GPT-5.6 Terra, Sol и Luna: чем отличаются и когда что брать

Обновление, октябрь 2026. GPT-5.6 Terra (gpt-5.6-terra) сейчас недоступна в Zukko. Актуальный список моделей — страница «Модели»↗ или GET https://api.zukko.pro/v1/models. Ближайшая замена: gpt-5.6-sol.

В каталоге под линейкой GPT-5.6 значились три id: gpt-5.6-terra, gpt-5.6-sol и gpt-5.6-luna; сейчас доступны gpt-5.6-sol и gpt-5.6-luna. Это OpenAI-совместимые модели с extended thinking и контекстом 1,000,000 токенов (не у всех моделей каталога так: у GLM — 128K и без vision). Открытого описания, чем конкретно они отличаются друг от друга по качеству или скорости, каталог не публикует, и гадать по названиям — Terra, Sol, Luna — плохая стратегия: имя ничего не гарантирует про размер модели или её поведение.

Что можно узнать без единого токена

Прежде чем сравнивать модели на реальных запросах, стоит посмотреть на разницу в цене и лимитах — это не требует ключа:

curl https://api.zukko.pro/v1/models/info | jq '.data[] | select(.id | startswith("gpt-5.6"))'

Эндпоинт /v1/models/info отдаёт расширенную информацию: лимиты и цены по каждой модели. Если цена за токен у вариантов различается заметно (у Sol — $0.30, у Luna — $0.10 за 1M токенов), это уже практический ориентир — дорогая модель в линейке обычно рассчитана на более сложные задачи, дешёвая — на объём.

Список без деталей, но с самим фактом существования моделей, доступен ещё проще:

curl https://api.zukko.pro/v1/models

Сравнение на одном и том же запросе

Самый честный способ понять разницу — прогнать одинаковый промпт через доступные модели линейки и сравнить не только текст ответа, но и заголовки, которые приходят вместе с ним.

import requests

KEY = "fetch_ваш_ключ"
PROMPT = "Объясни разницу между optimistic locking и pessimistic locking на примере обновления баланса счёта"

for model in ["gpt-5.6-sol", "gpt-5.6-luna"]:
    resp = requests.post(
        "https://api.zukko.pro/v1/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}"},
        json={
            "model": model,
            "messages": [{"role": "user", "content": PROMPT}],
            "max_tokens": 600,
        },
        timeout=120,
    )
    cost = resp.headers.get("X-Zukko-Cost-Micros")
    print(model, "cost_micros=", cost, "len=", len(resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]))

Заголовок X-Zukko-Cost-Micros показывает стоимость именно этого запроса в микродолларах — миллион микродолларов равен доллару. Прогнав так десяток характерных для вашей задачи запросов, вы получите не абстрактный бенчмарк из чужой статьи, а разницу в цене и объёме ответа на своих собственных промптах.

Считать токены заранее, если нужен OpenAI-совместимый путь

Для моделей на пути /v1/chat/completions и /v1/responses нет отдельного бесплатного эндпоинта подсчёта токенов, аналогичного /v1/messages/count_tokens у Anthropic-совместимого режима — тот считает только под Claude-модели. Для GPT-5.6 линейки практичнее ориентироваться на usage в самом ответе и на историю через GET /v1/usage.

Extended thinking у обеих доступных моделей одинаково доступен

Раз у линейки GPT-5.6 есть extended thinking и контекст 1M, разница между Sol и Luna не в наличии этой возможности, а в том, как каждая справляется с задачей при её включении и во что это обходится по цене и времени ответа. Проверяется это тем же способом — одинаковый запрос, сравнение стоимости и содержания ответа.

Что делать, если модель из линейки сняли

Если модель из линейки выключают (как это уже произошло с gpt-5.6-terra), запрос к ней возвращает 503 model_disabled — не 404 и не model_retired. Замену смотрите в актуальном списке GET https://api.zukko.pro/v1/models или на странице «Модели» в кабинете; для Terra ближайшая замена — gpt-5.6-sol.

Если вы привыкли к gpt-4o или gpt-4

В каталоге таких id нет — это старые имена от прямого OpenAI API, а не что-то временно отключённое. При переходе на шлюз вместо них нужно явно выбрать один из актуальных id: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-luna для линейки GPT, либо модель другого семейства — claude-sonnet-5, glm-5.3 и так далее (актуальный список — GET https://api.zukko.pro/v1/models), если задача позволяет сменить не только версию, но и вендора. Автоматической подмены имени не происходит: старый id просто вернёт 404 model_not_found.

Баланс до и после — честная проверка суммарных затрат

Если сравнение идёт не на одном запросе, а на пакете из нескольких десятков, удобнее сверяться не построчно по X-Zukko-Cost-Micros, а по балансу целиком:

curl https://api.zukko.pro/v1/balance -H "Authorization: Bearer fetch_ваш_ключ"

Запустите пакет запросов на одной модели, посмотрите баланс до и после, повторите то же самое для другой модели — так разница в суммарной стоимости моделей на реальном объёме видна без ручного суммирования заголовков по каждому запросу.

Если сравниваете через инструмент, а не напрямую

Если тестовые запросы идут не через отдельный скрипт, а прямо из Cursor, Cline или другого OpenAI-совместимого инструмента, убедитесь сначала, что база указана с суффиксом /v1: https://api.zukko.pro/v1. Без него сравнение моделей превратится в сравнение кода ошибки 404 — самая частая причина, почему "модель не отвечает", на деле не имеет отношения к выбору между Sol и Luna.

Практический вывод

Без опубликованной спецификации сравнивать Sol и Luna по описанию бессмысленно — ориентироваться стоит на /v1/models/info для цены и на собственный прогон характерных запросов для качества. Это займёт пять минут и десяток центов, зато даст ответ под конкретную задачу, а не общее мнение о линейке.