什么是 GPT-6 Sol？模型 ID、定价、872K 上下文与基准成绩

如果你在 2026 年 9 月 22 日的更新日志里看到 gpt-6-sol 上线，并以为那就是你已经集成好的 GPT-5.6 Sol，请先在这里停下。它不是同一个模型。OpenAI 沿用了档位名，在下面换了一个新模型，训练方法与 GPT-6 Astra 相似，但价格不同、上下文窗口不同、基准测试画像也不同。

这个命名决定会让团队多花钱、多花调试时间。本文讲清楚 GPT-6 Sol 到底是什么：模型 ID、价格、OpenAI 公布的数字、一项已经过时的测量，以及你今天能在哪里调用它。

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GPT-6 Sol 一览

作为同一家族内的对照：GPT-6 Astra 是 $10/$50，GPT-6 Luna 是 $0.10/$0.50，上下文窗口 1M，指数 37。OpenAI 自己的说法是 Astra “依然是我们在各方面表现最好的模型”，所以 Sol 不是旗舰，它是单任务成本发生变化的那个档位。

它是新模型，不是改了名的档位

GPT-5.6 家族是 Sol、Terra 和 Luna。GPT-6 家族是 Astra、Sol 和 Luna。两个名字延续下来，一个没有，一个是新的。

没有 GPT-6 Terra。如果你围绕 GPT-5.6 的命名方案搭了一套档位阶梯，中间那一级已经没了，而剩下的几级高度也都不一样了。我们早先那篇 Sol 与 Terra、Luna 的对比描述的是上一代，应当当作历史来读。

价格沿革把这次断裂暴露得很清楚：

价格均为每百万输入 token 和每百万输出 token。GPT-5.6 的标价行与促销价行来自我们当时的报道：《GPT-5.6 定价》和《GPT-5.6 降价》。

“便宜 50%”到底是什么意思

OpenAI 说 Sol 和 Luna 比 GPT-5.6 的 promotional 定价便宜 50%。“促销”这个词是 OpenAI 自己用的，而且很关键：比较对象是一个折扣价，不是 GPT-5.6 发布时的标价。

以 GPT-5.6 Sol 的标价 $5/$30 衡量，GPT-6 Sol 的 $2/$10 相当于输入降 60%、输出降 67%。真实降幅比标题上的数字更大，而标题是从一个折扣价算起的。两句话同时成立，而你要放进预算模型的是第二句，不是第一句。

有一件事没有变：更低的每 token 价格并不会自动带来更低的账单。推理模型会把输出 token 花在思考上。一个每 token 便宜一半、却思考三倍时间的模型并不省钱。这正是 OpenAI 在发布数字里用单任务成本而不是每 token 成本打头的原因。

公布的基准测试

下面每个数字都来自 OpenAI 的发布材料。推理 effort 设置写在括号里，因为这些模型在不同 effort 档位下得分差别很大，一行不带 effort 设置的基准测试数字没法用。

四项的模式是一致的：Sol 落在它所对比的前沿模型持平或略高的位置，而单任务成本只是它们的一小部分。在 AutomationBench 上，xhigh 的 Sol 击败 max 的 Claude Opus 5，成本只有 Opus 5 单任务成本的 9%。一套用 Claude Fable 5.1 加 Opus 5 兜底的配置得分 31.4%，低于 Sol，成本却超过它的 8.9x。

OpenAI 还表示，Sol 的事实性错误大约只有前代的一半。

那个在发布当天就过期的对比

再读一遍那张表，注意它对标的是哪个 Claude 模型：Claude Opus 5。

Anthropic 在同一天发布了 Claude Opus 5.5，价格 $4/$20，而 Opus 5 是 $5/$25，并以 58 分拿下 Artificial Analysis 智能指数 212 个模型中的第一名。OpenAI 的发布文章写在这个模型存在之前，所以每一句“以 9% 的成本击败 Opus 5”，对标的都是一个在几小时内就被取代的模型。

这并不说明 OpenAI 的数字错了，对它们所做的那次对比而言它们是准确的。它意味着你不该把这些数字当作当前格局写进 2027 年的采购材料。如果你需要 Sol 对 Opus 5.5 的答案，目前还没有人公布过，社交媒体上流传的正面对比数据来自个人测试者，而非两家厂商。

