中小团队选AI模型，不用纠结跑分，先问自己三个问题：预算多少？数据能出境吗？主要用来做什么？

7月10日OpenAI发布GPT-5.6全系列（Sol/Terra/Luna），加上此前Claude Fable 5的推出，主流大模型的价格已经分层很清楚了：

表格看完，问题就变成了一个：你属于哪种情况？

情况一：预算充足，就要最好的

如果你做的是复杂推理、高精度数据分析、核心代码开发——这类任务对模型能力要求最高，Sol和Fable 5才是够用的起点。

Fable 5在编程上领先半个身位，Sol在综合推理和多场景覆盖上更均衡。两者输出价都在30−50/百万Token，不算便宜，但核心业务的产出值这个价。

结论： 预算够、追求顶配，Sol和Fable 5二选一，编程偏多选Fable 5，综合场景选Sol。

情况二：日常够用就行，追求性价比（大多数团队的选择）

大多数中小团队的需求其实很集中：内容写作、数据分析、轻度编程、客服、翻译——这些工作Terra和Luna都能覆盖。

Terra均衡（2.5/15），适合当主力。Luna省钱（1/6），适合高频轻量任务。一个团队Terra+Luna混着用，成本可控，效果也不差。

另外，Codex被并入ChatGPT桌面端后，聊天、编程、办公三合一，中小团队不需要买一堆独立工具。

结论： 日常够用就行，Terra当主力、Luna给高频任务，这是大多数团队最均衡的方案。

情况三：数据不能出境，合规优先

这不是技术选择，是合规红线。工信部刚对Claude Code出了后门警告，阿里已全面禁用Claude。如果客户在国内、数据在国内，国产模型不是"替代方案"，而是必须考虑的选项。

好消息是国产模型早就够用了。中国大模型周调用量23.45万亿Token，连续十周超美国。DeepSeek V4、通义千问、豆包、Kimi在日常场景完全不输海外模型，价格还低一个数量级。

这个情况不受业务类型限制——做编程、做内容、做客服都一样，只要数据不能出境，就先看国产模型。

结论： 有合规要求，DeepSeek V4、通义千问、豆包、Kimi选一个就行。

情况四：预算极致压缩（个人开发者或微小团队）

如果每个月就几十块钱预算——不用纠结，直接DeepSeek V4当主力。

它的输入价约¥0.5/百万Token，在国产模型里也是性价比最高的之一，写代码、写文案、做分析都够了。如果偶尔需要海外模型的特定能力，再加一个Luna（1/6），按需使用，两个模型加起来月开销不到一杯咖啡钱。

结论： 预算紧张就DeepSeek V4主力、Luna辅助，够用就好。

最后说一句：模型会一直变，跑分也会变，但对自己需求的判断力不会过时。与其追最强模型，不如想清楚自己到底在做什么场景。