GPT-6.1 Sol 对比 GPT-6 Sol：价格、性能与升级建议

从 GPT-6 Sol 升级到 GPT-6.1 Sol，应该先测试、再迁移：大量复用缓存的 Responses API 智能体可以转向 GPT-6.1 Sol；但如果 Chat Completions 工具调用或 none 推理仍让迁移受阻，就继续使用 GPT-6 Sol。两款模型每百万 token 的输入价格都是 $2，输出价格都是 $10；只有缓存输入从 $0.20 降至 $0.10。

GPT-6.1 Sol 对比 GPT-6 Sol：该怎么选？

如果工作负载兼容 Responses API，并且会重复使用较长的提示词前缀，或者需要更适合编程、计算机操作、文档处理和多步骤业务任务的候选模型，应优先测试 GPT-6.1 Sol。如果应用仍依赖 Chat Completions 函数调用或 reasoning_effort: none，则继续使用 GPT-6 Sol。这些并非无关紧要的配置差异，而是决定你只需更换模型 ID，还是必须连请求链路一起改造的分界线。

不同场景下，选择很明确：

• 已使用 Responses API、推理强度为 medium 或更高的智能体： 现在就测试 GPT-6.1 Sol。它的缓存读取费率更低，发布时展现出的能力信号也更强。
• 使用 Chat Completions 的函数调用应用： 不要先替换模型 ID。先把工具链路迁移到 Responses，完成回归测试，再比较两款模型。
• 使用 none 推理的工作负载： 继续使用 GPT-6 Sol，直到可以接受至少 low；GPT-6.1 Sol 的默认值是 medium。
• 主要消耗新输入和输出的工作负载： token 价格不会下降。两款模型的新输入、缓存写入和输出费率相同，只有能力提升足以带来收益时，切换才值得。

明确的决策规则只有一条：只有当调用器通过兼容性检查，且 GPT-6.1 Sol 能带来更多通过验收的成果时，才应切换。 更低的缓存费率当然有价值，但一次失败的工具调用、推理下限变化或额外重试，很快就可能吃掉这部分节省。

GPT-6.1 Sol 价格：与 GPT-6 Sol 对比

只有请求能命中缓存读取时，GPT-6.1 Sol 才在价格上胜出。新输入、缓存写入和输出价格均未变化。

我已于 2026 年 9 月 30 日对照 OpenAI 的实时 GPT-6.1 Sol 模型页面 和 GPT-6 Sol 模型页面 核对这些费率。

换算到每 1,000 token，两款模型的新输入都是 $0.002，缓存写入都是 $0.0025，输出都是 $0.01。GPT-6.1 Sol 的缓存读取价格为 $0.0001，GPT-6 Sol 则为 $0.0002。按这些费率计算，不存在 GPT-6 Sol 会因用量增加而变得更便宜的临界点：只要缓存读取 token 不为零，token 账单就会偏向 GPT-6.1 Sol；如果完全没有缓存读取，两者则持平。

GPT-6.1 Sol 缓存价格

缓存输入费率降低了 50%，但任务总成本的降幅会更小，因为变化的只有一个成本项。缓存输入是指模型可以重复使用、内容未变的提示词前缀。OpenAI 的提示词缓存指南指出，GPT-5.6 及后续模型的前缀必须达到 1,024 个可见输入 token；即使保持同一会话，也不保证一定命中缓存。

缓存写入这一项也要准确理解。写入是另一种输入 token 计费方式，不是在其他输入费用之上再加一笔。两款模型每百万写入 token 都收取 $2.50。GPT-6.1 Sol 改变的是后续读取价格，而不是创建可复用前缀的成本。

以一个短上下文批次为例：包含 1M 新输入 token、9M 缓存输入 token 和 1M 输出 token：

• 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

可节省 $0.90，即 6.5%；这里尚未计入缓存写入和工具费用。这是根据价格计算出的示例，并非实际执行的工作负载或观察到的账单。

这个示例还假设每个请求的输入 token 不超过 272,000。两款模型的页面都说明，超过这一阈值后，整个请求的输入和缓存费率按 2x 计费，输出按 1.5x 计费。由多个小请求组成的批次即使累计达到数百万 token，也不一定跨过这条线；阈值是按单个请求计算的。

