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title: "[玫瑰]【DCJSJ】GPT-5.6简评：OpenAI把Codex做成了完整工作平台，真实任务反馈反哺模型进步 事件：OpenAI发布GPT-5.6，提供Sol"
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# [玫瑰]【DCJSJ】GPT-5.6简评：OpenAI把Codex做成了完整工作平台，真实任务反馈反哺模型进步 事件：OpenAI发布GPT-5.6，提供Sol

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## 正文

[玫瑰]【DCJSJ】GPT-5.6简评：OpenAI把Codex做成了完整工作平台，真实任务反馈反哺模型进步

事件：OpenAI发布GPT-5.6，提供Sol、Terra、Luna三档模型，全部集成进ChatGPT桌面端，并推出语音模型GPT-Live。

1️⃣ OpenAI正在把ChatGPT接近10亿周活导入Codex；Agent从程序员工具变成办公室工具。

ChatGPT周活超9亿，Codex周活刚超500万，前者约为后者的180倍。Codex已有超100万用户用于开发以外的工作，知识工作者增速是开发者的3倍。此次Chat、Work、Codex合并并向免费用户开放，本质是降低Codex的使用门槛，把ChatGPT流量导入Agent工作流。

OpenAI真正瞄准的是法律、营销、金融、运营等更大规模的知识工作者。即使仅1%的ChatGPT周活转化，也对应约1000万用户，接近当前Codex周活的两倍。

2️⃣ AI从提供建议升级为交付结果；真实工作流形成任务反馈闭环。

ChatGPT负责获客和交互，Codex负责Agent执行，Work降低非程序员门槛，Sites完成成果交付。随着用户从“向AI提问”转向“把任务委托给AI”， OpenAI有望同时提升Agent渗透率、单用户任务量和单任务Token消耗；并利用任务失败和验收反馈持续优化模型及工具链。

3️⃣ 前沿模型维持定价权、同等智能的token价格持续下降。

Sol每百万Token输入5美元、输出30美元，Terra是2.5和15美元，Luna是1和6美元，Sol单价是Luna的5倍， 最前沿模型依然有强定价权；Terra以更低价格承接接近上一代旗舰的能力，Sol则由客户为更高成功率付费。
同等能力的token单价在降，但Ultra默认协调四个Agent并行，会增加复杂任务的Token消耗、工具调用和运行时长，单项复杂任务成本并不低。ChatGPT语音及听写周用户超1.5亿，GPT-Live进一步降低任务布置门槛， 整体Token与算力需求有望扩大。

[玫瑰]我们认为，LLM公司的壁垒正从单一模型能力，扩展为 “模型—产品—真实任务反馈”的正循环，产品覆盖越广，越能发现真实任务分布、失败模式和用户验收标准，进而优化评测、后训练和Agent工具链。类似Claude Code之于Anthropic， Codex正在成为OpenAI进入真实工作流、推动模型持续迭代的重要载体。

## 总体总结

主题正文
1. [玫瑰]【DCJSJ】GPT-5.6简评：OpenAI把Codex做成了完整工作平台，真实任务反馈反哺模型进步
2. 事件：OpenAI发布GPT-5.6，提供Sol、Terra、Luna三档模型，全部集成进ChatGPT桌面端，并推出语音模型GPT-Live。
3. 3️⃣ 前沿模型维持定价权、同等智能的token价格持续下降。
4. Sol每百万Token输入5美元、输出30美元，Terra是2.5和15美元，Luna是1和6美元，Sol单价是Luna的5倍， 最前沿模型依然有强定价权；
5. Terra以更低价格承接接近上一代旗舰的能力，Sol则由客户为更高成功率付费。
6. 同等能力的token单价在降，但Ultra默认协调四个Agent并行，会增加复杂任务的Token消耗、工具调用和运行时长，单项复杂任务成本并不低。
7. ChatGPT语音及听写周用户超1.5亿，GPT-Live进一步降低任务布置门槛， 整体Token与算力需求有望扩大。
8. [玫瑰]我们认为，LLM公司的壁垒正从单一模型能力，扩展为 “模型—产品—真实任务反馈”的正循环，产品覆盖越广，越能发现真实任务分布、失败模式和用户验收标准，进而优化评测、后训练和Agent工具链。