从 GPT-6 Astra 迁移到 GPT-6 Sol：五分之一的价格，以及你要放弃什么

如果你在 9 月初把 agent 负载迁到了 GPT-6 Astra，现在手上已经有三周的账单，也早就清楚问题的形状了。Astra 计费是输入每百万 token $10、输出每百万 $50。一个长期运行的循环（long-running loop），带着一大段系统提示词和一个工具数据模型，烧钱的速度会超过任何表格的预测。

9 月 22 日，OpenAI 发布了 GPT-6 Sol，价格是 $2 和 $10。同一个模型家族、同一套 API 接口，账单上每一行的价格都降到五分之一。

这就是这次迁移。代码里要改的东西几乎没有，账单上要变的东西则是全部。还有发布当日报道（launch-day coverage）大多略过的一点：OpenAI 仍然说 Astra 是更好的模型，而两者之间唯一一次公开发布的正面对比，并不是它看起来的那种对比。

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TL;DR

• 对大多数调用方来说，从 gpt-6-astra 换到 gpt-6-sol 就是换一个模型字符串。上下文窗口、最大输出、接口、built-in 工具、支持的功能和限流档位（rate-limit tiers）都完全一致。
• 每一项价格都正好降 5x：输入从 $10 降到 $2，缓存输入从 $1 降到 $0.20，缓存写入从 $12.50 降到 $2.50，输出从 $50 降到 $10。不管 token 结构如何，账单都会除以五。
• Sol 增加了 none 这一档 reasoning effort。它还把 Chat Completions 的 function calling 限制在 reasoning_effort: "none"，这是唯一可能弄坏一个本来能跑的集成的地方。
• Sol 的知识截止日期是 2026 年 4 月 20 日。Astra 是 2026 年 4 月 30 日。
• OpenAI 说 Astra “continues to be our best model across the board”（在所有方面依然是我们最好的模型）。那份公开的 Sol-versus-Astra 基准测试，是在 Astra 使用 low、Sol 使用 xhigh 的条件下跑的，所以它衡量的是成本效率，不是能力上限。

价格表

两组价格都来自 OpenAI 的模型页面 gpt-6-astra 和 gpt-6-sol，读取时间为 2026 年 9 月 23 日。

两个模型的计费调整规则一致。输入超过 272K token 的 prompt，整个请求按输入和缓存价格的 2x、输出的 1.5x 计费。Batch 和 Flex 半价。Fast 模式翻倍，而且在 Astra 上它不附带任何延迟 SLA。

因为四项价格降的是同一个系数，你不需要建模自己的 token 结构就能预测节省幅度。拿一个具体的 agent 负载来说：每天 10,000 个请求，每个请求带一个 30,000-token 的缓存前缀、10,000 token 的新增输入和 3,000 token 的输出。

把结构偏向输出、偏向缓存，或者跑到 272K 上下文并支付长 prompt 的附加倍率（long-prompt multiplier）：比例始终是五。

要说这件事为什么重要，可以看这个量级：OpenAI 报告称，其中位数研究员每天在编码 agent 上花费超过 $600，90th 百分位是每天 $7,000。把这些数字除以五，一个团队能负担的实验数量就变了。两次发布的更大背景见我们的 2026 年 9 月模型价格战解析。

有一个限定条件要一直挂着：OpenAI 说 Sol 比 GPT-5.6 便宜 50%，而对比的是 GPT-5.6 的 promotional 价格，这个说法出自 OpenAI 自己。对照我们在 GPT-5.6 定价那篇文章里记录的当时标价，降幅更大。对照 Astra，则是干脆的 5x。

哪些完全没变

这一节就是让这次迁移变便宜的原因。

上下文窗口是最关键的一点。Sol 并不是上下文更短的模型（shorter-context）：它和 Astra 一样有 1,050,000-token 的窗口和 922,000-token 的输入上限。你的分块方式、检索预算或压缩策略都不需要动。

代码里真正要改的地方

四件事，按它们最可能咬到你的顺序排列。

1. Chat Completions function calling. 在 Astra 上，Chat Completions 可用，但调用工具需要 Responses API。在 Sol 上，Chat Completions 只有在 reasoning_effort 为 "none" 时才支持 function calling。如果你通过 Chat Completions 调用工具，用的又是其他 effort，这些请求的行为就变了。OpenAI 自己的 GPT-6 guide 也说，带工具做 reasoning 要用 Responses。如果你本来就在用 Responses，这一条对你没有任何成本。

2. The none effort level. Astra 支持从 low 到 max。Sol 支持以上全部，外加 none，正是这一档让它适用于分类和抽取类工作——在这些任务里，reasoning token 纯属额外开销。两者的默认值都是 medium。

3. Knowledge cutoff. Astra 的训练数据截止到 2026 年 4 月 30 日，Sol 到 2026 年 4 月 20 日。十天差距不大，但如果某个 prompt 假设模型知道 4 月下旬的信息，就要验证这个假设。

4. Unsupported parameters. 只要 reasoning effort 不是 none，就不能带 temperature、top_p 和 top_logprobs，而且 Chat Completions 还会丢掉 logprobs。Astra 执行同样的规则，所以一个干净的 Astra 集成本身就已经合规。只有当你换到 Sol 上的 reasoning_effort: "none"、又想把 temperature 加回来时，这一条才重要。

