OpenAI(GPT-6 Astra / GPT-5.6 系列):學校最常接觸的模型,以及它在校本平台裡的角色

一句話答案:OpenAI 是香港教師最先接觸、也是 Edor.ai 預設使用的供應商;它的價值不在於「最新最強」,而在於同一家同時提供聊天、embedding 與語音三種模型,足以支撐一個完整的校本平台。

這是甚麼:一家供應商,三種學校用得着的模型

大部分人認識 OpenAI 是透過 ChatGPT,但對學校平台而言,OpenAI 真正不可替代的地方是它同時提供三類模型:

• 語言模型(GPT 系列):寫教案、出題、批改、與學生對話。
• Embedding 模型:把校本政策、課程綱要與教材切成小段後轉成向量,讓 AI 回答時能引用學校自己的文件。這是校本知識庫(RAG)的地基。
• 語音模型:語音辨識(把學生朗讀轉成文字)與語音合成(讀出範讀),支援粵語、普通話與英語口語練習。

Anthropic 與 Poe 目前只提供第一類。這就是為甚麼即使學校想主用 Claude,我們仍建議保留一條 OpenAI 或 Azure OpenAI 金鑰。

現行陣容:一句話分清四條線

2026 年 9 月的 OpenAI 陣容可以用「一貴三平」理解:

• GPT-6 Astra(2026 年 9 月 3 日):現行旗艦,105 萬 token 上下文、12.8 萬 token 輸出,reasoning.effort 可由 low 一路調到 max。定價每 100 萬 token 輸入 10 美元、輸出 50 美元;快取輸入 1 美元。留意一個成本陷阱:一旦請求超過 27.2 萬 input tokens,整筆請求按 2 倍輸入價計算。
• GPT-5.6 Sol / Terra / Luna(2026 年 7 月 9 日):上一代三檔並存。Sol 是旗艦,Terra 是日常工作的平衡選擇(ChatGPT 免費與 Go 用戶用的就是它),Luna 最便宜最快,2026 年 7 月 30 日再降價八成。
• GPT-4.1 / mini / nano:100 萬 token 上下文的上一代工作馬,仍在 API 供應,成本遠低於旗艦。
• o 系列(o1、o3、o4-mini):首批「先思考後回答」的推理模型。它們現在已被新一代的 adaptive thinking 取代,但概念上是整場推理革命的起點。

完整的版本與價格對照,見本頁下方自動生成的系列表。

優點:對學校而言最實際的四點

1. 生態最完整。教師找教學提示範本、IT 主任找整合文檔,OpenAI 的中文與英文資源都是最多的,學校培訓成本最低。
2. 語音支援成熟。粵語辨識在教育場景(小學生朗讀、口齒不清、環境噪音)的實測穩定度,是我們選它做口語練習後端的主要原因。
3. 可經 Azure 部署。已購買 Azure 的學校或辦學團體,可用 Azure OpenAI 走同一批模型,但由學校自己的 Azure 訂閱管理資料所在地與合規文件。
4. 模型分檔清楚。同一家內有貴有平,平台可以「難題用貴的、日常用平的」,這對控制成本比換供應商有效得多。

缺點與局限:必須向校長說清楚的部分

• 價格波動大。GPT-6 Astra 的 10 / 50 美元是 GPT-5.6 Sol 促銷價的約 2.5 倍。學校若自己直接接 API,預算很難估;這也是我們用固定年費、由我們吸收模型價格波動的原因。
• 長上下文另計價。超過 27.2 萬 token 就整筆加倍,把整個學期的教材一次貼進去並不划算——正確做法是用 RAG 只取相關段落。
• 不認識你的學校。任何通用模型都不知道你校的課程進度、評分習慣與通告格式,這些必須由知識庫與提示模板補上。
• 幻覺仍然存在。模型會用非常肯定的語氣說錯事實,尤其是本地化資訊(香港課程細節、學校名稱、法規條文)。所有對外文件與評分結果都必須教師覆核。
• 免費版不適合學生。ChatGPT 消費者版本有年齡條款、沒有教師監控、對話內容學校無法審視。學生場景必須用有守門的平台。

適用場景

教師:備課、分層工作紙、評分準則、家長信草稿、會議紀錄整理。這些任務用 Terra 或 GPT-4.1 mini 級別已足夠,不必用旗艦。

學生:必須在有守門與教師監控的環境下使用。我們的導師模式限制它只給提示不給答案,並把提示層級上限交給教師設定。

IT 主任:如果學校要自己接 API,務必先設定用量上限與監控;沒有配額機制的整合,一次失控的批量任務就可以燒掉一個月預算。

教育場景實測提示

以下提示可直接複製到 Edor.ai 的教師工具或任何 GPT 介面試用。留意第三句「限制」——它才是讓輸出可用的關鍵:

你是香港小學常識科教師。請就「香港的水資源」單元,為小五學生設計一份 30 分鐘的探究活動。
輸出:活動目標(3 項,對應學習重點)、引導問題(5 條,由淺入深)、學生工作紙(表格形式)、教師觀察要點。
限制:用繁體中文(香港用語);避免使用「垃圾桶」等台灣用語;不要提供答案;所有數據若不確定就寫「請教師核實」而不要自行編造。

以下是一位中三學生的英文作文。請按「內容 / 語言 / 組織」三項各給 1 至 5 分,每項寫兩句具體評語,再列出三個該學生下一步應該練習的重點。
不要重寫整篇文章,只給回饋。用繁體中文寫評語,引用學生原文時保留英文原句。
[貼上作文]

在 Edor.ai 的可用性

OpenAI 是平台的原生供應商,也是預設值。管理員在後台填入一條學校的 API 金鑰後,全校教師工具、智能導師、學生對話、知識庫檢索與口語練習都會運作,不需要為每位教師另買帳戶。學校亦可改用 Azure OpenAI,以自己的 Azure 訂閱管理資料所在地。

實務上要提醒兩點:一是金鑰屬於學校,學校隨時可以更換或撤回;二是模型選擇可調,若學校希望某些科目改用 Claude,可在後台按模組切換。

替代方案

• 想要更穩定的中文寫作回饋 → 看 Anthropic Claude。
• 想要最低成本處理大量文件、且已在用 Google Workspace → 看 Google Gemini。
• 想要資料完全不出校網 → 看 Meta 開源權重 或 Alibaba Qwen,並讀 開源與閉源的成本與私隱權衡。
• 想先弄清楚 embedding、RAG、幻覺這些詞的意思 → 由 LLM 教室 第一課開始。