在 ChatGPT 的模型选择器里翻了一圈只看到 Instant、Medium、High、Extra High、Pro怎么都找不到 Terra 和 Luna这是 GPT-5.6 系列上线后很常见的一类疑问。Terra、Luna 本来就不会出现在普通聊天的模型列表里它们更多落在 Codex 编程任务、Work 工作流、OpenAI API 以及批量处理和自动化这些入口上但如果你眼下真正要解决的是 API 批量任务就不必在网页端反复刷新找名字把请求链路直接接到 TaoToken 更省事去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册账号、创建一把 API Key再把客户端里的 Base URL 填成 https://taotoken.net/api模型 ID 按模型广场当时列表来选批量脚本就能先跑通。网页端的推理档位自查和 API 侧的模型调用是两条链路前者解决“我到底有没有拿到新模型”后者解决“我的批处理任务用什么发请求”混在一起看就会被模型名绕晕。1. ChatGPT 里的档位名和 GPT-5.6 三款模型的真实入口1.1 Instant、Medium、High、Extra High、Pro 分别代表什么ChatGPT 的模型选择器一直按“响应速度”和“推理强度”来组织选项而不是把底层模型名称原样列出来。Instant 侧重快速日常回答仍由上一代模型承载Medium、High、Extra High 对应的是 GPT-5.6 Sol 在不同推理强度下的表现Pro 则走 GPT-5.6 Sol Pro。也就是说你在选择器里看不到“Sol”这个字样并不等于账号没有用上 GPT-5.6它只是被藏在了档位背后。这一点会直接影响排障思路。很多人打开旧对话看到顶部还写着以前的模型名就判断账号没有灰度到新模型其实旧对话会保留创建时的模型和推理设置显示内容并不代表当前账号的全部可用能力。正确的做法是新建一个空白对话再打开模型选择器看当前出现的档位这一套动作在网页端是有效的但它检查的是聊天入口不是你接下来要用来跑批量任务的 API 入口。两件事不要互相替代。1.2 Sol 之外Terra 和 Luna 落在 Codex、Work 和 API 三类入口GPT-5.6 系列包含 Sol、Terra、Luna 三款但产品入口是分开的。普通 ChatGPT 对话主要使用 SolTerra 和 Luna 不会直接出现在标准聊天模型列表里。它们更多用于 Codex 编程任务、Work 工作流、OpenAI API以及批量处理和自动化任务。换句话说你在聊天页面里找不到它们属于产品设计上的正常现象不是账号权限缺失也不是客户端缓存坏掉了。如果你要把这部分能力用在批量任务上思路就应该从“网页端找模型名”切换到“API 侧选模型 ID”。API 侧通常直接暴露具体模型名称而不是 Medium、High 这种推理档位。你要做的是准备一把能调用通道的 Key、一个正确的 Base URL以及一个在通道里真实存在的模型 ID。Sol、Terra、Luna 是否可选、以什么名字出现以模型广场当时列表为准别拿网页端的选择器文案直接当模型 ID 传。1.3 网页端自查和 API 批量任务是两条独立链路网页端的排查动作很具体新建空白对话、打开模型选择器、查看 Medium 或 High 等推理选项、刷新网页、重新启动客户端、确认当前工作区。这套动作解决的是显示层问题比如网页端和桌面端更新时间不同、已打开的旧对话继续沿用原设置、不同工作区模型权限不同、企业工作区受管理员配置影响、客户端缓存没刷新等。而 API 批量任务走的是另一条路请求发到哪个地址、用哪把 Key、指定哪个模型 ID、单条请求怎么拼、多条请求怎么控制并发和重试。这条链路不需要 ChatGPT 界面把 Terra 或 Luna 显示出来它只要求你的请求格式正确、通道可用、模型 ID 在列表里能查到。搞清楚这个分界后面的配置就不会互相干扰。2. 批量任务要发请求先把 Key 和通道准备好2.1 打开官网注册创建一把用于批量的 API Key准备材料这一步只有三样一个账号、一把 API Key、一个模型 ID。打开 TaoToken 完成注册登录进入控制台创建 API Key把它记在自己的密码管理器或本地环境变量里。Key 在对话里、脚本里、仓库里都用占位符 YOUR_API_KEY 表示别把真实 Key 提交到 Git也别写进前端代码。如果团队多人共用批量任务建议每人一把 Key出了问题好定位是谁的调用。拿到 Key 之后先去模型广场看当时实际可选的模型列表把要用的模型 ID 记下来。这个动作对应原文“打开控制台查看可用选项”的位置只是对象从 ChatGPT 的模型选择器换成了通道侧的模型列表。网页端显示 Medium、High不代表 API 侧就有一个叫 Medium 的模型API 侧要的是通道里登记的模型 ID。