GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol: какую модель выбрать для API

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol — это обновление, которое стоит внедрять через тесты: агентов на Responses API, активно использующих кэш, нужно переводить на GPT-6.1 Sol, а GPT-6 Sol — оставить там, где миграции пока мешают вызов инструментов через Chat Completions или режим рассуждения none. Входные и выходные токены у обеих моделей стоят одинаково — $2 и $10 за миллион; дешевле стал только кэшированный ввод: $0.10 вместо $0.20.

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol: какую модель выбрать?

Для совместимой нагрузки на Responses API выбирайте GPT-6.1 Sol, если приложение повторно использует длинные префиксы промптов или вам нужен более сильный кандидат для программирования, управления компьютером, работы с документами и многошаговых бизнес-задач. GPT-6 Sol пока лучше сохранить, если приложение зависит от вызова функций через Chat Completions или от reasoning_effort: none. Это не мелкие различия в настройках: от них зависит, достаточно ли заменить идентификатор модели или придется перестраивать весь путь запроса.

Решение удобно разложить по сценариям:

• Действующий агент на Responses API с уровнем рассуждения medium или выше: уже можно тестировать GPT-6.1 Sol. У модели дешевле чтение из кэша, а на старте заявлены более сильные возможности.
• Вызов функций через Chat Completions: не начинайте с замены идентификатора модели. Сначала перенесите инструменты на Responses, проведите регрессионные тесты и лишь затем сравнивайте модели.
• Нагрузка с режимом рассуждения none: оставайтесь на GPT-6 Sol, пока не сможете перейти хотя бы на low; по умолчанию GPT-6.1 Sol использует medium.
• Преимущественно новый ввод и вывод: экономии на токенах не будет. Свежий ввод, запись в кэш и вывод стоят одинаково, поэтому переход должна оправдать разница в качестве.

Правило выбора простое: переходите только в том случае, если GPT-6.1 Sol дает больше принятых результатов после проверки совместимости вызывающего кода. Снижение тарифа на кэш полезно, но неудачный вызов инструмента, новая нижняя граница рассуждения или дополнительная попытка быстро съедят экономию.

Цены GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol

По цене GPT-6.1 Sol выигрывает только тогда, когда запросы действительно читают данные из кэша. Тарифы на свежий ввод, запись в кэш и вывод не изменились.

Тарифы сверены 30 сентября 2026 года по актуальным страницам моделей GPT-6.1 Sol и GPT-6 Sol от OpenAI.

В пересчете на 1,000 токенов у обеих моделей свежий ввод стоит $0.002, запись в кэш — $0.0025, а вывод — $0.01. Чтение из кэша обходится в $0.0001 у GPT-6.1 Sol и в $0.0002 у GPT-6 Sol. При этих тарифах нет объема, на котором GPT-6 Sol окажется дешевле: любое ненулевое число кэшированных токенов склоняет счет в пользу GPT-6.1 Sol, а без чтения из кэша получается ничья.

Стоимость кэша GPT-6.1 Sol

Кэшированный ввод подешевел на 50%, но общая стоимость задачи снизится меньше, потому что изменился лишь один компонент. Под кэшированным вводом понимается неизменный префикс промпта, который модель может использовать повторно. Согласно руководству по кэшированию промптов OpenAI, для GPT-5.6 и более новых моделей префикс должен содержать не менее 1,024 видимых входных токенов, а сохранение сессии само по себе не гарантирует попадание в кэш.

Строку с записью в кэш тоже важно понимать правильно. Запись — это альтернативная плата за входные токены, а не дополнительный сбор поверх другой стоимости ввода. Обе модели берут $2.50 за миллион записанных токенов. У GPT-6.1 Sol меняется цена последующего чтения, но не создания многократно используемого префикса.

