GPT-5.6 Terra API 中转

1. GPT-5.6 Terra 是什么

GPT-5.6 Terra（gpt-5.6-terra）在站内的定位描述为批量高并发模型：面向把成百上千份材料排进队列集中处理的负载形态，而不是追求单次请求的极限智能。

它的目录画像：

• 512K tokens 上下文：与家族基础版相同，单次可装载大型文档集。
• 能力标签：视觉理解、函数调用，图文混合的批量素材同样适用。
• $3/$18 每百万 tokens：介于 Luna 与基础版之间的中位价。

2. 批量吞吐场景的经济账

批量负载的成本公式很简单：总成本 = 单价 × 总 Token 量。Terra 在这个等式的两端同时占优：

• 单价端：与基础版同为 512K 上下文、相同能力标签，但渠道目录参考价低四分之一（$3/$18 对 $4/$24）——同样的批量计划，切换调用代号即可获得价差。
• 用量端：512K 大上下文允许把更多材料合并进单次请求，减少重复的系统提示与前缀开销。

与在线侧的分工同样清晰：Luna 负责对延迟敏感的交互请求，Terra 承接夜间跑批、定时汇总这类「晚一点没关系、但量大」的任务，两层的账单互不挤占。

跑批工程三点实践：

• 队列化提交：把待处理材料放入持久队列，控制并发速率平滑消耗配额，避免瞬时打满触发限流；
• 幂等重试：为每个批次项记录唯一 ID，重试前先确认该项是否已产出结果，防止重复计费与重复写入；
• 断点续跑：脚本按「最后一条已完成记录」恢复进度；长任务的稳定性评估可参考中转站稳定性评估指南。

3. 适用场景

文档库结构化

合同、研报、论文的批量摘要与字段抽取，512K 上下文可整卷投喂，减少切分拼接工程。

素材与商品信息处理

电商 SKU 描述改写、评论聚合分析等周期性跑批任务，图文混合输入直接覆盖。

数据管道增强环节

ETL 流程中的清洗、翻译、格式转换节点，以队列表驱动持续消费，按 0.05x 倍率稳定核算成本。

知识库预加工

RAG 知识库上线前的语料清洗、切片摘要等一次性大批量工作交给 Terra；运行期的检索问答再由在线档模型承接。

4. API 最小示例

curl https://www.codex789.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex789-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "从以下三份合同文本中抽取甲乙双方与生效日期"}
    ]
  }'

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://www.codex789.com/v1",
    api_key="sk-codex789-your-api-key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "把这批 JSON 记录里的地址字段标准化"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

批量任务的并发与重试策略可参考 AI API 中转站稳定性评估指南。

5. 价格与倍率说明

6. 常见问题