列表会变所以不要凭记忆写一个带日期后缀的名字也不要把 Sol、Terra、Luna 当成必然存在的调用名。2.2 Base URL 只填 https://taotoken.net/api不要带 /v1配置里最容易出错的是地址。填进工具的 Base URL 用https://taotoken.net/api末尾不带/v1也不加任何查询参数。官网落地页和接口地址是两回事https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 用于注册、创建 Key、看模型广场、看用量真正发给请求的地址是 https://taotoken.net/api 。把 UTM 参数拼到接口地址上或者把/v1再叠一层都会让路径变成不该有的样子。很多 OpenAI 兼容客户端会自动在 Base URL 后面拼/chat/completions所以你填了带/v1的地址后实际请求可能变成/v1/chat/completions直接 404。检查方法很直接把配置里的 Base URL 原样复制出来看一眼确认它是干净的https://taotoken.net/api。这一步花十秒能省掉后面半小时的排查。2.3 模型 ID 从模型广场拿别把 Medium 和 High 当模型名网页端的 Medium、High、Extra High 是推理强度档位不是 API 模型 ID。你在批量脚本里写modelMedium请求大概率会返回模型不存在的错误。正确来源只有一个https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的模型广场看当时列出的模型 ID 是什么就写什么。本文示例统一用 YOUR_MODEL_ID 占位你替换成自己查到的那一个。如果要做的是分类、抽取、摘要这类批量任务优先选稳定、便宜、吞吐合适的模型如果任务本身需要更强的推理再考虑能力更强的选项。不要因为网页端写着 Extra High 就以为 API 侧一定有一个同名模型。通道只负责把你的请求送到对应模型它不会替你在 ChatGPT 界面里显示任何模型名也不会改变网页端选择器的文案。3. 最小请求先跑通再上 Python 批量脚本3.1 用 curl 发一条最小请求确认通道连通配置写完不要直接跑几千条任务先用一条最小请求验证。下面这条命令只发一句话确认 Key、Base URL、模型 ID 三件事都对curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL_ID, messages: [ {role: user, content: 只回复两个字连通} ] }返回里能看到choices字段和一段内容说明通道已经通了。这里注意两点请求地址是https://taotoken.net/api/chat/completions不是带/v1的路径Authorization里放的是你自己的 Key不是官网地址。如果这一步就报错先别改批量脚本回到 2.2 和 2.3 检查地址和模型 ID。单条都跑不通批量只会把同一个错误放大很多倍。3.2 Python 加 OpenAI SDK 的 base_url 写法批量任务更常用 Python。OpenAI SDK 允许改base_url写法如下from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyYOUR_API_KEY, base_urlhttps://taotoken.net/api, ) resp client.chat.completions.create( modelYOUR_MODEL_ID, messages[ {role: user, content: 只回复 ok} ], ) print(resp.choices[0].message.content)这段代码和 curl 验证的是同一件事只是换成脚本形态。base_url末尾没有/v1api_key用占位符替换成你在控制台创建的那把 Key。跑通之后再把这个 client 复用到批量逻辑里。不要在每个函数里重新 new 一个 client也不要每条请求都重新读一次环境变量那样既慢又容易把配置写散。3.3 把单条请求包成批量任务控制并发和重试最小请求跑通之后批量逻辑可以这样搭把待处理数据读成列表用线程池控制并发每条失败单独记录错误不要让一条异常拖垮整批。下面是一个可运行骨架import json from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyYOUR_API_KEY, base_urlhttps://taotoken.net/api, ) def run_one(item): try: resp client.chat.completions.create( modelYOUR_MODEL_ID, messages[ {role: system, content: 你是文本分类器只输出一个标签词。