GPT-5.6 已接入 Token Station：在你的 coding agent 路由里直接试用

GPT-5.6 已经接入 Token Station。

对 coding-agent 团队来说，真正的价值在于 GPT-5.6 可以通过开发者已经在用的 route 来测试：直接的 OpenAI-compatible API 和 OpenAI Codex 风格工作流。

这让 GPT-5.6 不只是一个发布新闻，而是一个可以路由、比较、逐步采用的模型选择，并且不需要重建你的 agent stack。

Token Station 支持什么

Token Station 暴露直接 OpenAI-compatible GPT-5.6 route：

• openai/gpt-5.6
• openai/gpt-5.6-sol
• openai/gpt-5.6-terra
• openai/gpt-5.6-luna

OpenAI Codex 风格的工作流使用的就是上面这些 openai/ route，所以不需要单独配置一个 Codex route。

结果很简单：你可以从匹配工作流的 surface 测试同一个模型家族，而不是把每个 provider interface 都当成一个单独集成项目。

用一个 endpoint 试 GPT-5.6

Endpoint 是标准 Token Station OpenAI-compatible API：

curl https://models.bytefuture.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN_STATION_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Plan a safe refactor for a pricing module and list the tests to run."}
    ]
  }'

想切换变体，只改 model 字段：

{
  "model": "openai/gpt-5.6-terra"
}

应用仍然访问同一个 endpoint。变化的是 route，稳定的是集成层。

GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna

Coding agent 不是一次 API 调用。真实 session 可能包括规划、搜索代码库、生成 patch、修测试、代码审查和子任务分发。这些步骤不一定需要同一个模型 tier。

三个命名变体给团队一个实用测试阶梯：

• GPT-5.6 Sol：用于最难 coding-agent 步骤的旗舰 route。
• GPT-5.6 Terra：用于反复实现和 debugging loop 的中间 route。
• GPT-5.6 Luna：用于探索、triage 和 subtask fan-out 的低成本 route。

一个实用 routing pattern 是：

• 用更便宜的 route 做探索、triage 和反复迭代。
• 在困难推理、高风险 patch 和最终审查时切到更强 route。
• 保持 endpoint 稳定，让 harness、agent 和评测脚本不用每次比较模型都重写。

agent 工作负载并不均匀。全仓库计划、微妙的失败测试和样板文件修改，不应该默认使用同一个成本 tier。模型选择变成 route name，而不是新的集成项目。

价格和 cache 计费

Token Station 暴露 GPT-5.6 的关键价格类别：input、output、cached input、cache writes，以及 272K input tokens 以上的 long-context tier。

对 coding agent 来说，cache accounting 很重要，因为 repository context 会重复出现。Agent 会反复发送文件摘要、diff、测试输出、任务状态和之前的计划。Prompt caching 可以降低重复上下文成本，但前提是 cache write 和 cached read 被分开处理。

Token Station 会规范 GPT-5.6 的 cache_write_tokens 用法，让 cache write 进入 cache-creation bucket，而不是被重复算成普通 input tokens。

Token Station 里的实用价格框架（GPT-5.6 价格适用于 272K input tokens 以内）：

超过 272K input tokens 后，GPT-5.6 使用 long-context tier：Sol 的 input 和 cached-input 价格翻倍，output 变为 $45/M；Terra 变为 $5/M input 和 $22.50/M output；Luna 变为 $2/M input 和 $9/M output。

如何比较 GPT-5.6 和 Claude Fable 5

Claude Fable 5 仍然是 long-running coding agent 的自然对比对象。它在 Token Station 中配置为 1M context window，并且价格是更高的 $10/$50 profile。

GPT-5.6 的操作形态不同：OpenAI-native route、Codex 风格 surface，以及同一模型家族里的多个价格 tier。

一个简单起点：

• 想要 OpenAI-native route、Codex 风格 surface，或者给高频步骤用更便宜的 tier，就选 GPT-5.6 家族；Sol、Terra、Luna 按上面说的按任务挑。
• 明确想要 Anthropic 的 long-running-agent 行为和 1M context，并愿意支付更高价格，就用 Claude Fable 5。
• 当 workflow fit 比模型品牌更重要时，把它们放在 Token Station 里比较。

通过 Token Station 试 GPT-5.6

如果你已经使用 Token Station，GPT-5.6 现在就是另一个可以放进 coding-agent workflow 测试的 route family。

先用直接 OpenAI route 做简单 API 检查；在 Codex 里配置同一个 openai/ route 跑终端 coding task。

Token Station 让你在一个地方比较这些 route，而不用为每次模型发布重写 agent stack。

试用 Token Station