GPT-5.6 的 Agent 循环：模型路由和成本控制合并了吗？
早上好，这里是 AI Loop Engineering。先交代本期的时间范围：过去二十四小时内，没有出现一条能够独立支撑完整技术拆解的新动态，所以今天回看七月二十九日和三十日，OpenAI 连续发布的两篇 GPT-5.6 文章。它们值得放进 Agent Loop Engineering 里，不是因为又多了一个模型名字，而是因为模型路由、工具循环和成本反馈，开始被放在同一个系统问题里讨论。
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GPT-5.6 的 Agent 循环：模型路由和成本控制合并了吗？
节目导览
本期覆盖 7 月 29 日至 30 日 的两篇 OpenAI 官方文章。主线不是模型发布本身，而是 GPT-5.6 如何把模型分工、Agent harness 和生产反馈放进同一条成本质量循环。1
你会听到什么
- GPT-5.6 Luna、Terra 和 Sol 在速度、价格与任务阶段上的分工，以及一个多模型 Agent 工作流该怎样划边界。2
- Agent harness 如何用延迟发现、工具输出上限、稳定的消息顺序和提示缓存，减少长循环里的重复成本。1
- OpenAI 公布的百分之二十服务成本下降和超过百分之十五 token 生成效率提升，哪些属于可核验的公开陈述，哪些仍只是厂商自报。
- 团队落地时应记录哪些数据，怎样把模型路由、工具边界、回归集和权限审批接成一条可回滚的反馈循环。
这期适合正在做 Agent 编排、工具调用、代码 Agent 或成本治理的工程师。文中价格和性能数字是 OpenAI 在官方文章中公布的结果，不能直接当作你的业务收益预测。
References
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