GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 针对复杂编程、计算机应用和专业工作而设计的均衡型模型。. 它保留了GPT-6 Astra的1,050,000个令牌上下文窗口和128,000个令牌的输出上限，但标准API定价降至每百万输入令牌$2，每百万输出令牌$10。 这仅为Astra当前代币费率的五分之一。其中的权衡很简单：Astra仍作为旗舰产品，而Sol则致力于为关注每项完成任务成本的团队提供足够的功能。.
本指南将……区分开来 GPT-6.1 Sol 的 OpenAI 文档 根据独立创作者在早期测试中的观察结果。文中还介绍了长上下文定价规则、现实中的成本示例、一个可行的 Responses API 模式，以及在 Sol、Astra、Luna 和之前的 GPT-6 Sol 之间进行选择的实用方法。.
什么是 GPT-6.1 Sol？
GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 公司 GPT-6 系列中较新的 Sol 型号。 官方描述称其为适用于复杂编码、计算机应用及专业工作的模型，性能接近Astra，但成本更低。在该系列的产品体系中，Astra是性能最强的选择，Luna是效率优先的选择，而Sol则走了一条中间路线，适用于那些难度足够高、需要强大推理能力，但使用频率又足够高、使得单位成本至关重要的工作场景。.
模型 ID 是 gpt-6.1-sol. 这一确切字符串在 API 调用、测试日志、计费记录和部署配置中都至关重要。旧版的 gpt-6-sol 尽管其未缓存的输入和输出价格一致，但该模型仍属于不同版本。OpenAI网站上关于旧版本模型的页面现已引导读者查看新版本，而我们的 GPT-6 Sol 评测及 API 限制 提供了历史基准。.
关注此次更新的最直接原因并非某个排行榜上的具体数值，而是其融合了前沿规模的上下文窗口、广泛的工具支持、五种推理难度级别，以及比Astra更具吸引力的价格——这些因素共同促使其能被更广泛地应用。 一款性能稍弱但价格实惠、足以应用于每次严肃的草稿撰写、代码审查或多步骤工作流的模型，其带来的价值可能比仅用于特殊场合的旗舰模型更大。.
该定位方案仍需结合您自己的任务进行测试。OpenAI的 模型选择指南 明确建议在相同任务上将Sol与Astra进行对比。法律文件工作流、代码库重构、浏览器代理以及董事会演示等任务，会侧重考验不同的能力。将模型标签视为初始假设，然后衡量正确性、修订次数、延迟以及每个被接受结果的总成本。.
GPT-6.1 Sol 规格说明
"(《世界人权宣言》) 官方车型目录 列出了文本和图像输入以及文本输出。音频和视频并非该模型本身支持的输入或输出模式。在设计产品时，这一区别很有用：您可以提交截图、图表、扫描页面或其他图像，但音频转录和视频理解则需要单独的组件或工具。.
其最大输入量低于标题所指的上下文窗口，因为输出和内部处理需要在总预算内留出空间。128,000个令牌的输出上限虽然相当宽裕，但要求生成庞大的回答通常并非最佳设计。过长的输出不仅成本更高、审核耗时更长，还可能出现偏离。 对于大多数软件开发工作而言，带有检查点的较小规模结构化输出更易于验证。.
推理支持 低, 中等, 高, xhigh, 和 max; 默认值为 medium。该 无 和 极简 这些设置不可用。对于常规转换，应采用较低的投入；仅当任务的错误成本或复杂度足以证明额外消耗的令牌和时间是合理时，才应增加投入。实际目标是选择能通过验收测试的最低配置。.
开发者若要对比历史价格和代币走势，可以使用我们的 GPT-6 Sol 的定价及成本示例 作为参考点。关键的规格变更并非上下文大小——本文涉及的各款 GPT-6 模型中，该参数保持一致——而是新版 Sol 模型中更新的定位机制以及成本更低的缓存输入。.
表现：官方证据显示了什么
OpenAI的发布声明称，GPT-6.1 Sol在诸如编写和调试代码、理解文档以及执行多步骤业务工作流等复杂专业任务方面，较GPT-6 Sol有了显著提升。 该公司表示，在多项评估中，该模型以更低的成本达到了接近 GPT-6 Astra 的水平。这些是官方的评估声明，并不保证每个提示生成的结果都能与 Astra 表现相当。.
