OpenAI 在 2026 年 7 月 9 日讓 GPT-5.6 進入一般可用階段，並在其後逐步向全球帳戶推出。今次不只是一個「答得更好」的模型更新：一邊是 Sol、Terra、Luna 三個不同成本與能力取向的模型；另一邊是 Codex 技術走進 ChatGPT Work，讓 AI 可以讀取脈絡、使用工具、拆解較長的任務，最後交出文件、試算表、簡報、網站或其他可用成果。

文章重點摘要

• GPT-5.6 三個模型分工：Sol 主攻高難度任務、Terra 平衡日常工作與成本、Luna 適合大量及成本敏感流程。

• ChatGPT Work：由聊天變成可追蹤的工作任務，可跨檔案、應用程式與工具完成研究、文件、簡報、試算表和網站成果；重要動作仍可由人手介入及核准。

• Codex：仍是技術與開發工作的專屬 agent，重點處理 codebase、程式修改、diff、PR 與驗證；新版則融入 ChatGPT 桌面 App，方便與 Chat、Work 並行使用。

• Sites：可用一句提示建立、託管、修改及分享互動網站或內部工具；功能現為 public beta，公開分享、資料保存與登入設定仍要自行覆核。

前往官方更新頁：
https://openai.com/index/gpt-5-6/
https://openai.com/zh-Hant/index/chatgpt-for-your-most-ambitious-work/
https://learn.chatgpt.com/docs/sites?surface=app

GPT-5.6 更新咗咩？由單次回答，走向較長的工作流

GPT-5.6 是一個模型家族，而不是只得一個版本。OpenAI 把它分成旗艦級 Sol、能力與成本平衡的 Terra，以及為大量、低成本處理而設的 Luna。官方亦把今次提升放在編程、工具使用、長流程任務、設計判斷、文件與試算表等可交付工作上；這些是 OpenAI 的產品與評測主張，不代表每個提示都會自動交出成品。[詳見官方發表](https://openai.com/index/gpt-5-6/)。

值得留意的是，ChatGPT Work 以 GPT-5.6 和 Codex 技術處理跨檔案、跨 App 的任務。它可以把較複雜的工作拆成步驟，再根據需要持續處理；定位不是取代人的判斷，而是把研究、製作及整理中大量可規範的步驟接起來。

三個版本 Sol、Terra、Luna 有咩分別？

可以把它理解成：

Sol 是處理難題的資深策略員；Terra 是日常工作主力；Luna 是大量重複工作中的高速執行層。

三個模型的公開規格均列出 1,050,000-token context window、128,000-token 最大輸出，以及 2026 年 2 月 16 日的 knowledge cutoff。要注意，當輸入超過 272K tokens，官方列出的價格會對整個請求採用 2 倍輸入和 1.5 倍輸出收費，長文件與多 agent 任務尤其應先估算用量。

Ultra 是什麼？點解會講「4 個 Agent 並行」？

`max` 是給模型更多推理時間；`ultra` 則是 Codex 處理複雜任務時，預設協調 4 個 agents 的模式。把兩者分開描述：前者偏向讓同一個模型多想一會，後者偏向把可拆分的工作並行處理。

這不代表所有 ChatGPT 對話都會自動有四個 agents，也不代表任務必然更快。若任務有清晰而獨立的支線，例如一邊讀 codebase、一邊找測試失敗原因、一邊整理文件，並行才有意義；若每一步都要依賴前一步的決定，多開 agents 反而會增加協調成本和 token 用量。

有X用戶展示的36個sub agents

另外，Responses API 的 Multi-agent beta 是供開發者在 API 層編排子 agents 的獨立功能；概念上與 Codex ultra 同樣關乎協作，但不是同一個產品開關。開發者亦可用 Programmatic Tool Calling 在受控執行環境內處理工具結果，減少不必要的來回與中間資料傳送。

GPT-5.6 能力提升，重點唔只係答得更好

OpenAI 特別強調 GPT-5.6 在真實 codebase、終端機工作流、前端與設計判斷、文件、簡報、試算表、網絡安全與科學任務上的提升。這些數字與比較應理解為 OpenAI 發布的評測結果，而非對所有公司資料、所有工具連接或所有提示的保證。

對創作或產品團隊來說，一個較實際的改變是：模型除了產生程式碼，亦可嘗試檢視畫面結果、調整互動與修正設計問題。但「可生成原型」不等於「可直接上線」——品牌規範、無障礙、資安、私隱、測試與人手驗收仍然不能省略。

*第三方示例：在 X用戶 展示以 GPT-5.6 Sol Ultra 製作的 GTA 風格前端原型。這是個別創作者的 demo，不是 OpenAI 基準測試，也不代表任何提示都能做出同等效果。若 CMS 不支援 MP4，可改用 1.5 MB 的 GIF fallback：

ChatGPT Work 與 Codex 的分工

ChatGPT Work 是 ChatGPT 內用來處理跨應用程式、跨檔案和較長知識工作的工作模式，適合把研究、分析、文件、試算表、簡報或網頁成果串成一個可追蹤的任務；Codex 則仍是面向開發者與技術專業人士的程式設計 agent，重點在 codebase、程式碼修改、PR 審閱與技術執行。Work 內建了 Codex 技術，但兩者不是同義詞：前者是把 AI 帶進團隊工作流程，後者是把 AI 帶進技術工作流程。

