在 Tabbit 中使用 GPT-5.6 Terra
在 Tabbit 中使用 GPT-5.6 Terra
精选提示词
GPT-5.6 Terra API 模型参数与工具配置
这份官方模型页给出了 Terra 的模型 ID、推理档位、上下文/输出上限、价格和 Responses API 工具面，可直接作为接入前的配置基线。
GPT-5.6 Terra 前端交互原型提示词与验证工作流
官方发布页公开了可直接复制的交互原型提示词，适合用 Terra 先生成可运行的前端草稿，再通过渲染检查和迭代打磨视觉与交互。
GPT-5.6 Terra 长上下文成本阈值与路由工作流
把单次输入是否超过 272K tokens、是否高频调用工具和是否需要终端执行作为路由条件，才能避免 Terra 的低标价在超长请求上失真。
Framer Agent 用 GPT-5.6 Terra 生成入场动画与布局变体
把“先问少量关键选择、再统一执行、保留现有设计系统”写进提示，可让 Framer Agent 用 Terra 快速完成页面级动画或布局探索。
Codex Agent.md 的 GPT-5.6 多代理路由规则
把任务复杂度到模型的路由规则写入 Agent.md，可以让 Codex 的主 Agent 在可拆分任务中按复杂度选择 Sol、Terra 或 Luna，并避免简单任务无谓启用子 Agent。
Codex Multi-Agent V2 的 Terra 子代理默认配置
将 Multi-Agent V2 缩小为最多 4 个并发线程、以 Terra 高推理作为子代理默认，并把“何时委托”留给 AGENTS.md/根提示，是一个可复用的额度与容量控制起点。
测评与真实反馈
GPT-5.6 Terra System Card 安全防护与 Agent 边界
System Card 将 Terra 与 Sol、Luna 一起评为网络安全及生物化学领域的 High capability、但未达到 Critical；其安全边界必须和工具 Agent 的确认、提示注入防护及数据破坏测试一起评估。
GPT-5.6 Terra SonarSource 4,444 Java 任务代码质量与安全复测
在同一组 4,444 个 Java 任务和 medium 推理配置下，Terra 生成的代码更短、缺失完成更少，但认知复杂度、bug/vulnerability 和 code smell 密度更高，必须接入静态分析与测试。
OpenAI 官方 GPT-5.6 Terra 基准、定价与任务边界
OpenAI 将 Terra 定位为日常工作的均衡层：官方表中它在编码、电脑使用、学术、工具使用和长上下文上明显强于 GPT-5.5 的若干项目，但这些数字是发布方结果，不能替代相同 harness 的独立复测。
GPT-5.6 Terra Artificial Analysis 智能、成本与编码 Agent 指数
Artificial Analysis 的指数显示 Terra max 的 Intelligence Index 为 55、Coding Agent Index 为 77，并把它的成本位置放在 Sol 与 Luna 之间，但 Terra 并非所有成本/智能 Pareto 前沿的最优点。
GPT-5.6 Terra Reddit LLMDevs 按角色小样本路由基准
这个小样本本地基准没有证明 Terra 是通用最优，但显示 Terra max 在一个主输出角色中拿到 4.86/5、在一项植入 bug 修复中 4/4 正确却耗时 102.20 秒，适合把它当候选路由而非默认结论。
OpenAI
在 Tabbit 中使用 GPT-5.6 Terra
汇总 GPT-5.6 Terra 的提示词指南、测评与社区反馈，帮助你判断适合的任务并直接开始使用。