"(《世界人权宣言》) GPT-6.1 太阳系卡片附录 这提供了一个重要的界限：评估是在 OpenAI 的研究环境中或通过 API 进行的，而正式版 ChatGPT 可能有所不同，因为系统提示、可用工具和工作量设置并不完全相同。 正因如此，一篇严谨的文章应当将官方基准测试结果与创作者的测试结果以及公司的内部评估结果区分开来。.
一个具体的例子是 HealthBench。在已发布的表格中，GPT-6.1 Sol 在 HealthBench Professional 上的长度调整后得分为 64.2，在 HealthBench 上为 58.5，在 HealthBench Hard 上为 36.2，在 HealthBench Consensus 上为 96.0。 相应的Astra评分分别为64.7、58.3、36.6和95.5。OpenAI指出，在这四项评估中，各模型的得分差异均在0.5个百分点以内。.
该结果印证了该评估系列中“接近Astra”这一说法。但这并不能证明其软件工程质量、浏览器可靠性或输出风格与Astra相当。健康基准测试衡量的能力与修复竞争条件或协调工具所涉及的能力不同。如需更深入地了解该旗舰产品的整体测试概况，请参阅 GPT-6 Astra 评测与实机测试.
最有力的实际解读是：GPT-6.1 Sol 属于“需要付出更多努力”的候选范围，尤其是在 Astra 的价格会限制其使用的情况下。它值得进行并行评估，而非自动推荐。 需衡量通过率、人工修正次数、工具错误、输出令牌数量以及生成合格结果所需的时间。这些指标将模型比较转化为商业决策。.
编程：GPT-6.1 Sol 能做什么
GPT-6.1 Sol 具备现代编程模型应有的核心功能：流式处理、结构化输出、函数调用、文件搜索、图像输入、网络搜索以及提示词缓存。 通过 Responses API，OpenAI 还列出了代码解释器、托管 shell、应用补丁、技能、计算机使用、MCP 以及工具搜索等功能。这使得该模型适用于检查文件、提出修改建议、运行命令并返回经机器验证的输出等工作流。.
功能支持并不意味着每个环境都会自动提供所有工具。您的应用程序仍需决定哪些工具可用、它们拥有哪些权限、结果如何返回给模型，以及哪些操作需要确认。Chat Completions 在 GPT-6.1 Sol 上无需调用工具即可正常工作，而 OpenAI 则会将使用工具的应用程序引导至 Responses。 新的代理系统应将该 API 边界视为一种架构选择，而非微小的语法差异。.
截至发稿时，测试平台的聊天目录中尚未披露具体机型，因此本指南并未针对计划中的四项编码任务提出新的内部基准。编码评估基于官方性能数据和已命名的公开运行结果。这比悄悄用Astra或更早的Sol替代，并给结果贴上错误的机型名称要更有参考价值。.
一项全面的评估应包括结合回归测试的调试、受限的多文件功能、安全审查以及受模式约束的工程决策。这些任务不仅用于测试代码生成，还能揭示模型是否保留了 API、能否捕获边界情况、是否遵守输出约束，并说明其无法验证的内容。我们的 2026年最佳编程AI模型指南 解释了为什么最佳选择会因工作流程的不同而有所变化。.
找出最小的缺陷，保留 API，并添加可运行的测试。.
尊重并发、顺序、验证和故障处理机制。.
优先处理漏洞利用路径，提供最低限度的修复方案，并避免提出虚构的框架主张。.
当你运行这样的提示时，请机械地对结果进行评分。结果中是否保留了零？重复项是否已被移除？数值排序是否正确？测试是否能正常执行 node --test？再精妙的解释也无法弥补一个站不住脚的论断。这一原则同样适用于代码库工作：在选择模型之前先定义验收条件，然后审查补丁本身，而不是依赖于说明文字的说服力。.
GPT-6.1 Sol 定价
"(《世界人权宣言》) 官方 API 定价页面 该指标衡量的是每百万代币的 GPT-6.1 Sol 费率。输入成本为 $2，缓存输入成本为 $0.10，缓存写入成本为 $2.50，输出成本为 $10。 因此，缓存输入的速率为未缓存输入速率的 5%，而写入新缓存内容的成本为普通输入的 1.25 倍。特定工具的费用可以单独添加，因此代币计算仅是使用工具的工作负载中的一部分。.