我们的价格战主文用一张表把三次发布放在一起追踪。

便宜的模型不是快的模型

Artificial Analysis 的第三方测量显示，GPT-6 Sol 在 max 推理配置下的输出速度为每秒 115.2 个 token，time to first token of 102.15 seconds。更便宜的 GPT-6 Luna 首 token 时间更慢，为 124.23 秒。

围绕这些数字做规划之前有两点要说明。它们是第三方数据，不是厂商公布的。而且它们专指 max 推理档位，也就是运行成本最高、响应最慢的设置。更低的 effort 档位表现会不一样，而 OpenAI 没有公布自己的延迟数据。

即便带上这两点，结果的形状才是要记住的东西。首 token 到达前等 102 秒，不是你现有超时配置大概率能撑过去的差距。默认的 HTTP 客户端超时在 30 或 60 秒。负载均衡器会判定空闲。serverless 函数会撞到执行上限。如果你要把一个同步接口从 GPT-5.6 Sol 迁到高 effort 的 GPT-6 Sol，集成工作在你的超时和流式层，不在提示词里。

这件事值得你自己测，而不是信我们或 Artificial Analysis。在 Apifox 中，你可以把一个请求指向 OpenAI 的接口，把模型 ID 设为环境变量，让一个集合覆盖所有档位，然后直接从每次运行里读出响应时间。把同一个请求在三个 effort 档位上各建一遍，保存为测试场景，大约十分钟你就有了一份针对自己提示词的延迟表。你的超时配置就应该基于这个数字来定。

提示缓存这次是实打实的发布

OpenAI 还随模型一同发布了缓存改动，对跑 agent 的人来说，这些改动比标价更重要：

• 90% discount on cached input reads. 在 $2 的输入价下，缓存读取是每百万 token $0.20。
• Higher cache hit rates by default，无需改动任何代码。
• Changing reasoning effort or tool availability no longer breaks the cache. 此前，在对话中途提高 effort 会让缓存前缀失效。
• Explicit breakpoints，因此你可以自己选择缓存前缀在哪里结束，而不是靠猜。
• A Prompt Caching Dashboard and a diagnostics tool，命中率从此不再是看不见的。

GitHub 报告称，在数十亿次请求中，需要重新处理的提示 token 减少了 50% 以上。在 872,000 token 的上下文窗口上，20% 与 80% 命中率的差别，就是一个能活下去的 agent 产品和一个被你悄悄关掉的产品之间的差别。

effort 与工具可用性那项改动是最容易被忽略的。agent 循环在任务变难时例行提高 effort，并在规划步骤和执行步骤之间切换工具集。在旧行为下，这两个动作都会在上下文最长的时候把缓存扔掉。

今天能在哪里调用它

最容易让人踩坑的是 Chat 这个缺口。如果你习惯先把提示词丢进 ChatGPT 的消费者入口做个基本验证再写进代码，你在那里找不到 GPT-6 Sol。用 Codex，或者直接走 API。

一个最小调用长这样：

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "input": "Summarize the breaking changes in this OpenAPI diff.",
    "reasoning": { "effort": "high" }
  }'

上线之前，先对照 OpenAI 当前的模型参考确认请求结构。模型 ID 是我们已经核实过的那部分。

这对你值多少

OpenAI 发布材料里的一个数字能说明这一定价冲着谁而来：OpenAI 研究员每天在编程 agent 上的支出中位数超过 $600，90th 百分位每天花 $7,000。在那个规模上，单任务成本降 80% 是一行预算项，不是四舍五入的零头。

对大多数团队来说，这笔账更小也更具体：

无论走哪条路，这次切换都是行为变更，不是配置变更。同样的提示词，新的模型，不同的输出。在把生产流量路由过去之前，先拿现有的 API 测试套件对新模型 ID 跑一遍，并且对响应结构和延迟加断言，而不只是断言 200 状态码。这恰好就是“基准测试成绩好”的模型和“在你的技术栈里能跑”的模型之间的差距。

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