对于现有智能体，应先测量 cached_tokens 和缓存写入 token，而不是根据提示词长度估算。GPT-6 提示词缓存诊断指南说明了如何区分缓存命中率偏低与模型价格问题。

胜出者：缓存密集型任务选 GPT-6.1 Sol；没有缓存读取的工作负载则平手。

GPT-6.1 Sol 基准测试

按发布时的能力证据看，GPT-6.1 Sol 胜出；但这些证据来自 OpenAI，并非独立的同场对比测试。这一点很重要，因为系统提示词、工具权限、推理强度和重试策略都会改变结果及其成本。

OpenAI 的发布报告给出了相较 GPT-6 Sol 的五项有效信号：

• 编程： GPT-6.1 Sol 在更低推理强度和成本下，比 GPT-6 Sol 在 DeepSWE v1.1 上的最佳成绩高 6.4 个百分点。
• 业务工作流： 在相同设置下，它在 AutomationBench 1.0.6 上高出 4.8 个百分点。
• 计算机操作： 在最大推理强度下，它在 OSWorld 2.0 离线集上提高了 7 个百分点，单任务成本不到一半。
• 科学工作流： 在最大推理强度下，它在 Terminal-Bench Science 0.1 上的得分达到 GPT-6 Sol 的两倍以上，单任务成本同样不到一半。
• 事实准确性： 面对刻意设计的高难度提示词，在低推理强度下，至少包含一个事实错误的回答比例从 11.4% 降至 7.7%，相对降幅约为 32%。

这些差值值得关注，但不能理解为适用于所有任务的统一提升比例。OpenAI 说明，其 GPT 评测在研究环境中或通过 API 运行；由于提示词、工具和推理强度设置可能不同，结果也可能与正式环境中的 ChatGPT 不同。截至 2026 年 9 月 30 日，还没有针对这两个准确模型 ID、条件一致的独立基准测试，因此外部得分不能代替针对实际工作负载的上线门槛。

每项基准测试真正适用的购买场景，比宣传标题窄得多。DeepSWE 适合评估让智能体长期处理代码仓库任务的团队；AutomationBench 对串联销售、营销、支持、财务或 HR 工具的运营者更有意义；OSWorld 则对应由模型操作计算机应用的场景。它们都无法证明两步式客服分类器、简短文案修改或你的私有代码库一定会改善。

胜出者：按当前能力证据选 GPT-6.1 Sol。置信度：在出现针对准确模型组合的独立结果前，仍属于厂商报告。

GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 规格对比

两款模型的运行边界几乎完全相同：上下文窗口均为 1,050,000 token，最大输出均为 128,000 token；都支持文本和图像输入、文本输出、结构化输出、流式传输，以及相同的 Responses 工具范围。根据各自模型页面，两者都不支持音频或视频输入，也都不支持微调。

GPT-6.1 Sol 把文档标注的知识截止日期从 2026 年 4 月 20 日推迟到 2026 年 4 月 30 日。十天的差异不足以成为迁移理由。在大多数生产系统中，检索质量、私有上下文和工具正确性的重要性都会远高于这点日期差异。

GPT-6.1 Sol：新的默认候选

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 面向复杂任务推出的较新模型，准确 API ID 为 gpt-6.1-sol。它支持 low、medium、high、xhigh 和 max 推理强度，默认值为 medium。标准费率为每百万 token 新输入 $2、缓存输入 $0.10、缓存写入 $2.50、输出 $10。

模型页面列出的 Responses 工具包括网页搜索、文件搜索、图像生成、代码解释器、托管 shell、apply patch、skills、计算机操作、MCP 和工具搜索。如果当前 API 链路已经适配，而且任务与它表现更强的编程、文档、计算机操作或工作流场景接近，就应选择 GPT-6.1 Sol。如果仍需独立验收测试，或依赖已移除的推理设置，则不应立即把它设为默认模型。

GPT-6 Sol：为兼容性暂时保留

GPT-6 Sol 仍可通过 gpt-6-sol 使用。它支持 none、low、medium、high、xhigh 和 max 推理强度。标准费率仍是每百万 token 新输入 $2、缓存输入 $0.20、缓存写入 $2.50、输出 $10。

