GPT-5.6 Sol, Terra, Luna: Chọn Model Nào Cho Codex?
Terra là lựa chọn mặc định đúng cho hầu hết việc code hàng ngày trong Codex - Sol chỉ đáng dùng khi độ phức tạp thật sự đòi hỏi, còn Luna hợp việc khối lượng lớn có spec đã rõ. Nếu bạn vừa thấy dropdown chọn model trong Codex (hoặc đọc đâu đó về Sol/Terra/Luna) và muốn một câu trả lời thẳng thay vì đọc hết bảng benchmark, đây là hướng dẫn chọn tier theo từng loại việc, cộng cách đặt model trong config.toml.
- Giá, credit rate và tên model đổi nhanh; các con số dưới đây đã đối chiếu tài liệu chính thức tại thời điểm viết (08/2026) - kiểm tra lại docs live trước khi phụ thuộc.
Ba tier, nhìn nhanh
Codex định tuyến task tới một trong ba tier model GPT-5.6: Sol, Terra, Luna - thay cho cách đặt tên phiên bản số cũ. Ba tier khác nhau ở độ "suy luận sâu" agent bỏ ra cho mỗi task, kéo theo tốc độ và chi phí credit khác nhau.
| Tier | Dành cho | Tốc độ tương đối | Chi phí tương đối | Tốt nhất khi code |
|---|---|---|---|---|
| Sol | Suy luận phức tạp, dài hơi | Chậm nhất | Cao nhất (~2,5x Terra) | Refactor nhiều file, spec mơ hồ, quyết định kiến trúc |
| Terra | Cân bằng, mặc định hàng ngày | Trung bình | Mức nền (baseline) | Feature việc thường, debug, viết test, sửa một module |
| Luna | Khối lượng lớn, spec rõ | Nhanh nhất | Thấp nhất (~1/10 Terra) | Boilerplate, scaffold, việc lặp lại rõ yêu cầu |
Số credit chính xác nằm ở phần "Credit, không chỉ là đô la" bên dưới.
Chọn tier nào khi nào - quyết định trong 10 giây
Chọn Sol khi:
- Task chạm nhiều file hoặc quyết định kiến trúc chưa rõ hướng.
- Bạn đang debug một lỗi khó, chưa biết root cause nằm đâu.
- Cái giá của một câu trả lời sai cao - đổi trên production, đụng code liên quan bảo mật.
Chọn Terra khi:
- Việc feature thường ngày: viết một hàm, nối một API route.
- Sửa test đang fail, refactor gọn trong một file/module.
- Bạn muốn một mặc định "đủ tốt, đủ nhanh" mà không cần nghĩ nhiều.
Chọn Luna khi:
- Việc boilerplate: sinh CRUD scaffold, config lặp lại.
- Spec đã rõ ràng tuyệt đối - bạn tự viết plan rồi, agent chỉ cần theo.
- Chạy khối lượng lớn task nhỏ, giống nhau (đổi tên hàng loạt, viết stub doc).
Mẹo thực tế: mình chạy thử cùng một task nhỏ trên cả ba tier để cảm nhận khác biệt, không phải để lấy con số benchmark chính xác - và kết quả khớp với cách chia ở trên: Terra đủ dùng hầu hết thời gian, Sol đáng tiền khi task thật sự rối, Luna nhanh nhưng lộ rõ giới hạn khi phải nhớ nhiều file cùng lúc.
Terra - mặc định code hàng ngày
Terra là tier cân bằng - đủ mạnh cho phần lớn công việc code thật (viết feature, sửa bug, refactor một module, viết test) mà không phải trả giá Sol. Đây là tier nên chọn mặc định nếu bạn không chỉ định gì khác, và là điểm khởi đầu hợp lý cho phần lớn phiên làm việc.
Nếu một task trên Terra liên tục đi sai hướng hoặc bạn phải sửa tay quá nhiều, đó là tín hiệu để thử Sol - chứ không phải cố ép Terra làm việc nó không hợp.