}, {role: user, content: item[text]}, ], ) return {id: item[id], label: resp.choices[0].message.content.strip()} except Exception as e: return {id: item[id], error: str(e)} if __name__ __main__: items [ {id: 1, text: 第一条测试文本}, {id: 2, text: 第二条测试文本}, ] with ThreadPoolExecutor(max_workers4) as pool: for result in pool.map(run_one, items): print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse))并发数不要一上来就拉满先用 2 到 4 跑一小批观察耗时和报错。批量任务要拿测试数据先验证确认输出格式稳定后再对真实数据跑涉及业务数据库时SQL 由脚本生成、由你在本地或测试库执行不要把生产库连接直接塞进自动化流程里。4. 网页端那边仍然按老办法核对推理档位4.1 旧对话、工作区、客户端缓存都会造成显示差异API 侧配好之后网页端该检查还是要检查但方法不变新建一个空白对话再打开模型选择器看当前可用选项。旧对话会保留原来的模型设置继续显示旧名字很正常。网页端和桌面端更新时间可能不同不同工作区的模型权限可能不同企业工作区还受管理员配置影响客户端缓存没刷新也会让选项看起来没变。这些差异都不影响你已经在 API 侧跑通的批量任务。网页端选择器显示的是聊天入口的档位API 侧看到的是通道里登记的模型 ID。两边名字对不上先确认自己看的是哪个界面再决定要不要刷新或重启客户端。4.2 刷新和重启之后仍没有新选项怎么判断是不是灰度差异如果新建对话、刷新网页、重启客户端、确认工作区都做完了选择器里还是只有原来的档位那更可能是账号灰度节奏差异而不是配置错误。此时不建议只凭旧对话顶部显示的名称判断账号是否获得新模型那个位置本来就不保证同步更新。你可以把注意力放回 API 侧用同一把 Key 发一条最小请求看通道侧返回什么模型能力这才是批量任务真正依赖的东西。需要长期跑批量任务的话可以在 TaoToken 模型对话 里用同一把 Key 发一条测试消息确认模型 ID 和 Base URL 没填错。这一步比在网页端反复刷新更直接因为它验证的就是你脚本即将使用的路径。5. 批量任务最容易撞上的三类报错5.1 模型不存在把 Terra、Luna 或档位名直接当模型 ID最典型的报错是模型不存在。原因通常是写了网页端看到的 Medium、High或者凭印象写了 Terra、Luna、Sol 这类名字但通道里当时登记的模型 ID 并不是这个。处理办法不是反复重试而是回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的模型广场把实际可选的 ID 复制出来替换脚本里的 YOUR_MODEL_ID。列表以当时页面为准本文不给具体 ID。5.2 路径类报错Base URL 末尾多了 /v1第二类是路径错误表现可能是 404也可能是提示找不到/v1/chat/completions。原因一般是把 Base URL 写成了带/v1的形式客户端又自动拼了一次。把配置改成干净的https://taotoken.net/api再发一次 3.1 的最小请求即可确认。顺带检查有没有把查询参数拼到接口地址上接口地址不需要任何 UTM 参数。5.3 批量跑到一半开始报错先看限速和单条失败记录第三类不是配置错而是节奏问题。并发拉得太高、单批数据太大、某几条输入特别长都可能让部分请求失败。把并发降到 2 到 4给失败条目加退避重试把每条请求的返回和报错分别落盘下一次只重跑失败的那些。批量任务的优势是可控不是一次梭哈。先把小批量跑稳再逐步放大比一上来就全量更容易定位问题。6. 跑通之后去控制台对一下这次调用6.1 用同一把 Key 验一次模型对话批量脚本跑出结果之后回到 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条测试消息确认这次调用在对话侧也能正常返回。如果对话侧正常、脚本侧报错优先看脚本里的base_url和模型 ID如果两边都报错回到控制台检查 Key 状态和用量。Key 在 控制台 API Keys 创建和管理。6.2 长期批量跑之前先看 Coding Plan 和用量如果这个批量任务是长期跑的别等额度见底才想起来看套餐。打开 Coding Plan 看看当前套餐是否够用再回控制台核对这次调用的用量记录。网页端的推理档位会继续按它自己的节奏更新API 侧的批量任务则按你配好的地址和模型 ID 稳定发出请求两边各管各的不要再用旧对话顶部的名字来判断自己的接入状态。