合同审查与案件分析，GPT-6 该选哪一档？

OpenAI 于 2026 年 10 月 2 日发布 GPT-6 系列模型指南，建议按工作负载在 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 之间选择，并单独调整推理强度。把这套建议放进律所或法务工作流，我的起点是：批量整理先用 Luna 低档，常规条款判断和案件分析用 Sol 中档，少数复杂争点再升到 Astra 高档。这个分工是依据公开模型定位作出的实务建议，不是 OpenAI 对法律任务的测试结论，也不能代替团队用自己的材料验证。

选择时要拆开具体工序。同一份合同里，抽取金额和期限、比对责任条款、判断例外条件，难度并不一样；一宗案件中，整理证据时间线和分析请求权基础，也不是同一类工作。没必要让整份材料从头到尾都跑最高档。

合同先提取，再判断条款关系

合同类型、当事人、金额、期限、续约和解除条件等字段整理，可先用 GPT-6 Luna 的低推理强度。要求每个字段附合同条款号或原文位置；找不到就标为“未见”，不要按常见写法补齐。若需按固定清单批量分类、做简单版本差异，也可以先用 Luna 测一轮。

当任务转为解释条款之间的关系，例如责任限制是否覆盖附件中的例外、付款节点与验收条件能否衔接，建议从 GPT-6.1 Sol 中档开始。只有在多份附件互相引用、关键条款冲突或备选解释会明显改变交易安排时，再把相关条款和已核实事实交给 Sol 高档或 Astra 高档专项分析。升级时让模型列出支持和不支持各解释的原文，避免只给一个看似确定的结论。

案卷整理与争点分析分开选

文件目录、材料摘要、程序节点和证据时间线，适合先用 Luna 低档。输出应保留材料编号、页码、日期和必要原文，尤其把日期冲突、缺页和无法辨认的部分单独标出；时间线只是整理结果，不能当作事实已经查明。

需要比较证据矛盾、整理争点、列出请求权基础的候选路径或推演对方可能的抗辩时，以 Sol 中档作为日常起点。若关键事实存在多个版本、证据链彼此牵连，或一项规则的适用会实质影响策略，再用 Astra 高档处理这个具体问题。要求它同时交代依据、反例、缺少的材料和不确定处；法条、判例、引文与事实仍由承办律师回到原始来源核验。

按 API 用量算一笔直观的账

OpenAI 当前公开的 API 标准价按每百万 Token 计：Luna 输入／输出为 US$0.10／US$0.50，GPT-6.1 Sol 为 US$2／US$10，Astra 为 US$10／US$50。按输入 10 万、输出 1 万 Token 粗算，且假设输入未命中缓存、不计工具调用等费用，三者约为：

• GPT-6 Luna：US$0.015；
• GPT-6.1 Sol：US$0.30；
• GPT-6 Astra：US$1.50。

这是 API 计费示例，不是 ChatGPT 的月费或席位价格。真实账单还会随输入长度、缓存、工具调用、处理模式和实际输出 Token 变化；长材料也可能触发不同计费条件。比较时不妨把律师核对、修改和返工时间一并记入，算“得到一份可用结果花了多少”，别只盯单次调用价。关于任务分流和返工成本的通用评估，可参见本站法律 AI 成本与模型路由分析。

把敏感材料准入放在模型选择之前

OpenAI 的 API 数据说明称，API 输入默认不用于训练模型，但滥用监测日志通常可能保留最长 30 天，部分功能还会产生应用状态；零数据保留等控制需要符合资格并获批准。产品、接口和账户设置不同，不能把一项服务的说明套用到另一项服务。向外部模型提交合同或案卷前，先按机构制度确认客户授权、保密义务、数据保存期限、访问权限和第三方工具范围；不确定时，用获准的企业环境或脱敏样本测试。

实务上可以先挑一批已脱敏、答案经律师确认的材料，比较 Luna 低档与 Sol 中档的漏项、引用定位和人工修订时间。把 Astra 留给前两档确实处理不稳的少数问题，再看多花的调用费有没有换来更可靠、可复核的结果。最高档不必成为默认设置，关键环节也不该为了省 Token 留在明显不够用的档位。

资料来源

• OpenAI：GPT-6 系列模型指南（2026年10月2日）
• OpenAI API：GPT-6 Luna
• OpenAI API：GPT-6.1 Sol
• OpenAI API：GPT-6 Astra
• OpenAI API：数据控制说明