Sol、Terra、Luna：用实测数据说话
表中同时列出上一代 GPT-5.5 作为基线——Sol 与它标价完全相同，这也是多数人真正需要的那组对比。
| 指标 | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra | GPT-5.6 Luna | GPT-5.5上一代 |
|---|---|---|---|---|
| 综合评分 | 4.70 | 4.38 | 4.34 | 4.54 |
| 拿到满分 5.00 的场景数 | 5 / 8 | 2 / 8 | 1 / 8 | 0 / 8 |
| API 定价（每 100 万 token 输入 / 输出） | $5 / $30 | $2.50 / $15 | $1 / $6 | $5 / $30 |
| 每次调用成本 | $0.00360 | $0.00161 | $0.00113 | $0.00393 |
| 每质量分成本 | $0.00077 | $0.00037 | $0.00026 | $0.00087 |
| 中位延迟 | 4,640 ms | 3,598 ms | 7,998 ms | 3,925 ms |
| 最适合 | 疑难长文档、法律与学术文本、术语一致性 | 延迟敏感场景与批量翻译 | 每质量分成本最低 | 上一代旗舰，作为对比基线保留 |
| Belin Doc 可用性 | 已上线 | 已上线 | 未接入 | 已上线 |
三档到底该为哪一档付钱？
你要的是能拿到的最好译文
Sol
8 个场景中有 5 个拿到满分。它与 GPT-5.5 标价相同，综合分却高出 0.16，而且单次调用更便宜——表达同样的意思，它写的输出 token 更少。
你在优化的是延迟
Terra
中位延迟 3,598 ms，是我们受测的 7 个模型中最快的一个，同时综合分仍有 4.38，明显高于开源权重的替代方案。
你在优化的是成本
暂时选 Terra
Luna 的每质量分成本是家族里最低的，但目前尚未接入 Belin Doc。在你今天能选到的档位里，Terra 是更便宜的那个。
一个与官方定位相反的结果
Luna 被定位为轻量、快速的档位。它确实最便宜——但在我们的顺序采集中，它是三档里最慢的，中位延迟 7,998 ms，约为 Terra 的 2.2 倍。需要说明的口径：所有模型走的是同一条调用链路，这部分差距可能反映的是链路而非模型本身。
把 GPT-5.6 放进全部受测模型里看
前三名彼此相差不到 0.03 分，落在评委判分的噪声之内。真正拉开差距的是价格：Sol 以全场并列最低的每质量分成本达到了这个水平，而 Gemini 3.1 Pro 的每分成本约为它的 3.4 倍。
| 排名 | 模型 | 综合分 | 每次调用 | 每质量分 | 中位延迟 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.8 | 4.73 | $0.00366 | $0.00077 | 4,084 ms |
| 2 | Gemini 3.1 Pro | 4.71 | $0.01222 | $0.00259 | 4,380 ms |
| 3 | GPT-5.6 Sol | 4.70 | $0.00360 | $0.00077 | 4,640 ms |
| 4 | GPT-5.5 | 4.54 | $0.00393 | $0.00087 | 3,925 ms |
| 5 | GPT-5.6 Terra | 4.38 | $0.00161 | $0.00037 | 3,598 ms |
| 6 | GPT-5.6 Luna | 4.34 | $0.00113 | $0.00026 | 7,998 ms |
| 7 | DeepSeek V4 Pro | 4.18 | $0.00068 | $0.00016 | 7,372 ms |
怎么测的
- 受测模型
- 7
- 文档场景
- 8
- 每格轮次（取中位数）
- 3
- 参与判分的译文
- 168
- 盲评评委，均不参赛
- GPT-5.4 · Claude Opus 4.7
- 核验日期
- 2026-07-10
Sol 的分数是从哪来的
评委在五个维度上为每条译文打 1 到 5 分。下面是 Sol 在全部八个场景上的中位数。
- 忠实度
- 4.8
不添油加醋，也不悄悄漏译——合同与论文的硬性要求。
- 流畅度
- 4.8
读起来像用目标语言直接写成的，而不是从原文解码出来的。
- 术语一致性
- 4.8
第 3 页定义的术语，到第 80 页仍是同一个译法，全篇不漂移。
