GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 最新的 Sol 模型，于 2026 年 9 月 29 日的 DevDay 上发布，API 模型 ID 为 gpt-6.1-sol。它的价格是每百万输入 token $2、每百万输出 token $10，与 GPT-6 Sol 的标价完全一致，但缓存输入从 $0.20 降到了 $0.10。它在 1,050,000 token 的上下文窗口中最多接受 922,000 输入 token，最多输出 128,000 token，知识截止日期为 2026 年 4 月 30 日。OpenAI 将其定位为「接近 Astra 的智能水平」，而价格只有 GPT-6 Astra 标准 token 价格的五分之一。
本文覆盖可用渠道、定价、规格、OpenAI 的基准测试声明，以及什么时候 GPT-6 Astra 仍然是更好的选择。想了解 OpenAI 当天发布的其它内容，请阅读 DevDay 2026 roundup；想了解它所替代的模型，请阅读 what GPT-6 Sol is。你可以直接在 Apifox 中发送第一个 gpt-6.1-sol 请求，并把它保存为一个测试用例。
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GPT-6.1 Sol 概览
| 规格 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|
| 模型 ID | gpt-6.1-sol（单一快照）；OpenRouter：openai/gpt-6.1-sol |
| 上下文窗口 | 1,050,000 tokens |
| 最大输入 / 输出 | 922,000 / 128,000 tokens |
| 知识截止日期 | 2026 年 4 月 30 日 |
| 推理强度 | low、medium（默认）、high、xhigh、max；没有 none 或 minimal |
| 模态 | 文本与图片输入，文本输出 |
| 接口 | Chat Completions、Responses、Batch（不支持 Realtime、Live、Assistants 或微调） |
| 内置工具 | web_search、file_search、code_interpreter、computer_use、apply_patch、hosted_shell、mcp、tool_search、image_generation、skills |
| 速率限制 | Tier 1：500 RPM、500K TPM；Tier 5：15,000 RPM、40M TPM |
来源：GPT-6.1 Sol 模型页。该窗口与输入上限和今天 GPT-6 Sol 模型页所列的一致，所以上下文长度并不是这次的升级点。
GPT-6.1 Sol 的可用渠道
OpenAI 的发布公告称它面向「ChatGPT Work 和 Codex 中的全部 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户」开放，并补充说明它「尚未在 Chat 中提供」。Free 和 Go 不在名单之列；OpenAI 的模型文档也指出，Enterprise 和 Edu 需要管理员启用后才能使用。在 API 中，它以 gpt-6.1-sol 的形式出现在 Chat Completions、Responses 和 Batch 上，按 token 计费；OpenRouter 在其 OpenAI 端点上以 openai/gpt-6.1-sol 提供服务，标价相同。
API 没有免费额度。GPT-6.1 Sol free guide 列出了最省钱的几种途径，并给出了一个免费替代方案（另一款模型）。
GPT-6.1 Sol 定价
以下价格均为每百万 token，取自 OpenAI 的定价页，适用于输入不超过 272K token 的请求：
| 模型与档位 | 输入 | 缓存输入 | 缓存写入 | 输出 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol，Standard | $2.00 | $0.10 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6.1 Sol，Batch 或 Flex | $1.00 | $0.05 | $1.25 | $5.00 |
| GPT-6.1 Sol，Fast | $4.00 | $0.20 | $5.00 | $20.00 |
| GPT-6 Sol，Standard | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6 Astra，Standard | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
| GPT-6 Astra，Ultrafast | $60.00 | $6.00 | $75.00 | $300.00 |