Возьмем пакет с коротким контекстом: 1 миллион токенов свежего ввода, 9 миллионов токенов кэшированного ввода и 1 миллион токенов вывода:

• GPT-6 Sol: (1 x $2.00) + (9 x $0.20) + (1 x $10.00) = $13.80
• GPT-6.1 Sol: (1 x $2.00) + (9 x $0.10) + (1 x $10.00) = $12.90

Экономия составит $0.90, или 6.5%, без учета записи в кэш и оплаты инструментов. Это расчет по тарифам, а не результат реально выполненной нагрузки или данные из счета.

В примере также предполагается, что каждый запрос содержит не более 272,000 входных токенов. Выше этого порога, как указано на страницах обеих моделей, весь запрос тарифицируется с коэффициентом 2x для ввода и кэша и 1.5x для вывода. Суммарный объем пакета может исчисляться миллионами токенов и при этом не пересекать порог, если он состоит из небольших запросов: ограничение действует на каждый запрос отдельно.

Для действующего агента сначала измерьте cached_tokens и число токенов записи в кэш, а не оценивайте их по длине промпта. Руководство по диагностике кэширования промптов GPT-6 поможет отличить низкую долю попаданий в кэш от проблемы с тарифом модели.

Победитель: GPT-6.1 Sol для нагрузок, активно использующих кэш. При отсутствии чтения из кэша — ничья.

Бенчмарки GPT-6.1 Sol

По заявленным на старте возможностям выигрывает GPT-6.1 Sol, но эти данные принадлежат OpenAI, а не получены в независимом прямом сравнении. Это важная оговорка: системные промпты, доступ к инструментам, уровень рассуждения и правила повторных попыток влияют и на результат, и на его стоимость.

В отчете к запуску OpenAI приведены пять показательных сигналов в сравнении с GPT-6 Sol:

• Программирование: GPT-6.1 Sol превзошла лучший результат GPT-6 Sol в DeepSWE v1.1 на 6.4 процентного пункта при меньшем уровне рассуждения и более низкой стоимости.
• Бизнес-процессы: в AutomationBench 1.0.6 при одинаковых настройках результат оказался выше на 4.8 процентного пункта.
• Управление компьютером: на офлайн-наборе OSWorld 2.0 при максимальном уровне рассуждения прибавка составила 7 процентных пунктов, а стоимость задачи была более чем вдвое ниже.
• Научные процессы: при максимальном уровне рассуждения результат GPT-6 Sol в Terminal-Bench Science 0.1 был превышен более чем вдвое, снова при более чем двукратном снижении стоимости задачи.
• Фактологическая точность: на намеренно сложных промптах при низком уровне рассуждения доля ответов хотя бы с одной фактической ошибкой снизилась с 11.4% до 7.7% — примерно на 32% в относительном выражении.

Это обнадеживающие различия, но не универсальный процент улучшения. OpenAI отмечает, что оценки GPT проводились в исследовательской среде компании или через API и могут не совпадать с результатами в рабочем ChatGPT из-за различий в промптах, инструментах и настройках рассуждения. На 30 сентября 2026 года независимого сопоставимого бенчмарка для двух точных идентификаторов моделей не было, поэтому внешняя оценка не должна заменять проверку на вашей нагрузке.

Каждый бенчмарк применим к более узкому кругу задач, чем может показаться по заголовку. DeepSWE важен для команд, которые поручают агенту долгую работу с репозиторием. AutomationBench полезен операторам, объединяющим инструменты продаж, маркетинга, поддержки, финансов или HR. OSWorld имеет значение, когда модель управляет приложениями на компьютере. Ни один из них не доказывает, что улучшатся двухэтапный классификатор обращений, короткая редактура текста или работа с вашим закрытым кодом.

Победитель: GPT-6.1 Sol по имеющимся данным о возможностях. Уровень уверенности: это сведения разработчика, пока не появятся независимые результаты для точной пары моделей.

Характеристики GPT-6.1 Sol и GPT-6 Sol

Рабочие параметры моделей почти полностью совпадают. Обе поддерживают контекст на 1,050,000 токенов, максимальный вывод 128,000 токенов, текст и изображения на входе, текст на выходе, структурированный вывод, потоковую передачу и один и тот же набор инструментов Responses. Согласно страницам моделей, ни одна не принимает аудио или видео и ни одна не поддерживает дообучение.

