能力 vs 帳單
指數 69.6 對應 Σ $17.5／MTok，Value 3.98。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。
部署優先CF-1.3gpqa
gpt-5-6-terra
gpt-5-6-terra 定位為「部署優先」：Cheese Index 69.6（#6）。延遲／吞吐體感較佳，適合對互動延遲敏感的線上路徑。場景上最貼近「長程任務」。
2026-07-20 快照。 未知組織 · 4 路交叉訊號 · Ops 72.0 · 最佳 Fit 長程任務
CHEESE INDEX
69.6#6
DEPTH
92.9
OPS
70.4
VALUE
3.98
BALANCE
76.1
CONSENSUS
76.1
Σ COST
$17.5
LATENCY
1934 ms
優勢訊號
- 多軸共識 76.0，交叉訊號分歧較小。
- 部署體感 Ops 72.0（延遲約 1916.0 ms），適合延遲敏感路徑。
- 專長「gpqa」相對群體抬升 +18.9。
- 場景 Fit 首選「長程任務」（60.2）。
- 深度複合 92.9，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 深度維度覆蓋偏低，專長判斷可信度有限。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
coding
horizon
場景 Fit
★ 長程任務
均衡穩健
成本優先
生成原型
編碼代理
關鍵取捨
指數 vs 體感
Ops 72.0 與 Index 69.6 是否同向？若指數高但延遲差，適合作離線／批次，而非同步對話主路徑。
均衡 vs 尖峰
三軸平衡 76.0。分歧小，適合通用預設。
專長對齊
相對群體在「gpqa」抬升 +18.9。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops70.4
Latency1934 ms
Throughput278.2
I / O$2.5 / $15
體感分數偏高：較適合作同步互動主路徑，仍需尖峰壓測。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 在尖峰流量下重測吞吐與佇列延遲，確認體感優勢可重現。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
gpqa ★