GPT-5.6 中兼顾能力与成本的主力档位。适合需要图像理解、工具调用和较长材料处理的生产任务；若任务难度和交付质量优先，选择 Sol；若重在高并发成本控制，选择 Luna。

GPT-5.6 系列的旗舰档位，面向复杂专业工作与高质量交付。支持图像输入、函数调用和结构化输出，并可承载超长上下文；对时延或单位成本敏感的高频任务，可考虑 Terra 或 Luna。

GPT-5.6 的高并发、成本敏感档位。适合摘要、分类、改写和批量自动化；需要复杂专业判断或质量优先的多步任务时，优先选同系列 Sol。

面向代码、知识工作和 STEM 问题的旗舰推理模型。支持图像输入、函数调用和结构化输出，50 万 token 上下文适合跨文件分析与长材料处理；不需要高难度推理时可选成本更低的模型。

Anthropic 迄今最强的公开发布模型，专为高难度推理与长周期智能体（agentic）任务打造。原生支持 100 万 token 超长上下文与 128k 输出，自适应思考默认常开；擅长在任务欠明确时自主探索环境、制定计划并持续推进长程编码与多智能体编排，需要人工介入前能把任务推进得更远。

Sonnet 档位的日常主力模型，重点是在较低成本下提供接近旗舰的智能体、编码和知识工作能力。默认 100 万 token 上下文与自适应思考适合长文档、代码库和多步工具任务；需要最深推理或受限高风险安全研究时，仍应评估更高档或专用模型。

面向项目级代码和长周期智能体任务的 LongCat 2.0 主力模型，原生 100 万 token 上下文，支持工具调用和多步推理。更适合装下大型仓库、长文档和自动化工作流后持续推进；如果只是轻量问答或低延迟闲聊，选择更小的 Flash/Lite 类模型会更省。

面向代码、代理和复杂生产力任务，相比 Doubao Seed 2.0 在长上下文、长输出和工具任务上更进一步；对比 Qwen、GLM、DeepSeek 等同类国产旗舰，它适合作为中文办公、代码和多步自动化场景的高性价比选择。

面向文生视频，相比 HappyHorse 1.0 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。

面向参考生成视频，相比 HappyHorse 1.0 更突出音频原生生成，一次完成对白、音效和背景音乐；对比 Veo、Kling、Runway，它的差异化优势在声画同步和角色一致性工作流。适合短剧、广告、电商和品牌营销视频。