定价方面最重要的细节是272K的阈值。一旦输入量超过272,000个令牌，整个请求的输入速率和缓存速率将提升至原来的两倍，输出速率则提升至原来的1.5倍。这并非仅针对超过该阈值的令牌所施加的边际附加费。 经常接近该阈值的应用程序应在发送前统计代币数量，并考虑采用分块、检索或压缩等策略。.
快速模式的费用是标准模式的两倍。批量模式和灵活模式将标准费率降低50%，而区域处理在适用时会增加10%的附加费。 这些模式分别针对不同的问题：快速模式为降低延迟而付费，批处理模式以牺牲即时性为代价来降低成本，灵活模式以牺牲调度可预测性为代价来降低成本，而区域处理则满足数据位置的需求。在比较其价格时，务必同时考虑各自的运营限制。.
Astra的标准费率为每百万代币$10的输入和$50的输出，恰好是Sol标称费率的五倍。该 GPT-6 Astra API 定价和令牌限制 该指南对这一溢价进行了更深入的探讨。Sol 与之前的 GPT-6 Sol 采用相同的未缓存输入和输出价格，但 GPT-6.1 Sol 将每百万代币的缓存输入从 $0.20 降至 $0.10。.
实际成本示例
将令牌价格转换为完整的请求后，就更容易判断了。下文中的示例均采用标准处理模式，不包含工具调用费、区域溢价，且除非特别说明，否则不包含缓存输入。实际输出长度往往比开发者预期的更影响账单金额，因为在 GPT-6.1 Sol 上，输出的成本是普通输入的五倍。.
对于这段10万行输入、5千行输出的代码审查，输入成本为$0.20，输出成本为$0.05，因此估算值为$0.25。 如果全部 100K 输入都符合缓存条件，其输入部分将降至 $0.01，总成本变为 $0.06。 如果应用程序必须先将这 100K 前缀写入缓存，则在输出之前，缓存写入部分为 $0.25。.
300K条输入的示例超过了阈值。输入按每百万条$4的实际费率计费，因此300K条的费用为$1.20。 输出按每百万条$15的实际费率计费，因此10K的费用为$0.15。总计为$1.35。因此，即使不考虑工具费用，仅略高于阈值的请求其成本也可能远高于略低于阈值的请求。.
“批量”或“灵活”模式会使符合条件的“标准”总数减半，而“快速”模式则会使其翻倍。以第一个示例为例，这意味着在“批量”或“灵活”模式下约为 $0.125，而在“快速”模式下约为 $0.50。仍在使用旧版 GPT-5.6 模型的团队可以将这些假设与我们的 GPT-5.6 的定价和 Codex 积分 故障。.
如何使用 GPT-6.1 Sol
最简洁的开发者实现途径是 Responses API。安装最新的 OpenAI SDK，通过您的环境提供 API 密钥，并设置 模型 至 gpt-6.1-sol. .......。 官方文本生成指南 建议对直接的模型请求做出响应，且模型页面在调用工具时需要此响应。.
1. 首先发送一个简单的 Responses API 请求
首次请求应保持简单。确认项目中是否已提供确切的模型 ID，捕获返回的模型和使用情况字段，并存储足够的元数据以供重现该运行过程。不要一开始就使用庞大的工具链。一个简单的请求可以将模型访问问题与工具定义、权限和协调问题区分开来。.
2. 仅通过 Responses API 添加工具
当工作流需要进行文件搜索、网页搜索、代码执行、shell 访问、计算机使用、MCP 或自定义功能时，请定义所需的最小工具集。限制文件和网络范围，验证工具参数，并确定哪些操作需要人工确认。该模型可以建议并调用工具，但您的应用程序仍需负责执行这些工具并执行权限控制。.
3. 通过评估来调整推理的投入程度
从默认的中等难度开始。运行一组具有代表性的评估数据集，然后将“低”、“高”或“x高”难度与通过率、输出令牌数、延迟和修订次数进行比较。在最困难的任务中，“最大努力”模式可能会有所帮助，但如果在所有情况下都使用它，可能会抵消Sol原本具有的成本优势。请保留能够可靠通过测试的最轻量级设置。.