| GPT-6 Luna，Standard | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
GPT-6.1 Sol 的 Ultrafast 档「即将推出」，尚未定价。表中三点值得注意。
按 token 计算，这次升级是免费的。输入和输出的标价与 GPT-6 Sol 完全相同。唯一变化的是缓存输入，OpenAI 对它的定价是「每百万 token $0.10，比标准输入价格低 95%，比 GPT-6 Sol 的缓存输入价格低 50%」。如果你复用较长的系统提示词、工具 schema 或代码库上下文，账单里这一项会直接减半。新模型的输出 token 数可能发生变化，所以在承诺节省之前先做实测。GPT-6 prompt caching guide 介绍了如何组织提示词才能命中缓存。
长提示词更贵。模型页说明，超过 272K 输入 token 后，整个请求按输入与缓存费率的 2 倍、输出费率的 1.5 倍计费：Standard 档为输入 $4、缓存 $0.20、输出 $15。你确实可以发送 922K token，但要为此支付双倍输入费用。
Astra 的价格是它的五倍。GPT-6 Astra 标价为 $10/$50，是 6.1 Sol 标准费率的五倍，OpenAI 那句「五分之一」的说法正来源于此。Astra 也是目前唯一大范围提供 Ultrafast 的模型，价格为其 Standard 档的 6 倍。
相较 GPT-6 Sol 的变化
| GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 模型 ID | gpt-6-sol |
gpt-6.1-sol |
| 每 1M 输入 / 输出 | $2 / $10 | $2 / $10 |
| 每 1M 缓存输入 | $0.20 | $0.10 |
| 推理强度档位 | none 至 max |
low 至 max |
| 知识截止日期 | 2026 年 4 月 20 日 | 2026 年 4 月 30 日 |
GPT-6 Sol 模型页现在写着「更新的 Sol 模型请见 GPT-6.1 Sol」。切换会带来两点成本。任何发送 reasoning: {"effort": "none"} 的请求都需要换一个新值：把它改成 low，也就是 6.1 Sol 接受的最低档位，并重新跑一遍评测，因为 low 仍然会推理，而推理 token 按输出计费。知识截止日期也往后推了十天。GPT-6.1 Sol API guide 用请求示例演示了完整的迁移过程。
GPT-6.1 Sol 基准测试：OpenAI 的说法
本节的所有数字都来自 OpenAI 的发布公告：OpenAI 跑的是自家模型，并称竞品结果来自公开报告。OpenAI 以图表形式公布了原始分数；下面的差值取自它以文字陈述的部分。成本指在所述强度下的单任务成本。
| 基准测试 | OpenAI 对 GPT-6.1 Sol 的说法 |
|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 在「约五分之一成本」下与 Astra 持平；以更低的强度和成本超过 GPT-6 Sol 的最佳成绩 6.4 个百分点 |
| GDP.pdf | 高于 Opus 5.5，「并在单任务成本不到一半的情况下带有回退」；在约五分之一单任务成本下接近 Astra |
| AutomationBench 1.0.6 | 在 medium 强度下比 Opus 5.5 高 2.2 个百分点，成本约为其三分之一；相同设置下比 GPT-6 Sol 高 4.8 个百分点 |
| OSWorld 2.0 离线（部分奖励） | 在 max 强度下比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点，成本不到一半；在 max 下与 Astra 相差 2.1 个百分点以内，单任务成本约为其七分之一 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 在 max 强度下得分是 GPT-6 Sol 的两倍以上；单任务 $5.47，而 Opus 5.5 为 $23.21、Astra 为 $23.80 |
| 事实性（被标记出错的对话） | 在 low 强度下，含错误回复的比例从 11.4%（GPT-6 Sol）降到 7.7%，减少约 32%；在不到五分之一单任务成本下与 Astra 相差 1.9 个百分点以内 |
阅读上表时请注意三点：
- 对比对象是 Opus 5.5 和 Fable 5.1，而不是 Claude Sonnet 5.5——后者早一天发布，价格同样是 $2/$10。目前没有任何厂商公布过 6.1 Sol 与 Sonnet 5.5 的正面对比；GPT-6.1 Sol vs Claude Sonnet 5.5 guide 展示了如何用你自己的提示词做一次对比。在 AutomationBench 上，OpenAI 还注明 Fable 5.1 的成本点未计入回退，而回退在约 40% 的任务上出现过。
- 卖点是单任务成本，不是峰值分数。多数行说的是在极低成本下「持平」或「接近」Astra。这对预算友好，但如果你需要的是最高分，说服力就弱一些。