Sol - khi độ phức tạp đáng giá
Sol là tier mạnh nhất, và đắt nhất - theo bảng credit bên dưới, Sol tốn khoảng 2,5 lần Terra cho cùng lượng token. Dùng khi bài toán mơ hồ, chạm nhiều file, hoặc cái giá làm sai quá cao để chấp nhận rủi ro.
Theo benchmark bên thứ ba (tổng hợp từ Artificial Analysis, không phải công bố trực tiếp từ OpenAI), Sol đạt khoảng 63,7% trên bài test hoàn thành task phức tạp, so với khoảng 40,7% của Terra - chênh lệch đủ lớn để đáng trả thêm credit khi task thật sự khó. OpenAI cũng được dẫn lời nói GPT-5.6 tiết kiệm token hơn đáng kể so với thế hệ trước cho việc coding - nhưng đây là số liệu nên coi là "được báo cáo lại" qua nguồn thứ cấp, chưa phải trích dẫn trực tiếp từ OpenAI, nên xác minh lại nếu bạn cần trích dẫn chính xác.
Luna - nhanh, rẻ, có giới hạn thật
Luna là tier rẻ và nhanh nhất - hợp việc khối lượng lớn, spec đã rõ: boilerplate, scaffold lặp lại, đổi hàng loạt file giống nhau. Chi phí credit thấp hơn Terra tới cả chục lần, nên với việc đơn giản, chạy Luna trước rồi mới nâng cấp nếu cần vẫn hợp lý hơn dùng Terra/Sol làm mặc định.
Giới hạn thật: cùng nguồn benchmark bên thứ ba đó, độ chính xác ngữ cảnh dài của Luna chỉ khoảng 41,3%, so với khoảng 90% ở Sol/Terra. Đừng giao cho Luna việc cần hiểu toàn bộ một codebase lớn cùng lúc - nó dễ quên hoặc bỏ sót chi tiết ở xa.
Cách đặt model trong Codex
Có ba cách đặt tier, tùy bạn muốn mặc định lâu dài hay đổi tạm cho một lần chạy.
1. Đặt mặc định lâu dài trong config.toml - thêm dòng sau vào ~/.codex/config.toml (áp dụng cho mọi project) hoặc .codex/config.toml trong thư mục project (chỉ áp dụng project đó):
model = "gpt-5.6-terra"Đổi terra thành sol hoặc luna tùy tier bạn muốn làm mặc định.
2. Đổi tạm bằng CLI flag - hợp khi chỉ cần một tier khác cho đúng một lần chạy:
codex --model gpt-5.6-sol
# hoặc
codex -m gpt-5.6-sol3. Đổi giữa phiên bằng lệnh /model - gõ /model trong lúc đang chạy để chuyển tier mà không cần thoát phiên.
Bẫy hay gặp: chỉ gõ gpt-5.6 (không ghi tier) - theo một số nguồn kỹ thuật bên thứ ba - sẽ mặc định về Sol ở mức giá cao nhất, không phải Terra. Luôn ghi rõ hậu tố tier (-sol/-terra/-luna) để tránh trả giá Sol ngoài ý muốn. Đây là điểm chưa thấy ghi rõ trong đoạn docs chính thức mình đọc được - đáng kiểm tra lại live trước khi dựa vào.
Codex cũng có khóa model_reasoning_effort để chỉnh độ "suy nghĩ sâu" tách riêng khỏi việc chọn tier - danh sách đầy đủ các mức chưa được xác nhận toàn bộ trong tài liệu chính thức mình đọc được lúc viết bài, nên kiểm tra docs live nếu bạn cần dùng một mức cụ thể.
