Tabbit
在 Tabbit 中使用 GPT-5.6 Luna
GPT-5.6 Luna · 模型速览
这里集中放置已审核的任务指南、公开测评和证据边界。客户端是否开放模型，仍以当前账户为准。
Tabbit 模型与权限需以当前账户核实。
把资料整理成结构化结果，制作视觉原型，或开始一个编码任务。
把“The builder’s guide to GPT-5.6：Luna 的模型选择、代理编排与缓存”整理为可执行的任务入口，明确输入、运行环境、交付格式和验收边界；使用前确认模型版本与来源限制。
把“GPT-5.6 Prompting Guide：Luna 的工作契约与模型路由”整理为可执行的任务入口，明确输入、运行环境、交付格式和验收边界；使用前确认模型版本与来源限制。
把“Apply Occam’s Razor：减少 Luna/Codex 过度设计的提示词”整理为可执行的任务入口，明确输入、运行环境、交付格式和验收边界；使用前确认模型版本与来源限制。
把“Reddit Codex：解决 Luna 子代理兼容性的诊断与验证提示词”整理为可执行的任务入口，明确输入、运行环境、交付格式和验收边界；使用前确认模型版本与来源限制。
公开结果来自不同版本、档位和测试方法；未知值保持未知。
这条证据围绕“GPT-5.6 Luna Benchmarks & Pricing（公开基准与定价）”记录特定条件下的观察；版本、样本与运行环境不能外推为统一排名或当前生产保证。
这条证据围绕“I benchmarked GPT-5.6 Sol/Luna/Terra by role：角色化测评”记录特定条件下的观察；版本、样本与运行环境不能外推为统一排名或当前生产保证。
这条证据围绕“Agents on Rails：8 个模型、21 项原子任务”记录特定条件下的观察；版本、样本与运行环境不能外推为统一排名或当前生产保证。
OpenAI
整理 GPT-5.6 Luna 的模型路由、提示词工作契约、成本基准与代码场景反馈，适合高频和易验证任务选型。