{"id":"16270387","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"Luna 高档位，把 Sol 低档位打没了。 同一张 Agentic Coding 成本图里，最有用的结论就这一条。 编…","summary":"Luna 高档位，把 Sol 低档位打没了。 同一张 Agentic Coding 成本图里，最有用的结论就这一条。 编程 Agent 选模型，先别盯着名字，先看 effort 档位。 这张 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1，…","body":"Luna 高档位，把 Sol 低档位打没了。\n同一张 Agentic Coding 成本图里，最有用的结论就这一条。\n编程 Agent 选模型，先别盯着名字，先看 effort 档位。\n\n这张 Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1，把横轴放成 API 成本，纵轴放成 Index score。\n越往右越贵。\n越往上越能打。\n\nGPT-5.6 Luna 从 Light 到 Ultra，一路从 40 多分爬到 70 多分。\n成本大概还压在几百美元区间。\n同一段区域里，Sol 的低档位并没有给出足够的分数溢价。\n\n所以原作者那句话很实用。\n除非你明确需要 Terra Ultra 那一档性能，否则 Luna 提高 effort，往往同分或更强，还更便宜。\n\n再往上看，GPT-5.6 Terra 和 Sol 确实能把分数推到 80 附近。\n但成本也开始从 1000 美元、2000 美元往上走。\n这已经不是日常写代码的默认选项，更像关键任务时买确定性。\n\nClaude Opus 4.8 的线也很清楚。\nMedium 大概 67 分，Max 大概 73 分，成本却从 1000 多美元拉到 2000 多美元。\nClaude Fable 5 更夸张，接近 3700 美元，分数大约 77。\n\nGemini 3.1 Pro Preview 在图里只有 40 多分。\n便宜不便宜已经不是第一问题，问题是它还没站到这条赛道的有效区间里。\n\n给普通工程团队的保存版选择表很简单。\n低成本试错，用 Luna 高 effort。\n需要更稳的高性能，再看 Terra。\n真的要冲顶，再碰 Sol Ultra。\nSol Extra 可以先划掉。\n\nAI 编程的成本曲线，正在变得像云计算。\n贵模型不是信仰，effort 档位才是旋钮。\n会调旋钮的人，先省钱，也先接近生产力。","category":"其它","score":null,"percentile":null,"reason_tags":[],"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2075761783206216032","translated_status_id":"2075761783206216032","published_at":"2026-07-10 23:12:03","created_at":"2026-07-11T00:53:30+02:00"}