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Codex 帕累托前沿：Luna High → Terra Max → Sol Max —— 验证了全部 15 种测量模式下的成本/性能比
我想算一算 GPT-5.6 模型和推理工作量（reasoning effort）的哪些组合能够在消耗的配额（quota）下，提供性价比最高的编程性能。 
这张图绘制了所有 15 种经过定量测量的 Luna、Terra 和 Sol 配置，采用了以下坐标系： 


X 轴：每个任务的平均配额等效成本（以 Luna High 为基准进行归一化） 


Y 轴：CursorBench 3.2 编程智能体（coding-agent）的性能得分 


黄色圆圈：推荐的基线以上进阶路径（above-floor progression） 


最终得出的“三步阶梯”如下： 
关键数据： 


Luna High：1.00× 配额成本...