4. 使用 GlobalGPT 进行交互式比较
如需进行交互式操作，请打开 GlobalGPT的多模型工作区 并在您账户的选择器中看到 GPT-6.1 Sol 时将其选中。此方法有助于在无需维护多个标签页和订阅的情况下比较答案。它不能替代 API 部署控制、代码库自动化、Codex 或 IDE。我们的指南介绍 编码的 ChatGPT 模型选择 介绍了这些工作流的差异。.
GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol、Astra 和 Luna 的对比
本次对比中的四款模型均支持文本和图像输入，输出文本，并提供1,050,000令牌的上下文窗口，最大输出量为128,000令牌。它们之间的实质性差异体现在：定位能力、价格、截止日期、推理设置，以及在实际任务中观察到的质量水平。 该表格采用截至2026年10月1日核查的当前官方标准令牌价格。.
| 模型 | 最合适 | 输入 / 1M | 已缓存 / 1M | 输出 / 1M | 截止点 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 涉及成本控制的复杂工作 | $2 | $0.10 | $10 | 2026年4月30日 |
| GPT-6 Astra | 要求最严苛、以质量为先的工作 | $10 | $1 | $50 | 2026年4月30日 |
| GPT-6 Sol | 现有的较早版本的 Sol 集成 | $2 | $0.20 | $10 | 2026年4月20日 |
| GPT-6 Luna | 需要高度专注且工作量大的任务 | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 2026年5月18日 |
当任务难度足够大，且微小的质量提升就能避免耗费高昂的人工返工时，请选择Astra。当工作虽然复杂但频率较高时，特别是如果缓存输入折扣能带来帮助，请选择GPT-6.1 Sol。当处理量和延迟是主要考量因素，且任务范围界定明确时，请选择Luna。 仅在迁移风险、现有评估结果或兼容性工作导致无法立即切换的情况下，才继续使用旧版 Sol。.
Sol 和 Astra 之间的五倍价格差距虽然很大，但每个代币的价格并不等同于每个被接受结果的价格。 性能更强的模型可能使用更少的输出令牌、调用更少的工具，或者需要更少的修订次数。反之，如果Astra的单位价格足以抵消这一差异，那么即使Sol多进行一次修订，它仍然可以胜出。应比较完整的任务轨迹，而非简单地将单个提示词的长度进行乘法运算。.
读者在决定是否值得升级到旗舰机型时，可以参考 GPT-6 Astra 与 GPT-5.6 Sol 的对比 关于早期层级的背景信息。对于当前族中成本最低的分支，该 GPT-6 Luna 评测及最佳用途 提供了相关的 API 限制和工作负载适配信息。.
评论者的评价
OpenAI在2026年9月29日的DevDay主题演讲中，与其他产品一同发布了GPT-6.1 Sol。该官方视频明确了发布时间及产品定位，但并非独立证据。有价值的外部反馈来自创作者们——他们披露了具体任务、对比数据集、成本计算方法以及测试失败情况，而非简单重复发布声明。.
它会编程吗？ 在一项针对 Blender 和 Godot 的三轮对比测试中，该报告指出 Sol 的运行成本更低、速度更快，但指出其游戏质量在各轮测试中逐渐下降。.
马特·约翰斯顿 在九项测试的设置中，其加权得分为96，套件成本为$2.63，同时明确指出了企鹅任务失败的情况。.
邓肯·罗戈夫 将Sol与Sonnet 5.5在六个构建版本中进行了对比，并记录了耗时、代币消耗和最终成本。.
在 《Can It Code?》的三轮视频, ，任务内容从Blender的低多边形地牢套件，逐步发展到角色建模与动画制作，最终成为一款可玩的Godot游戏。 该创作者估算Sol在所有轮次中的总耗时为$29.17和7小时5分钟，远低于对照组，但认为最终游戏的体验较差，并指出Sol在每一轮的表现都在退步。该案例的启示在于成本与速度，但需警惕质量问题，而非整体排名。.
马特·约翰斯顿的九场测试赛回顾 报告显示其加权得分为96，与Stonelabs表格中的Sonnet 5.5并列，套件成本为$2.63，而Astra约为$14，Opus 5.5则为$12。 他还指出企鹅任务的测试结果存在偏差。这些数据源自其基准设计和成本核算；在用于采购前，应先对其进行复现验证。.