它的 Responses 工具范围与新模型文档中的列表一致。实际差别在于这条旧版退路：当推理强度为 none 时，Chat Completions 可以调用函数。因此，对于尚未把工具循环迁移到 Responses 的稳定应用，GPT-6 Sol 暂时更合适。但只要出现缓存读取，它就不再是价格更低的模型。

胜出者：上下文、输出上限、模态和文档列出的 Responses 工具均为平手。GPT-6.1 Sol 在新近程度上胜出；GPT-6 Sol 在旧版兼容性上胜出。

升级 GPT-6.1 Sol：先做兼容性检查

只有调用器已经使用 Responses、没有采用 none 或 minimal，并且把模型输出视为需要验证的行为而非可直接替换的固定契约时，升级 GPT-6.1 Sol 才可能只需改一行模型名称。其他情况都要先完成迁移工作，再评估模型。

GPT-6.1 Sol 工具调用

GPT-6.1 Sol 的工具调用必须使用 Responses API。Chat Completions 仍可用于不调用工具的普通模型请求，但不能用于工具调用。GPT-6 Sol 则不同：其模型页面允许 Chat Completions 在 reasoning_effort 设为 none 时调用函数。

替换模型 ID 前，要检查所有现有的 Chat Completions 函数调用器。迁移成本可能涉及请求构造、对话状态、工具结果处理、响应解析、重试逻辑、追踪以及缓存前缀的稳定性。即使封装层隐藏了端点，这些差异也不会消失，只是改变了需要测试的位置。

推理设置也是一项契约。GPT-6.1 Sol 不支持 none 或 minimal。如果生产链路通过 none 来降低延迟、让工具选择更可预测或控制成本，最接近的有效设置也不会自动获得等同的行为。应先把链路迁移到受支持的推理强度，执行同一套验收检查，再比较速度或支出。

哪些情况暂时不应切换？

如果存在以下任一情况，暂时不要更改默认模型：

• 工具调用仍通过 Chat Completions 运行。
• 某条链路明确使用 none 或 minimal 推理。
• 大多数计费 token 来自新输入和输出，缓存节省可以忽略不计。
• 当前模型已经通过业务验收检查，而使用同一批测试样本时，还未测得 GPT-6.1 Sol 带来的能力提升。
• 受监管的部署需要单独审查处理模式、数据驻留、日志和模型行为变化。

这属于工作流锁定，而非永久的厂商锁定。两款模型的名称很接近，但调用器可能已经与特定端点、推理下限、响应结构和工具循环深度耦合。评估升级成本时，应把这些验证工作计算在内。

胜出者：对于目前不兼容的调用器，选 GPT-6 Sol；调用器和测试样本通过后，再选 GPT-6.1 Sol。

更改默认模型前，先跑五个固定测试样本

在 medium 推理强度下，对两个准确模型 ID 运行五个固定测试样本，并保持提示词、工具、上下文、输出限制和验收检查完全一致。这是一套建议的评测设计，并非本文实际执行过的基准测试。

1. 1

   修复一个代码仓库缺陷

   向两款模型提供同一个失败测试、相同的代码仓库状态和允许使用的工具。只有补丁修复目标故障且不破坏现有测试套件时，才算通过。

2. 2

   跨文件重构

   选择一个边界明确的跨文件改动，并设置构建、lint 和测试关卡。如果代码仓库检查失败，即使解释写得很漂亮也要拒绝。

3. 3

   分派一个客服工单

   提供相同的政策、客户消息和分派工具。要求模型选择正确的队列和优先级，填写正确的结构化字段，而且不得执行不受支持的操作。

4. 4

   依据政策证据作答

   要求模型依据同一组文档生成面向客户的回答。只有结论正确、证据引用符合要求、升级处理方式恰当时，才算通过。

5. 5

   完成一个业务工作流

   使用同一个包含权限边界的多步骤查询与更新任务。要求工具调用顺序正确、最终状态正确，并拒绝任何未经授权的步骤。

记录通过验收的输出、端到端延迟、新输入 token、缓存输入 token、推理与输出 token、工具费用和重试次数。然后计算每个通过验收结果的总成本，而不是首次响应的成本：

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

改变结论的往往正是这个分母。某款模型即使能在缓存密集型批次中节省 $0.90，只要多出一次失败的工具运行，总成本就可能更高。另一款模型即使新 token 成本相同，只要减少重试，也可能成为生产环境中更便宜的选择。

