# GPT-5.6 在 Kiro 上線：Terra 成功任務成本降低 82% > 📖 本站完整內容索引（documentation index）：[llms.txt](/llms.txt) > 原作者：OpenAI Developers (@OpenAIDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥 · 日期：2026-08-25 > 原始來源：https://x.com/OpenAIDevs/status/2091966982015103068 ## 證據與延伸閱讀 - [GPT-5.6 在 Kiro 上線：Terra 成功任務成本降低 82%](https://openai.com/index/gpt-5-6-in-kiro/) — 官方文件 ## 中文摘要 GPT-5.6 在 Kiro 上線：Terra 成功任務成本降低 82% 這項更新把 GPT-5.6 家族帶進開發者既有的規劃、建置、測試與程式碼審查流程。 **合作與實測結果**　OpenAIDevs 於 2026-08-25 分享，OpenAI 與 AWS 合作改善 Kiro 和 GPT-5.6 的價格效能。Kiro 另指出，在 Terminal-Bench 2.1 測試中，GPT-5.6 Terra 可在 4 分鐘內完成任務，成功率為 74%，每項成功任務的成本降低 82%。這些數字描述的是 GPT-5.6 Terra 在 Kiro 的 spec-driven development 環境中的測試結果，不代表 GPT-5.6 家族所有模型或其他使用情境都具備相同表現。 **Kiro 中的模型與工作流程**　GPT-5.6 家族目前已在 Kiro 提供使用，包含 Sol、Terra 與 Luna。Kiro 是用於大規模 AI 原生軟體開發的 Agent，會先把高層次意圖整理成需求、技術設計與可執行任務，再將這些結構化 context 提供給模型，讓模型理解專案目標、系統運作方式、程式庫內容及團隊標準。開發者因此能把 GPT-5.6 用在較長時間、較複雜的開發工作，而不只是產生單段程式碼。 **可支援的開發工作**　官方列出 GPT-5.6 在 Kiro 中可協助的項目包括： - 將產品構想與需求轉成結構化實作計畫。 - 更一致地完成複雜的多步驟程式開發任務。 - 透過 spec-driven development 為 AI 程式開發加入明確結構。 - 讀取整個程式庫的相關 context，以及既有的團隊標準。 - 在變更實際套用前，於關鍵檢查點審查並修改模型產出。 - 使用 property-based testing 檢查實作正確性；這類測試會驗證程式是否符合一組應成立的性質，而不只檢查少數固定案例。 **分享意圖與產品定位**　OpenAIDevs 的貼文重點不是單純公布新模型，而是強調 GPT-5.6 已進入開發者在 production 使用的 Kiro 工作流程，並主打複雜任務下的成本效益。引用來源中，AWS 的 Swami Sivasubramanian 表示，GPT-5.6 家族可支援 Kiro 中複雜且長時間執行的開發任務；OpenAI 的 Colleen Kapase 則表示，模型能讓團隊在軟體生命週期各階段調整智慧、速度與成本的取捨。OpenAI 與 AWS 也說，後續仍會持續改善模型在 Kiro 中的效能，這項合作仍在進行，不表示所有安全或效能強化已經完成。 **操作展示**　附帶影片展示以 Kiro CLI 啟動 GPT-5.6 示範 Agent 的終端機流程，畫面先顯示 `initializing agent runtime`，接著出現 OpenAI 與 KIRO 的識別及「Advancing price-performance for developers with GPT-5.6 in Kiro」字樣。畫面可確認啟動與 runtime 初始化流程；完整指令是 `kiro-cli --agent new-oai-models-demo`。 > 使用 Kiro CLI 執行 GPT-5.6 模型展示的終端機介面 ## 媒體內容 **使用 Kiro CLI 執行 GPT-5.6 模型展示的終端機介面** **影片中的 Prompt 與操作** Prompt（00:01）： ``` kiro-cli --agent new-oai-models-demo ``` 操作步驟： 1. （00:01）輸入指令 kiro-cli --agent new-oai-models-demo ## 標籤 GPT, 新產品, 功能更新, Benchmark, OpenAI, AWS