050,0001,050,000
最大输出128,000128,000128,000
知识截止2026-02-162026-02-162026-02-16
大致对应旧世代档位无后缀档mini 档nano 档
能力方面的官方口径:Sol 在编码、知识工作、网络安全与科学任务上取得当前最先进结果,官方称其为迄今最佳编码模型,在 Terminal-Bench 2.1 与 DeepSWE 上刷新纪录;Terra 性能与 GPT-5.5 相当且价格减半。系列新增 max 推理档位,Responses API 新增 Programmatic Tool Calling 与 multi-agent(Beta)能力。

缓存机制升级解读

GPT-5.6 之前,GPT 系列的提示缓存完全自动:前缀达到 1,024 Token 自动缓存,开发者无法控制缓存什么、保留多久,缓存在不活跃 5–10 分钟后清除。官方将 GPT-5.6 的缓存变化概括为「更可预期的提示缓存」(more predictable prompt caching),具体有三点:
  1. 保留时间从「最短 5 分钟」变为「至少 30 分钟」prompt_cache_options.ttl 当前仅支持 "30m",这是保底时长,实际可能保留更久。
  2. 新增显式缓存断点。在内容块上设置 prompt_cache_breakpoint 可以把缓存边界固定在稳定内容的末尾,断点之后的内容变化不会破坏之前的前缀缓存;prompt_cache_options.mode 设为 "explicit" 时只使用手动断点。
  3. prompt_cache_key 从优化项变为官方要求。GPT-5.6 起需设置该参数以启用更可靠的缓存匹配;官方建议单个 key 的流量控制在约 15 次/分钟内。

如何评估缓存写入 1.25 倍计费

GPT-5.6 起,缓存写入按基础输入价的 1.25 倍计费,缓存读取按 0.1 倍计费;此前的模型缓存写入不另计费。官方原文(出自 GPT-5.6 发布公告):“For GPT-5.6 and later models, cache writes are billed at 1.25x the model’s uncached input rate, while cache reads continue to receive the 90% cached-input discount.” 按官方倍率直接计算盈亏:写入一段前缀比不缓存多付 0.25 倍输入价,此后每命中一次省 0.9 倍输入价——前缀被复用 1 次即净节省,复用越多省越多。
  • 受益明显的负载:长系统提示词的 Agent 工作流、重复引用长参考资料的 RAG、携带大量工具定义的应用、只向后追加消息的多轮对话。这类负载前缀复用率高,0.1 倍读取价占主导。
  • 需要注意的负载:前缀不会复用的一次性长请求。自动缓存默认开启,这类请求会产生无法回收的 1.25 倍写入费;把 prompt_cache_options.mode 设为 "explicit" 且不设置断点,该请求即不使用缓存、不产生写入费。

对比:GPT-5.6 与 Claude 的提示缓存

GPT-5.6 的缓存设计与 Claude 的 cache_control 在多个维度上趋同,核心差异在默认行为:GPT 无需任何参数即自动缓存;Claude 需在请求中启用缓存——顶层 cache_control 字段(自动断点)或内容块级显式断点。
维度GPT-5.6 系列Claude 系列(全部活跃模型)
触发方式自动缓存,显式断点可选需启用:顶层 cache_control 自动断点,或内容块级显式断点
断点参数prompt_cache_breakpoint(内容块级)cache_control(顶层或内容块级)
断点数量上限每请求最多 4 个新写入最多 4 个断点
缓存保留至少 30 分钟默认 5 分钟(命中即免费刷新),可选 1 小时
缓存写入计费1.25x 输入价5 分钟档 1.25x,1 小时档 2x
缓存读取计费0.1x 输入价0.1x 输入价
最小缓存长度1,024 Token按模型 512–4,096 Token
命中要求断点前逐字节一致断点前逐字节一致
表中 Claude 列为全部活跃 Claude 模型的通用口径:写入 5 分钟档 1.25 倍、1 小时档 2 倍、读取 0.1 倍对全系统一(Anthropic 提示缓存文档),各模型差异只在最小缓存长度;GPT-5.6 列出处为 OpenAI 提示缓存指南 两家的断点上限、写入倍率(对应档位)、读取倍率完全一致;对开发者的实际含义是,同一套「固定内容在前、变化内容在后」的提示词结构策略在两家模型上通用。迁移成本集中在参数语法:GPT 用 prompt_cache_breakpoint + prompt_cache_key,Claude 用 cache_control

