不缺钱的话，DeepSeek-V4-Flash，又快又雅，质量很高。

结合你之前想通过 Claudian 用 Gemini 的需求，一个组合方案是：

1. 在电脑上安装好 **OpenCode**（作为 Claudian 的后端引擎）。
    
2. 安装好 **CC Switch**，并在里面配置好 Gemini 等模型的 API 信息。
    
3. 用 CC Switch 将 OpenCode 当前调用的模型切换到你配置好的 Gemini 上。
    
4. 这时再在 Obsidian 里使用 Claudian，它调用的 OpenCode 就会用 Gemini 来响应你的指令了



我把它们的核心区别整理成了下面的表格，方便你对比：

|模型|定位|核心特点|适合场景|价格（每 1 M tokens）|
|---|---|---|---|---|
|gpt-5.6-sol|旗舰版，深度推理专家|最强推理、规划和工具调用能力；在 Agentic 任务、复杂编码上表现最佳。|高价值、复杂任务：Agentic 编码、深度研究、多步骤工具编排。|输入 $5 / 输出 $30|
|gpt-5.6-terra|均衡版，生产环境默认选择|性能与成本的“甜点”，性能大致与 GPT-5.5 相当，但成本是其一半。|大多数日常工作：聊天助手、内容摘要、RAG、常规代码生成。|输入 $2.50 / 输出 $15|
|gpt-5.6-luna|轻量版，速度与成本之王|三者中速度最快、成本最低（仅为 Sol 的五分之一）。|高吞吐量、简单任务：文本分类、信息提取、请求路由、初稿生成。|输入 $1 / 输出 $6（经优化后低至 $0.2 / $1.2）|

简单来说，可以这样选：

追求极致性能，且预算充足，解决高难度问题，选 Sol。

不知道选哪个，或者处理日常工作流，选 Terra 作为理性、安全的默认项。

需要大规模、高频率调用，对成本和速度敏感，选 Luna。