文章介绍OpenAI发布的GPT-6 Sol和Luna模型，讲解如何按任务类型选择模型和推理强度：Astra适合高难度重要任务，Sol平衡能力与成本，Luna适合明确、重复的批量任务。文章详细分析了各模型的定价、事实性表现、编程能力评测，并强调真实成本不能只看每百万Token单价，还需考虑返工和沟通轮数。同时介绍了提示词缓存机制的原理和使用技巧，包括前缀稳定性、显式缓存断点设置等，最后给出Codex普通用户和API开发者的具体实操建议与代码示例。
作者以内测用户视角详细测评了 Mojo——一个集快讯、聊天、行情监控于一体的加密货币 AI Agent 助手。文章介绍了网页端界面布局、资产页与 Agent 任务管理功能，并通过四轮实际问答进行验证：比较多币种 K 线指标（RSI、ATR）、构建市场拥挤度评分、用假数据演练复杂提醒规则等。总体评价：Mojo 中文交互友好、多资产表格整理快、缺数据时能明确告知，但存在数字错误、多余无据解释、数据导出未完成等问题，适合当作研究初稿助手，复杂自动化仍需人工核查。
文章梳理了 Codex 各模型的选型思路：先区分模型代际与两个层级——模型本身与推理强度。Astra 能力上限最高，适合复杂 Coding、长任务和 Agent；Sol 是旗舰主力；Terra 均衡；Luna 最快最省。推理强度（轻度到极高）决定模型思考的深度与用量消耗，效果提升并非线性，应按任务难度递增。作者给出实用建议：小改动用 Luna/Terra，常规功能用 Sol 中，复杂调试用 Sol 高，架构与疑难问题用 Astra，最重要任务用 Astra 极高/Ultra。核心是按任务复杂度分档使用，而非默认最强配置，以延长用量。
文章介绍了GPT-5.6系列的三种模型Sol、Terra和Luna的特点与适用场景，详细分析了它们在速度、成本和智能方面的差异。此外，文章还讨论了如何通过推理级别调整、缓存读取和多代理工作流来优化使用体验，并提供了选择最佳模型的策略。
文章介绍了Codex中多智能体编排的实际应用，包括如何通过Sol和Terra模型协调任务、分配角色以及管理上下文继承。还提供了实用技巧，如使用Skill模式优化智能体协作和调整推理工作量。