两种协议的缓存写法对比

同一个「缓存固定长指令」的场景,两种协议的最小实现如下。示例选用 gpt-5.6-solclaude-opus-4-8——两者基础输入价相同($5/M),缓存写入(1.25 倍)与读取(0.1 倍)换算出的实际单价也完全一致,只有写法不同: GPT 协议在顶层设置 prompt_cache_key(长前缀自动缓存,无需断点标记);Claude 协议在顶层设置 cache_control 启用自动缓存,需要精确控制缓存边界时再改用内容块级断点:
GPT-5.6(Chat Completions)
curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "prompt_cache_key": "my-app-report-v1",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "[固定长指令,≥1024 Token]"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the key figures."
      }
    ]
  }'
Claude(Messages)
curl https://aihubmix.com/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-8",
    "max_tokens": 1024,
    "cache_control": {"type": "ephemeral"},
    "system": "[固定长指令,≥1024 Token]",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the key figures."
      }
    ]
  }'
对照两段请求,差异集中在:端点(/v1/chat/completions/v1/messages)、鉴权头(Authorization: Bearerx-api-key + anthropic-version)、缓存参数(顶层 prompt_cache_key 与顶层 cache_control)、Claude 需要显式 max_tokens。两段请求均经 aihubmix.com 实测(2026-07-10):gpt-5.6-sol 第二次调用 cached_tokens: 2816claude-opus-4-8 第一次调用 cache_creation_input_tokens: 3632、第二次 cache_read_input_tokens: 3632 除请求格式外,机制层面的差异有三处:
  1. 启用方式:GPT 不加任何缓存参数也会自动缓存,prompt_cache_key 用于提高命中可靠性;Claude 需要声明——内容块级 cache_control 断点,或请求顶层 cache_control 自动模式。
  2. usage 字段:GPT 的缓存读取量在 prompt_tokens_details.cached_tokens;Claude 将写入量与读取量分别报告为 cache_creation_input_tokenscache_read_input_tokens,便于分别核对写入与命中。
  3. 生存期控制:GPT-5.6 的 ttl 当前仅支持 "30m";Claude 默认 5 分钟(命中即免费刷新),可选 "ttl": "1h"(写入按 2 倍计费)。

跨协议互换模型时需要修改什么

AIHubMix 网关支持跨协议调用:OpenAI 兼容接口可以调 Claude 模型(cache_control 直接写进 OpenAI 格式的消息内容块,写法见提示词缓存实践);Claude 兼容的 /v1/messages 也可以调 GPT-5.6(实测可用)。互换模型时检查三项:
  • model 换成目标模型 ID;
  • 缓存参数换语法:prompt_cache_key / 显式断点对应 Claude 的 cache_control
  • usage 读数换字段名:cached_tokens 对应 Claude 的 cache_read_input_tokens
提示缓存的推荐链路:GPT 模型走 Chat Completions(本文实测命中链路),Claude 模型两种协议均可。

对比:GPT-5.6 与旧代 GPT 缓存

维度GPT-5.6 之前GPT-5.6 及之后
缓存写入不另计费1.25x 输入价
缓存保留不活跃 5–10 分钟清除,最长 1 小时至少 30 分钟
缓存控制显式断点、explicit 模式、prompt_cache_key 可靠匹配
24 小时扩展保留部分模型支持 prompt_cache_retentionprompt_cache_options.ttl 取代(当前仅 30m)
变化的方向一致:旧代缓存免费但不可控、保留时间不确定;GPT-5.6 对写入收费,同时给出保底保留时间和精确的缓存控制手段。按倍率计算,前缀平均被复用 1 次以上时节省即超过新增的写入成本;30 分钟保底保留与可控断点提高了达到这一复用率的确定性。

在 AIHubMix 上开始使用

三档模型均已上线,模型 ID 为 gpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna。缓存无需额外配置,相同长前缀连续请求即可命中:
Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

long_context = "You are a meticulous assistant for analyzing quarterly financial reports... [固定不变的长指令,≥1024 Token]"

for i in range(2):
    completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.6-sol",
        prompt_cache_key="my-app-report-assistant-v1",
        messages=[
            {"role": "system", "content": long_context},
            {"role": "user", "content": "Summarize the key figures in one sentence."},
        ],
    )
    print(completion.usage.prompt_tokens_details)
第二次调用的 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens 大于 0 即为命中(实测示例:cached_tokens: 2816)。参数说明、计费细节与命中排查见 GPT 提示词缓存文档。

常见问题

GPT-5.6 在 AIHubMix 上可以用哪些接口调用?

Chat Completions(/v1/chat/completions)、Responses(/v1/responses)与 Claude 兼容的 Messages 接口(/v1/messages)均可调用,三档模型已全部上线。提示缓存当前推荐通过 Chat Completions 使用。

客户端不做改动,升级到 GPT-5.6 后计费有什么变化?

提示缓存默认自动生效,前缀达到 1,024 Token 的请求会产生按 1.25 倍输入价计费的缓存写入项;前缀被复用时按 0.1 倍读取价计费。前缀复用率高的应用总成本通常下降;完全不复用前缀的一次性长请求可用 explicit 模式关闭缓存。

用过 Claude 提示缓存,迁移到 GPT-5.6 需要修改什么?

提示词结构策略不变:固定内容放最前、变化内容放最后。参数从 cache_control 换成 prompt_cache_breakpoint,并增加 prompt_cache_key;保留时间从 5 分钟/1 小时两档变为 30 分钟保底。

GPT-5.6 三档如何选择?

官方口径:复杂专业工作与编码任务选 Sol;日常工作负载选 Terra(性能与 GPT-5.5 相当、价格减半);成本敏感的大批量场景选 Luna。三档上下文窗口与最大输出相同,可按任务复杂度分层路由。

官方参考

本文模型规格、缓存机制与计费倍率均来自以下官方来源: 站内配套文档:GPT 提示词缓存 · Claude 提示词缓存 · 提示词缓存实践
前往模型广场查看 GPT-5.6 系列价格,或在文档中心了解更多接入方式。
更新时间:2026-07-10