- 风格贴合
- 4.7
语域能过河：法律条款仍像法律，文学散文仍像文学。
- 格式保真
- 4.5
表格、代码标识符与 Markdown 结构原样带过来。
三步用 GPT-5.6 翻译
- 01
上传文档
拖入 PDF、Word、PPT、Excel 或 EPUB 文件，整本书也可以。
- 02
选择 Sol 或 Terra
按你的优先级挑一档 GPT-5.6，再设置目标语言。
- 03
下载译文
版式、表格与术语原样保留，仍是原始文件格式。
GPT-5.6 文档翻译常见问题
选档位之前，大家最常问的几个问题。
- GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 有什么区别？
- 它们是同一代模型的三个能力档，不是三个世代。Sol 的推理上限最高，价格也最高（每 100 万输入 / 输出 token 为 $5 / $30）；Terra 是均衡档（$2.50 / $15）；Luna 是轻量、最便宜的一档（$1 / $6）。在我们的实测中，Sol 综合 4.70 分，Terra 4.38 分，Luna 4.34 分。
- 文档翻译该选哪一档？
- 只要质量重要，就选 Sol——它在我们的 8 个文档场景中有 5 个拿到满分 5.00。如果延迟更重要，就选 Terra：中位延迟 3,598 ms，是我们受测的 7 个模型中最快的，综合分仍有 4.38。
- Belin Doc 上能用 GPT-5.6 Luna 吗？
- 目前不能。Belin Doc 提供 GPT-5.6 Sol 与 GPT-5.6 Terra。Luna 参与了我们的实测并公开了结果，是为了让整个家族的对比是完整、诚实的，但它当前不能作为翻译模型选用。
- GPT-5.6 翻译比 GPT-5.5 更好吗？
- Sol 更好：同样的标价下综合分 4.70 对 4.54，而且因为输出 token 更少，单次调用还更便宜。Terra 与 Luna 的综合分低于 GPT-5.5，但单次调用成本分别约为其一半和三分之一——这正是这两档存在的意义。
- 这些分数是怎么测出来的？
- 7 个模型翻译 8 类文档场景——学术、法律、技术文档、文学、漫画对白、Markdown 表格、长文档术语一致性等——每格跑 3 轮，共 168 条译文。候选译文被匿名化并在每轮重新打乱，再由 GPT-5.4 与 Claude Opus 4.7 两名评委按 1 到 5 分判分。两名评委都不在参赛名单里，因此没有模型给自己打分。全部原始译文与评委打分都已完整归档，本文引用的数字直接出自这份归档。
- 用 GPT-5.6 翻译贵不贵？
- 按真实文档而非标价来算：Sol 平均每次调用 $0.00360，Terra 为 $0.00161。除以各自达到的质量分，就是每质量分 $0.00077 与 $0.00037。在 Belin Doc 上你可以免费开始翻译；更大的文档与高级模型可能按套餐消耗额度。
- 支持哪些文件格式和语言？
- 支持 PDF、Word（DOCX）、PowerPoint（PPTX）、Excel、EPUB 等格式，并保留原始版式、表格与排版。Belin Doc 支持 100 多种语言之间的互译。
- GPT-5.6 文档翻译免费吗？
- 可以免费开始翻译。每个账号都包含每月免费页数；更大的文档或高级模型可能按你的套餐消耗额度。
数据来源
本页的每一个数字都可以追溯到来源。评分与延迟出自我们自己跑的实测，定价直接取自厂商官方定价页。没有一条引自发布会通稿。
| 来源 | 类型 | 核验日期 | 用于 |
|---|---|---|---|
| Belin Doc 内部实测数据集7 模型 × 8 场景 × 3 轮 | 一手实测 | 2026-07-10 | 综合评分、维度中位数、满分场景计数、每质量分成本 |
| 顺序延迟采集记录并发 = 1 | 一手实测 | 2026-07-10 | 中位延迟，并发 = 1 顺序采集 |
| developers.openai.com/api/docs/pricing在新标签页中打开 | 厂商官方定价 | 2026-07-10 | 三档的官方标价 |
| GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna | 已发布评测 | 2026-07-10 | 完整方法与八个场景的逐项拆分 |
只有后两行可以点击：定价一行跳转到 OpenAI 官方定价页，评测一行给出逐场景的完整拆分。前两行标出的是这些数字所依据的原始测量产物。