У GPT-6.1 Sol задокументированная граница знаний сдвинулась с 20 апреля на 30 апреля 2026 года. Десять дней — недостаточная причина для миграции. В большинстве рабочих систем куда важнее качество поиска, закрытый контекст и корректность инструментов.

GPT-6.1 Sol — новый кандидат по умолчанию

GPT-6.1 Sol — более новая модель OpenAI для сложных задач с точным идентификатором API gpt-6.1-sol. Она поддерживает уровни рассуждения low, medium, high, xhigh и max, а по умолчанию использует medium. Стандартные тарифы за миллион токенов: $2 за свежий ввод, $0.10 за кэшированный ввод, $2.50 за запись в кэш и $10 за вывод.

На странице модели среди доступных через Responses возможностей перечислены веб-поиск, поиск по файлам, генерация изображений, интерпретатор кода, размещенная командная оболочка, apply patch, skills, управление компьютером, MCP и поиск инструментов. Выбирайте эту модель, если путь через API уже подходит, а задача близка к тем сценариям программирования, работы с документами, управления компьютером или автоматизации, где заявлены улучшения. Не спешите менять модель по умолчанию, если вам еще нужен независимый приемочный тест или требуется удаленная настройка рассуждения.

GPT-6 Sol — выбор ради совместимости

GPT-6 Sol остается доступной под идентификатором gpt-6-sol. Она поддерживает уровни рассуждения none, low, medium, high, xhigh и max. Стандартные тарифы за миллион токенов остаются прежними: $2 за свежий ввод, $0.20 за кэшированный ввод, $2.50 за запись в кэш и $10 за вывод.

Документированный набор инструментов Responses совпадает с набором новой модели. Практическое отличие — возможность сохранить устаревшую схему: Chat Completions умеет вызывать функции при уровне рассуждения none. Поэтому GPT-6 Sol временно выигрывает для стабильных приложений, где цикл инструментов еще не перенесен на Responses. Но при чтении из кэша эта модель уже не дешевле.

Победитель: ничья по контексту, лимиту вывода, модальностям и задокументированным инструментам Responses. GPT-6.1 Sol выигрывает по актуальности, GPT-6 Sol — по совместимости со старой схемой.

Переход на GPT-6.1 Sol: сначала проверьте совместимость

Переход на GPT-6.1 Sol сводится к замене одной строки только для вызывающего кода, который уже работает с Responses, не использует none и minimal и воспринимает вывод модели как поведение, требующее проверки, а не как взаимозаменяемый контракт. Во всех остальных случаях перед сравнением моделей потребуется миграция.

Вызов инструментов в GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol вызывает инструменты только через Responses API. Chat Completions по-прежнему доступен для обычных запросов к модели, но не для инструментов. GPT-6 Sol устроена иначе: ее страница разрешает вызов функций через Chat Completions только при reasoning_effort, равном none.

До смены идентификатора модели проверьте каждый существующий вызов функций через Chat Completions. В стоимость миграции могут входить перестройка запроса, состояние диалога, обработка результатов инструментов, разбор ответа, логика повторных попыток, трассировка и стабильность префикса кэша. Обертка, скрывающая конечную точку, не устраняет эти различия — она лишь переносит место, где их придется тестировать.

Рассуждение — это еще один контракт. GPT-6.1 Sol не поддерживает none и minimal. Если рабочий маршрут использует none ради меньшей задержки, предсказуемого выбора инструментов или контроля расходов, ближайшая допустимая настройка не обязательно окажется равноценной по поведению. Сначала переведите маршрут на поддерживаемый уровень и проведите те же приемочные проверки, а уже потом сравнивайте скорость и стоимость.

