行业投资评级 - 投资评级为“看好”，并维持此评级 [9] 报告核心观点 - 报告核心观点是，OpenAI正式推出GPT-5.6系列模型并整合产品，看好其商业化进程继续加速 [1][6] - 认为本轮效率提升和产品整合将放大Codex的产品价值，占据更多场景用户数据，从而在模型不降智的情况下提高效率和毛利 [11] - 强调当前模型注重能力与经济效率的均衡，效率提高将带来明显的双边效应，释放供给与需求，推高商业化天花板 [11] - 指出竞争已从模型能力扩散到工作流与数据沉淀，最终看谁能率先成为产品/应用公司 [11] - 继续看好下半年模型能力迭代和场景渗透加速带来的商业化释放，同时看好以智谱为代表的国产大模型成长潜力 [11] 事件与产品升级总结 - 事件描述：7月9日，OpenAI正式推出GPT-5.6系列模型，同时将ChatGPT与Codex合并，并推出智能体工具ChatGPT Work [2][6] - 产品整合趋势：产品逻辑变化，前沿模型正抢占除程序员以外的白领场景，模型卡位Work OS的意图统一 [11] - 行业动态对比：7月8日，Anthropic将Chat和Cowork合并成一个入口，并正式登陆手机和网页端；7月9日，OpenAI推出ChatGPT Work [11] - 用户数据：目前每周有超过500万人使用Codex，其中超过100万人将其用于软件开发以外的工作 [11] 模型性能与效率总结 - 智力表现：GPT-5.6 Sol推理能力最高时得分仅比Fable 5低1分，完成任务时间减少61%，成本只有预估的1/2左右 [11] - 跨专业领域Agent工作流：GPT-5.6 Sol在高/中等推理水平下分别比Fable 5高13/11分，成本约为Fable 5的1/4；GPT-5.6 Terra和Luna成本仅为Fable 5的1/16，性能与之相当 [11] - 编程能力：综合来看Sol > Terra ≈ > Fable 5 > Luna > Opus 4.8；GPT-5.6 Sol结合最大推理能力取得80分的SOTA成绩，比Fable 5高2.8分，运行时间不到Fable 5的1/2，输出token数量不到其1/2，成本约为其2/3 [11] - 前端审美：在设计判断方面实现质的飞跃，能检查和优化渲染结果，并在最终交付作品前进行润色 [11] 产品定价与成本效益总结 - 分级定价：GPT-5.6系列输入/输出定价（美元/百万Token）分别为：【Luna】1/6；【Terra】2.5/15；【Sol】5/30 [11] - 性价比：考虑到Token工作效率提高，实际可能更具性价比 [11] - 缓存机制：引入了更可预测的提示缓存机制，支持显式缓存断点，缓存最短保留时间为30分钟；对于GPT-5.6及更高版本，缓存写入按模型未缓存输入速率的1.25倍计费，缓存读取仍享受**90%**的缓存输入折扣 [11]