Credit, không chỉ là đô la
Hầu hết bài so sánh Sol/Terra/Luna online tính giá theo đô la trên mỗi triệu token API - nhưng nếu bạn dùng Codex qua gói ChatGPT (không có API key riêng), con số bạn thực sự thấy là credit trừ vào hạn mức gói, không phải đô la thô.
| Tier | Credit / triệu token (vào) | Credit / triệu token (cache) | Credit / triệu token (ra) |
|---|---|---|---|
| Sol | 125 | 12,5 | 750 |
| Terra | 50 | 5 | 300 |
| Luna | 5 | 0,5 | 30 |
(Nguồn: trang giá credit chính thức, đối chiếu tại thời điểm viết.) Theo cùng trang giá đó, một tin nhắn GPT-5.6 thường tiêu tốn khoảng 5-40 credit tùy độ phức tạp task và tier đang dùng - cách nhanh để tự ước lượng hạn mức gói của bạn còn dùng được bao lâu, không cần quy đổi qua đô la. Nếu bạn trả qua API key riêng thay vì hạn mức gói, giá API theo đô la - theo một số nguồn bên thứ ba, sau đợt giảm giá cuối tháng 7/2026 - vào khoảng Sol $5/$30, Terra $2/$12, Luna $0,20/$1,20 mỗi triệu token (vào/ra). Con số này chưa xác nhận trực tiếp từ trang OpenAI, nên coi là tham khảo. Muốn xem trọn bảng giá theo từng gói ChatGPT, đọc bảng giá Codex đầy đủ.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Sol, Terra, Luna trong Codex là gì?
Đó là ba tier model GPT-5.6 mà Codex dùng để định tuyến task, thay cho cách đặt tên phiên bản số cũ. Sol mạnh và đắt nhất, Terra là mặc định cân bằng cho việc hàng ngày, Luna nhanh và rẻ nhất nhưng yếu hơn ở khả năng nhớ ngữ cảnh dài.
Nên dùng tier GPT-5.6 nào cho việc code hàng ngày trong Codex?
Terra. Đây là mặc định cân bằng cho feature việc thường, debug và refactor - đủ mạnh cho phần lớn task mà không tốn chi phí như Sol hay dính giới hạn ngữ cảnh dài của Luna.
Khi nào đáng chuyển sang Sol?
Khi task chạm nhiều file, spec còn mơ hồ, hoặc cái giá của một câu trả lời sai quá cao - đổi trên production, code liên quan bảo mật. Sol tốn khoảng 2,5 lần credit của Terra, nên chỉ đáng dùng khi độ suy luận sâu hơn thật sự đổi lại kết quả tốt hơn.
Luna có đủ tốt cho việc code thật, hay chỉ hợp boilerplate?
Luna làm tốt việc khối lượng lớn, spec đã rõ - boilerplate, scaffold, việc lặp lại. Nhưng theo benchmark bên thứ ba, nó yếu hơn rõ rệt ở khả năng nhớ ngữ cảnh dài - đừng giao việc cần hiểu toàn bộ codebase lớn cho Luna.
Đổi model trong Codex bằng file cấu hình hay bằng lệnh?
Cả ba cách đều dùng được: đặt model = gpt-5.6-terra trong config.toml (~/.codex/config.toml cho mặc định toàn cục, hoặc .codex/config.toml của project), thêm flag --model gpt-5.6-sol (hoặc -m) khi chạy CLI cho một lần, hoặc gõ /model giữa phiên để đổi tạm.
Kết luận
Terra trước - đó vẫn là quyết định nhanh nhất cho phần lớn task. Nâng lên Sol khi độ phức tạp thật sự đáng giá, hạ xuống Luna khi việc rõ ràng và khối lượng lớn. Đặt tier mặc định trong config.toml, và luôn ghi rõ hậu tố tier để tránh dính giá Sol ngoài ý muốn. Model, giá và credit rate ở đây đổi nhanh - xác minh lại tại learn.chatgpt.com/codex/pricing và learn.chatgpt.com/docs/models trước khi phụ thuộc vào một con số cụ thể. Muốn hiểu Codex là gì trước khi vào sâu chi tiết tier, đọc OpenAI Codex là gì.