因此，GPT-5.6 是「引擎」升級；ChatGPT Work 與 Codex 則是兩條不同但可互相配合的「工作方式」。對大部分團隊來說，真正值得問的不是「模型有冇再高分」，而是「有冇一條可驗收、可審批、可重複運行的工作流」。

商業案例：邊啲行業未來分工趨勢？

市場營銷分工:

ChatGPT：資料研究、受眾拆解、內容骨架、成效整理
人手：品牌判斷、事實核實、公開發佈 、將來源素材轉成行銷活動簡報

財務與分析 ：

ChatGPT：資料整理、情境比較、報告初稿、互動展示

人手：分析月末預算差異、數字覆核、合規、投資與財務責任

銷售：

ChatGPT：客戶研究、會議準備、跟進草稿、提案結構

人手：準備銷售會議、客戶資料權限、商業承諾、對外溝通

產品與營運 ：

ChatGPT：需求整理、文件、原型、追蹤表與流程梳理

人手：建立可儲存資料的專案 request 、驗收標準、優先次序、正式上線決定

ChatGPT Work：由對話工具，走向可追蹤的知識工作

ChatGPT Work 是這次更新中面向一般知識工作者的主線。它把 Codex 的部分 agent 執行能力帶進 ChatGPT，讓使用者可以把跨檔案、跨應用程式的任務交給 AI 持續處理；研究、規劃、分析、文件、簡報與試算表，都是官方列出的成果形式。重點不是「聊天答得更長」，而是把一項工作變成可追蹤、可調整、可在重要動作前介入的任務。

轉變一：由一次提問，變成多步驟協作

較複雜的工作往往不是一次提問完成，而是先讀取背景、拆成子題、執行工具、檢查中間結果，再整理交付物。使用者可以追蹤進度、補充資料、改變方向，並核准重要動作。這要求團隊把輸入、可做行為、不可做行為、成功標準與審批點寫清楚。

轉變二：由文字回答，變成跨工具成果

Work 可以結合 browser、computer use、plugins、檔案及應用程式；官方示例包括 Google Drive、Gmail、Slack、Teams 和 SharePoint 等工具。連接越多工具，交付能力越高，但資料治理要求亦越高：只應開啟確實需要的權限，並為外部行動設明確的 approval boundary。

轉變三：由草稿答案，變成可交付成果

Work 把資料整理為文件、試算表、簡報、網頁應用程式或可分享的 Sites。Sites是 ChatGPT 內用來建立、託管、修改及分享網站、web app 和互動作品的功能。可以用一句提示交代受眾、目的、所需行為和要使用的資料，例如把財務預測、產品規劃或專案追蹤，變成一個可分享的內部工具；生成後可在預覽中檢查，再以後續提示持續修改，並設定誰可以透過連結存取。

Sites 是可重新開啟、修改和分享的持續託管成果；若網站需要保存資料、上傳檔案或讓使用者登入，仍要按情況設定資料庫、儲存空間或工作區身分驗證。分享前亦應檢查內容、資料處理方式及存取範圍，因為託管本身不代表網站會自動公開。

官方案例: https://cdn.openai.com/ctf-cdn/sites/saltwind-game-1-1/index.html 

Codex：融入 ChatGPT 桌面 App，但仍然專注技術工作

Codex 沒有被 ChatGPT Work 取代。OpenAI 將 Codex 應用程式併入新的 ChatGPT 桌面 App，但 Codex 仍定位為面向開發者與技術專業人士的程式設計 agent；它處理的核心材料是 codebase、diff、pull request、終端機和開發任務，而不是一般團隊的文件工作。

轉變一：由獨立 coding 工具，變成同一桌面工作台中的技術模式

新版桌面 App 將 Chat、Work 與 Codex 放在同一個介面，讓用戶可在同一項目內切換思考、知識工作與技術實作；但 Codex 保留自己的專長，適合需要讀 codebase、改程式、審閱變更和驗證結果的工作。

轉變二：技術交付由「寫 code」擴展到「檢查、修正與交付」

Codex 改進包括在 diff 中作行內編輯、在側邊面板審閱 pull request、更快的 computer use，以及單一專案支援多個 codebase。配合 GPT-5.6 的 `max` 與 `ultra` 能力，Codex 可在高難度、可拆分的技術任務中投入更多推理或協作；不過，合併、部署、刪除資料與任何高風險動作仍要保留明確的人手核准。

總結：GPT-5.6 最大看點不是模型名，而是工作方式改變

GPT-5.6 的三個版本 Sol、Terra、Luna 讓團隊可以按難度和成本選擇引擎；`max`、`ultra`、Multi-agent beta 則讓長任務與可拆分任務有更多處理選項。更大的轉變，是 Codex 技術延伸至 ChatGPT Work：AI 的輸出開始由一段答案，走向文件、表格、簡報、網站與可重複運行的工作流。

模型更新只是引擎；真正拉開差距的，是你有沒有一套可控、可複製、交到成果的 AI workflow。想把 GPT-5.6、Codex 或 ChatGPT Work 變成團隊真正用得上的流程，可以繼續留意 DotAI 的AI實戰課堂與企業 AI adoption 服務。