Сравнение моделей
GPT-5.6 Terra или GPT-6 Luna: рабочая глубина или массовый поток
Эти модели лучше не противопоставлять лоб в лоб. Они занимают разные места в процессе. Terra — для регулярной инженерной работы, где нужно вникнуть и принять локальное решение. Luna — для повторяемого потока, где результат заранее имеет форму и ценен прежде всего темп.
01Terra берёт работу, Luna — очередь
Terra разумно дать техническое обращение, ошибку интеграции или задачу на небольшой участок кода. В таких запросах нужно прочитать детали и связать их с поведением системы.
Luna лучше поставить перед этим этапом: извлечь поля из тикета, убрать дубликаты, классифицировать обращения, подготовить черновой ответ или превратить входящие данные в структуру.
02Почему нельзя назначить одну модель на всё
Если отдать Luna архитектурный выбор, вы начнёте компенсировать неоднозначность всё более длинными инструкциями. Если отправить в Terra каждую однотипную операцию, вы потеряете темп там, где умнее было бы описать формат один раз.
Связка работает лучше: Luna готовит материал и отбрасывает простые случаи, Terra разбирает то, где требуется инженерное решение.
03Проверка на своей очереди
Возьмите сто завершённых задач и разделите их на шаблонные и требующие разбирательства. Это честнее общего рейтинга: после такого упражнения видно, где Luna реально разгружает команду, а где Terra избавляет от повторного чтения результата.
Коротко
- Можно ли начать с Luna?
- Да, если задача повторяемая и имеет строгий формат результата. Неоднозначные или инженерно сложные случаи лучше сразу передавать Terra.