Кому пока не стоит переходить

Не меняйте модель по умолчанию, если верно хотя бы одно из условий:

• Инструменты все еще вызываются через Chat Completions.
• Один из маршрутов явно использует уровень рассуждения none или minimal.
• Основную часть оплачиваемых токенов составляют свежий ввод и вывод, поэтому экономия на кэше несущественна.
• Текущая модель уже проходит бизнес-проверки, а преимущество GPT-6.1 Sol еще не измерено на тех же тестовых примерах.
• Для регулируемого внедрения требуется отдельная проверка режима обработки, размещения данных, журналов и изменившегося поведения модели.

Это зависимость от рабочего процесса, а не вечная привязка к поставщику. Названия моделей похожи, но вызывающий код может быть связан с конечной точкой, нижней границей рассуждения, форматом ответа и циклом инструментов. Затраты на такую проверку нужно включить в стоимость перехода.

Победитель сегодня: GPT-6 Sol для несовместимого вызывающего кода. GPT-6.1 Sol — после успешной проверки кода и тестовых примеров.

Перед сменой модели по умолчанию прогоните пять фиксированных сценариев

Запустите пять неизменных сценариев на обоих точных идентификаторах моделей с уровнем рассуждения medium, одинаковыми промптами, инструментами, контекстом, лимитами вывода и критериями приемки. Это предлагаемая схема оценки, а не бенчмарк, выполненный для этой статьи.

1. 1

   Исправить ошибку в репозитории

   Передайте обеим моделям один и тот же упавший тест, одинаковое состояние репозитория и одинаковый набор разрешенных инструментов. Принимайте только патч, который исправляет нужную ошибку и не нарушает работу существующего набора тестов.

2. 2

   Провести рефакторинг в нескольких файлах

   Задайте ограниченное изменение в нескольких файлах с обязательными проверками сборки, линтера и тестов. Если проверка репозитория не пройдена, качественное объяснение не считается результатом.

3. 3

   Маршрутизировать обращение в поддержку

   Дайте моделям одинаковые правила, сообщение клиента и инструменты маршрутизации. Потребуйте правильную очередь, приоритет, структурированные поля и отсутствие неподтвержденных действий.

4. 4

   Ответить со ссылками на правила

   Попросите подготовить ответ клиенту на основе одного и того же набора документов. Принимайте только нужный вывод, подтверждающие ссылки и корректное поведение при эскалации.

5. 5

   Выполнить бизнес-процесс

   Используйте одну и ту же многошаговую задачу на поиск и обновление с заданными границами полномочий. Требуйте правильную последовательность инструментов, верное конечное состояние и отказ от любых неразрешенных действий.

Фиксируйте принятые результаты, сквозную задержку, свежие входные, кэшированные, рассуждающие и выходные токены, плату за инструменты и повторные попытки. Затем рассчитывайте общую стоимость принятого результата, а не первого ответа:

effective cost per accepted result = total model, retry, and tool spend / accepted outputs

Знаменатель способен перевернуть картину тарифов. Если модель экономит $0.90 на пакете, активно использующем кэш, но добавляет один неудачный запуск инструмента, итоговая стоимость может вырасти. И наоборот, модель с такой же ценой свежих токенов может оказаться дешевле в эксплуатации, если сокращает число повторных попыток.

Доступность различается в API, Work, Codex и Chat

GPT-6.1 Sol доступна через API под идентификатором gpt-6.1-sol, а согласно объявлению OpenAI о запуске — также в ChatGPT Work и Codex для пользователей Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. На момент запуска в обычном Chat ее не было.

OpenAI также сообщает, что GPT-6.1 Sol Ultrafast выйдет позднее и обеспечит в Codex генерацию токенов до 8x быстрее стандартного режима. Цена Ultrafast в объявлении не указана, поэтому строить финансовый прогноз на неофициальном коэффициенте не стоит.

Использование API оплачивается отдельно от подписки ChatGPT. Доступ в Work или Codex не превращает тарифы API $2 и $10 во включенный лимит для рабочего приложения.