邓肯·罗戈夫的六种构建方案对比 涵盖着登陆页、3D浏览器游戏、Blender场景、交互式讲解视频以及投资者演示文稿。公开说明称，该测试会追踪构建时间、代币使用量以及最终成本。在完整可见结果经审核之前，本指南将该视频作为一种实用比较方法的佐证，而非证明任一模型胜出的证据。.
这些早期评测在一個有意义的问题上达成了共识：Sol的低价优势能否经受住完整项目的考验？答案因项目而异。一位开发者认为其成本效益显著，但最终游戏质量较弱；另一位则表示游戏得分很高，而套件成本很低；还有一位设计了一款面向广泛玩家的对战游戏。这种多样性比一句综合性的共识陈述更能提供有价值的信息。.
哪些人适合使用 GPT-6.1 Sol？
GPT-6.1 Sol 适合已经拥有实质性工作内容和评估循环的团队。当通过提示词缓存重复使用相同的大上下文时，当部署 Astra 的成本过高难以扩展时，或者当 Luna 无法为该任务提供足够深度时，它尤其具有吸引力。 如果轻量级的文本提取或分类任务在更低成本的层级上已经能够可靠运行，那么该模型的吸引力就会降低。.
- 仓库级编码
- 复杂的专业交付成果
- 带缓存的长上下文审查
- 使用 evals 的工具工作流
- 安全关键型决策
- 一旦出错代价高昂的任务
- 接近27.2K阈值的作业
- 对延迟敏感的流程
- 简单标记
- 短的确定性变换
- 高产量、低风险的开采
- Luna 已解决的任务
当软件团队需要一个模型来跨多个文件进行推理、生成测试、审查安全问题或在监督下操作工具时，应考虑使用 Sol。 分析师可以利用它进行多文档综合分析并生成结构化交付成果。运维团队可以将其用于整合数据、规则和业务背景的工作流。在任何情况下，工作流都需要明确的验收标准，并包含人工或自动的验证步骤。.
独立用户和小团队在构建 API 集成之前，可能更倾向于使用交互式多模型工作区。这使得在尚未确定应用程序架构的情况下，Sol 与 Astra 之间的对比更加具体。如果您仍在不同提供商和模式之间权衡抉择，请参考我们的指南： 根据任务、工具和成本选择人工智能模型 提供了更广泛的候选名单。.
极限与失效模式
100万个令牌的上下文窗口是一种容量限制，而非完美的记忆。重要的指令仍可能被冗余文档、重复规则或相互矛盾的证据所稀释。应合理组织长输入内容，识别权威来源，并要求模型在得出重要结论时引用其依据的文件或段落。与每次迭代都将所有内容发送给模型相比，采用检索和压缩策略往往效果更佳。.
长上下文的价格计费是第二个风险。对于输入令牌数为 273K 的请求，系统会按整个请求的较高费率收费，而不仅仅是最后一千个令牌。这可能会导致在动态构建上下文的应用程序中产生意想不到的账单。请在发送请求前添加令牌计数和预算检查功能，并记录是哪些文档导致调用超出了限制。.
工具的使用会扩展功能范围并增加攻击面。应将网页、检索到的文件以及工具输出视为不可信数据。需对函数参数进行验证、隔离代码执行、限制文件路径和网络访问，并对高影响操作要求确认。该模型对托管shell或计算机使用的支持，并不构成授予广泛权限的理由。.
最后，早期创作者测试虽能提供有价值的信息，但结果并非最终定论。不同的系统提示、工具、辅助框架、时间限制和评分标准都可能使原本看似胜出的方案结果逆转。应利用公开测试来设计自己的评估方案，而非以此为由跳过评估环节。一个在视觉游戏构建方面表现优异的模型，可能仍会因无法满足你的迁移计划而失败，反之亦然。.
常见问题
这些答案总结了上述内容中涉及的官方 API 信息以及实际决策要点。.
什么是 GPT-6.1 Sol？
GPT-6.1 Sol 是一款用于复杂编码、计算机应用和专业工作的 OpenAI 推理模型。OpenAI 使其定位在低成本的 Luna 层级与旗舰级 Astra 层级之间，以更低的 API 价格提供接近 Astra 的性能。.