API、Work、Codex 与 Chat 的可用范围并不相同

GPT-6.1 Sol 已通过 API 以 gpt-6.1-sol 提供。根据 OpenAI 的发布公告，Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户也可在 ChatGPT Work 与 Codex 中使用。发布时，普通 Chat 尚未提供该模型。

OpenAI 还表示 GPT-6.1 Sol Ultrafast 即将推出，在 Codex 中生成 token 的速度最高可达标准速度的 8x。公告没有公布 Ultrafast 的价格，因此不要用非官方倍数构建成本预测。

API 用量与 ChatGPT 订阅分开计费。能够在 Work 或 Codex 中使用，并不意味着生产应用调用 API 时的 $2 和 $10 费率已包含在订阅额度内。

常见问题

GPT-6 SOL 是什么？

GPT-6 Sol 是 OpenAI 面向复杂编程和智能体工作流的模型，API ID 为 gpt-6-sol。GPT-6.1 Sol 是 2026 年 9 月 29 日推出的升级版，缓存输入费率更低，推理和工具调用的兼容范围也不同。

GPT Sol 的提升有多大？

不存在一个诚实、统一的百分比答案。OpenAI 报告称，在特定设置下，GPT-6.1 Sol 相较 GPT-6 Sol 在 DeepSWE 上提高 6.4 个百分点，在 AutomationBench 上提高 4.8 个百分点，在 OSWorld 上提高 7 个百分点。是否能在你的任务中复现，应由固定工作负载来判断。

哪个 GPT 版本更好？

对于兼容的编程和业务智能体任务，GPT-6.1 Sol 是更值得测试的模型。如果仍需 Chat Completions 工具调用或 none 推理，GPT-6 Sol 暂时是更合适的运行模型。

OpenAI 新款 GPT-6 Sol 和 Luna 有哪些功能，价格如何？

这是上一代同系列模型的选择问题。GPT-6 Sol 与 Luna 对比介绍了二者的任务分工和当前 token 成本；本文只分析现有 Sol 工作负载是否应该迁移到 GPT-6.1 Sol。

GPT 中 Sol、Terra 和 Luna 哪个更好？

这个系列没有适合所有场景的赢家。应根据任务难度、延迟和通过验收结果的成本来匹配模型，再评估计划部署的准确 ID。本文服务于 Sol 到 Sol 的升级决策，不对 Terra 或 Luna 下结论。

GPT-6 Sol 更便宜吗？

按文档中的标准 token 费率，并不是。GPT-6 Sol 的新输入、缓存写入和输出价格与 GPT-6.1 Sol 相同，而 GPT-6.1 Sol 的缓存输入价格更低，每百万 token 为 $0.10，GPT-6 Sol 则为 $0.20。

花 $20 订阅 ChatGPT 值得吗？

这是消费者订阅选择，不是 API 模型价格对比。GPT-6.1 Sol 发布时已在所列付费套餐的 Work 和 Codex 中提供，但普通 Chat 尚未开放，而且 API 用量需要另行计费。

GPT-5.6 Sol 比 GPT-5 更好吗？

较早的对比不能决定这次升级。对于当前部署，应在应用实际采用的 API 链路、推理强度、工具和验收检查下，评估 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol。

GPT-6 到底有多强？

GPT-6 的能力取决于模型、任务、推理强度和工具配置。在多项高难度评测中，GPT-6.1 Sol 的厂商报告证据强于 GPT-6 Sol，但生产环境仍应以固定的私有评测为准。

GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 的参数量是多少？

OpenAI 的实时模型页面没有公布两款模型的参数数量，也没有提供可下载权重。应比较文档中的限制、价格、API 行为和实测任务结果。

周一就这样做

先检查调用器，不要先打开模型选择器。搜索代码与工作流配置中的 Chat Completions 函数调用，以及值为 none 或 minimal 的 reasoning_effort。只要找到其中一项，就应先确定迁移范围，再更改默认模型。

然后，在 medium 推理强度下，使用相同的工具和检查，对 gpt-6-sol 与 gpt-6.1-sol 运行五个固定测试样本。比较通过验收结果的成本、延迟、缓存使用量和重试次数。在 GPT-6.1 Sol 胜出的链路上升级；其余链路继续使用 GPT-6 Sol，直到兼容性或结果差距消失。

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