- 事实性是在用户标记出错的对话上测得的，并非典型使用场景。
Astra 仍在一项头条测试中胜出。OpenAI 称在 Terminal-Bench Science 上 Astra 依然得分最高，为 68.1%，并建议最困难的科学工作使用 Astra。
什么时候仍应选择 GPT-6 Astra
对于大多数原本运行在 GPT-6 Sol 上的编码和 Agent 工作负载，6.1 Sol 是在相同价格下的等价替换。以下情况请继续使用 Astra：
- 任务属于最困难的科学或终端工作。这是 OpenAI 在 Terminal-Bench Science 之后给出的官方建议。
- 你现在就需要 Ultrafast。Astra Ultrafast 已在 API 以及 Pro 500 和 Enterprise 的 ChatGPT Work 与 Codex 中上线，而 6.1 Sol 的 Ultrafast 仍「即将推出」。
- 你在基于 Agents API 的 computer-use 工具构建。它的文档只写了
gpt-6-astra。6.1 Sol 模型页把computer_use列为工具，所以在迁移 Agent 之前请先查阅 Agents API 文档。 - 最后一两个百分点比 5 倍成本差距更重要。在 OSWorld 和事实性上，Astra 仍领先约 2 个百分点。
反过来说，$0.10/$0.50 的 GPT-6 Luna 足以覆盖高并发的分类和抽取场景，这些场景并不需要 Sol 级别的推理。Luna vs Sol vs Astra comparison 按档位梳理了单任务成本，GPT-6 Astra API guide 则覆盖了 Astra 的各项参数。
调用 GPT-6.1 Sol 并核对成本
下面是在 Responses API 上的第一个请求，密钥从环境变量读取：
curl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"reasoning": {"effort": "low"},
"input": "List three ways to make a webhook receiver idempotent."
}'
响应中带有一个 usage object，包含 input_tokens、output_tokens 和 output_tokens_details.reasoning_tokens。OpenAI 的推理指南指出推理 token 按输出计费，所以即使可见答案长度相同，强度变化也会影响账单。缓存命中会体现在 input_tokens_details.cached_tokens 中。
要在 Apifox 中把它变成一个可重复的检查：
- 创建一个环境，设置
OPENAI_API_KEY，并将MODEL_ID设为gpt-6.1-sol。在 Authorization header 中发送Bearer {{OPENAI_API_KEY}}，在 body 中发送"model": "{{MODEL_ID}}"。 - 把该请求保存为指向
https://api.openai.com/v1/responses的 POST。 - 添加断言：状态码为 200、
$.usage.output_tokens大于 0，且$.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens低于你为该提示词设定的上限。 - 在
input开头放入至少 1,024 token 的固定前缀（prompt caching 指南中给出的最小可缓存长度），发送两次，并断言第二次运行时$.usage.input_tokens_details.cached_tokens大于 0。 - 克隆该环境，把
MODEL_ID设为gpt-6-sol，在两个环境中运行同一个请求。同样的提示词、两个模型，usage并排对比。
FAQ
GPT-6.1 Sol 免费吗？不免费。它在 ChatGPT Work 和 Codex 中面向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 提供，API 没有免费额度。GPT-6.1 Sol free guide 介绍了成本最低的几种途径。
GPT-6.1 Sol 的模型 ID 是什么？gpt-6.1-sol，单一快照。在 OpenRouter 上为 openai/gpt-6.1-sol。
GPT-6.1 Sol 支持 none 推理强度吗？不支持。它接受 low、medium（默认）、high、xhigh 和 max。此前向 GPT-6 Sol 发送 none 的请求需要改成新的取值。
GPT-6.1 Sol 比 GPT-6 Astra 更好吗？并非全面更好。OpenAI 称它在多项基准测试上以五分之一到七分之一的单任务成本达到或接近 Astra，但 Astra 仍以 68.1% 领跑 Terminal-Bench Science。
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