下面是一个典型 Responses 调用的改动前后。差别只有一行（one-line diff）。

 from openai import OpenAI

 client = OpenAI()

 response = client.responses.create(
-    model="gpt-6-astra",
+    model="gpt-6-sol",
     reasoning={"effort": "xhigh"},
     tools=[{"type": "function", "name": "run_api_test", "parameters": {...}}],
     input=[
         {"role": "developer", "content": "You are a senior API engineer. Bias towards action."},
         {"role": "user", "content": "Read this OpenAPI operation and propose three negative test cases."},
     ],
 )

注意那个例子里的 effort 档位。换到 Sol 并保持同样的 effort，并不是有意思的那种迁移。换到 Sol 并把 effort 调到 up 才是，因为同样的钱你有了五倍的预算可以花在 reasoning token 上。

你放弃了什么

这部分要实话实说，因为发布时的数字很容易被误读。

OpenAI says Astra is still the better model. 发布文章里写着 Astra “continues to be our best model across the board”（在所有方面依然是我们最好的模型）。这是厂商对自己新发布的自我定位，也是用来回敬那些说 Sol 取代了 Astra 的人的那句话。

The published head to head is not a capability comparison. 在 AutomationBench 1.0.6 上，xhigh 档的 Sol 得 33.2%，单任务成本 $0.27；low 档的 Astra 得 30.3%，单任务成本是 Sol 的 3.9 倍。注意看 effort 档位：Sol 是拉满的，Astra 是压到最低的。这个组合说明的是，Sol 的上限在单任务成本约为四分之一的情况下超过了 Astra 的下限，这是一个真实且有用的结论。它完全没有说明 xhigh 档的 Sol 对上 max 档的 Astra 会怎样，也没有任何已公布的数字覆盖那组对比。如果你的负载正是当初靠 Astra 高 effort 才跑通的那类，那 Sol 对你来说是一个待验证项，而不是一次替换。

Latency at the top end. Artificial Analysis 测得 GPT-6 Sol 的 max-reasoning 变体输出速度为 115.2 token/秒，首 token 时间为 102.15-second。这个数字来自第三方而非 OpenAI，且只描述 max 变体，所以它不能告诉你 medium 或 none 的表现。把它当作一个提醒：在高 effort 下，便宜的模型并不自动等于快的模型；要测你自己的 effort 档位，而不是照搬这个数字。

Availability. Sol 已进入 ChatGPT Work 和 Codex，面向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户，但还没有进 Chat。API 已经就绪，Chat 界面还没有。

至于 Astra 有什么本事值得在技术栈里给它留个位置：我们为期两天的实测（two-day hands-on test）、关于 computer-use 的那篇文章（write-up）以及 Critical cyber 阈值解读依然成立，完整的规格表见我们的 GPT-6 Astra API 指南。

用自己的请求做决定，而不是用基准测试

AutomationBench 不会跑你的 prompt。唯一能定论一次迁移的对比，是同一组请求分别发给两个模型 ID，再用你自己的标准打分。这件事做一次，之后每次新发布都会回本。在 Apifox 里，把模型 ID 放进环境变量，请求保存一次，切换环境就能换掉目标：

{
  "model": "{{MODEL_ID}}",
  "reasoning": { "effort": "xhigh" },
  "input": [
    { "role": "user", "content": "{{TEST_PROMPT}}" }
  ]
}

用 20 或 30 条真实生产 prompt 搭一个测试场景，针对你的解析器所依赖的响应结构加上断言（output_text 存在、tool call 参数符合你的 JSON Schema、在 max_output_tokens 处没有截断），然后跑两次，每个环境一次。Apifox 会记录每个请求的 body 和耗时，所以你不用写 harness 就能把正确性和延迟并排看到。每个响应里的 usage 块给出 token 数，让你能把这次对比的成本算清楚。

针对这次迁移，有两条断言值得额外加上：如果你原本用的是 Chat Completions，检查 tool call 是否还能正常返回；以及用你最慢的那条 prompt 而不是平均值来判断，因为延迟风险集中在高 effort 加长输入上。

迁移清单

1. 确认所有调用工具的地方都走 Responses API。如果你通过 Chat Completions 调工具，先迁过去，再换模型。
2. 把 gpt-6-astra 换成 gpt-6-sol，第一次运行时不改其他任何东西。
3. 重新运行（Re-run）你的回归用例集，两个 ID 各跑一遍，对比输出内容本身，而不只是状态码。
4. 在 Sol 上把 reasoning effort 往上调一档试试。你现在有这个预算了。
5. 重新检查（Re-check）任何依赖 2026 年 4 月下旬知识的 prompt。
6. 对那类你本来就是在为能力上限付费的任务，保留一条由开关控制的 Astra 路径。

结论

从 Astra 到 Sol 是一次少见的迁移：API 接口不变、上下文窗口不缩水、每一项计费都按固定系数下降。功夫不在代码里，而在你用那二十条 prompt 分别跑两个模型，去搞清楚你最难的那个任务究竟是在用 Astra 的余量，还是只是在为它付钱。

在拨开关之前先把这次对比跑了，并且看结果时记住 OpenAI 自己那句话：Astra 仍然是他们最好的模型。Sol 则是那个你负担得起一直开着的模型。

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