Частые вопросы

Что такое GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol — модель OpenAI для сложного программирования и агентных рабочих процессов с идентификатором API gpt-6-sol. GPT-6.1 Sol — обновление от 29 сентября 2026 года с более низким тарифом на кэшированный ввод и другими ограничениями для уровней рассуждения и вызова инструментов.

Насколько GPT-6.1 Sol лучше GPT-6 Sol?

Единого честного процента нет. OpenAI сообщает, что в заданных условиях GPT-6.1 Sol опережает GPT-6 Sol на 6.4 процентного пункта в DeepSWE, на 4.8 пункта в AutomationBench и на 7 пунктов в OSWorld. Проверить, переносятся ли эти преимущества на вашу задачу, можно только на фиксированной рабочей нагрузке.

Какая версия GPT лучше?

GPT-6.1 Sol — более перспективная модель для тестов в совместимых задачах программирования и бизнес-агентов. GPT-6 Sol временно лучше для среды, где все еще нужны вызовы инструментов через Chat Completions или режим рассуждения none.

Каковы функции и цены новых моделей OpenAI GPT-6 Sol и Luna?

Это вопрос о выборе внутри более раннего семейства. В сравнении GPT-6 Sol и Luna разобраны их роли и актуальная стоимость токенов; здесь рассматривается только переход существующей нагрузки с Sol на GPT-6.1 Sol.

Что лучше: GPT Sol, Terra или Luna?

Универсального победителя в семействе нет. Сопоставьте модель со сложностью задачи, требованиями к задержке и стоимостью принятого результата, а затем протестируйте точные идентификаторы, которые собираетесь внедрять. Эта статья помогает решить вопрос перехода между версиями Sol, но не выносит вердикт по Terra или Luna.

GPT-6 Sol дешевле?

Нет, если сравнивать задокументированные стандартные тарифы. Свежий ввод, запись в кэш и вывод у GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol стоят одинаково, а кэшированный ввод у GPT-6.1 Sol дешевле: $0.10 против $0.20 за миллион токенов.

Стоит ли платить $20 за ChatGPT?

Это вопрос о пользовательской подписке, а не о цене API-моделей. На момент запуска GPT-6.1 Sol была доступна в Work и Codex на перечисленных платных планах, но отсутствовала в обычном Chat, а API оплачивался отдельно.

GPT-5.6 Sol лучше GPT-5?

Старое сравнение не определяет решение о нынешнем переходе. Для текущего внедрения оценивайте GPT-6.1 Sol и GPT-6 Sol с тем же API, уровнем рассуждения, инструментами и критериями приемки, которые использует ваше приложение.

Насколько хорош GPT-6?

Возможности GPT-6 зависят от модели, задачи, уровня рассуждения и настроек инструментов. По нескольким сложным оценкам GPT-6.1 Sol демонстрирует более сильные заявленные разработчиком результаты, чем GPT-6 Sol, но для рабочей среды нужен фиксированный внутренний тест.

Каков размер GPT-6.1 Sol и GPT-6 Sol?

На актуальных страницах моделей OpenAI не указаны ни число параметров, ни доступные для скачивания веса. Вместо этого сравнивайте задокументированные лимиты, цены, поведение API и измеренные результаты задач.

Что сделать в понедельник

Начните с вызывающего кода, а не с переключателя моделей. Найдите в коде и конфигурации процессов вызовы функций через Chat Completions, а также значения none и minimal у reasoning_effort. Если обнаружится хотя бы одно из них, сначала оцените объем миграции и только потом меняйте модель по умолчанию.

Затем запустите пять фиксированных сценариев на gpt-6-sol и gpt-6.1-sol с уровнем рассуждения medium, одинаковыми инструментами и проверками. Сопоставьте стоимость принятого результата, задержку, использование кэша и число повторных попыток. Переведите на GPT-6.1 Sol те маршруты, где она выигрывает; остальные оставьте на GPT-6 Sol, пока не будет устранен разрыв в совместимости или результатах.

Получите чек-лист по настройке Claude Code и Codex, прежде чем менять маршрут модели в рабочей среде.