GPT-6.1 Sol 的价格是多少？
标准 API 定价为：每百万个输入令牌 $2，每百万个缓存输入令牌 $0.10，每百万个缓存写入令牌 $2.50，以及每百万个输出令牌 $10。 长提示词、快速模式、区域化处理、批处理和 Flex 功能可能会影响实际费率。.
什么是 GPT-6.1 Sol 的上下文窗口？
OpenAI 指定了 1,050,000 个令牌的上下文窗口、922,000 个令牌的最大输入长度，以及最多 128,000 个输出令牌。 较大的上下文窗口使模型能够处理大量内容，但这并不能保证完美的召回率，也并不意味着每个大规模请求都具有成本效益。.
GPT-6.1 Sol 适合编程吗？
它专为复杂编码而设计，并支持结构化输出、函数调用、代码解释器、托管 shell、应用补丁、技能、MCP 以及通过 Responses API 调用的其他工具。生产团队在切换关键工作流之前，仍应运行针对特定代码库的测试。.
我应该选择 GPT-6.1 Sol 还是 GPT-6 Astra？
当成本是关键因素，且您自己的评估表明Sol符合质量标准时，请选择Sol。当面对最严苛的工作任务，且微小的质量提升值得支付五倍于标准代币费率时，请选择Astra。在做出决定前，请先在相同的代表性任务上对两者进行测试。.
当提示词的输入令牌数超过 272K 时会发生什么？
OpenAI指出，当输入量超过272K个令牌时，整个请求的计费将按正常输入速率和缓存速率的两倍，以及正常输出速率的1.5倍进行计算。在长文档应用中，这种阶跃式变化可能比标称的上下文窗口大小更为关键。.
GPT-6.1 Sol 是否支持“聊天补全”API？
是的，对于不涉及工具调用的请求，系统支持聊天内容补全功能。OpenAI 建议开发者在进行工具调用时使用 Responses API，因此新的代理型或使用工具的应用程序通常应从 Responses 开始，而不是依赖旧的接口。.
GPT-6.1 Sol 能处理图片吗？
是的。该模型的官方页面列出了文本和图像输入以及文本输出。音频和视频不属于该模型支持的输入类型，但在需要这些媒体类型时，应用程序可以利用该模型周边的其他服务或工具。.
如何在 GlobalGPT 上使用 GPT-6.1 Sol？
打开 GlobalGPT，开始新的聊天，并在您账户的模型选择器中看到 GPT-6.1 Sol 时将其选中。GlobalGPT 是一个便捷的多模型工作区；API 密钥、部署控制和代码库自动化仍作为独立的开发者工作流运行。.
最终结论
对于需要强大推理和编码能力，但又无法在每次运行时都承担Astra费用的用户而言，GPT-6.1 Sol是最值得关注的GPT-6选项。 它在上下文和输出限制方面与 Astra 持平，采用相同的 2026 年 4 月 30 日知识截止日期，且按标准费率计算，每未缓存输入和输出令牌的成本仅为 Astra 的五分之一。其缓存输入折扣力度也比之前的 GPT-6 Sol 更大。.
该模型并不一定就是最佳选择。对于针对性强的任务，Luna 的成本依然低得多，而 Astra 或许仍能在最棘手的任务中减少修改次数。正确的比较标准应是每条被接受结果的总成本，且需使用相同的提示词、工具、数据和评分规则进行衡量。当输入令牌数超过 272K 时，在做出决定前请将定价系数纳入考量。.
打开 GlobalGPT，在 GPT-6.1 Sol 可用时选择它，并使用一项实际任务和一份验收清单将其与 Astra 或 Luna 进行比较。.
开盘价 GlobalGPT对于 API 部署，请从官方模型页面开始，并发送一个简单的 Responses API 请求。若需进行交互式比较，请使用上文提到的多模型路由。无论采用哪种方式，请保留输出结果、使用情况、设置和错误信息。 GPT-6.1 Sol 的价值不仅在于更低的令牌成本；更在于它能提供更好的机会，让您能够频繁地进行高效的推理，从而使推理成为工作流程的一部分。.
