GPT-6.1 Sol против GPT-6 Sol: что дала дополнительная неделя работы, а что — нет

Если у вас GPT-6 Solсегодня в продакшене и вы пытаетесь решить, стоит ли миграция на GPT-6.1 Sol, ответ полностью зависит от того, какая из ваших статей затрат больше, — и две модели устроены так, что ответ почти никогда не «обе». GPT-6 Sol вышел 22 сентября 2026 года по цене $2.00 за миллион входных токенов, $0.20 за кэшированные и $10.00 за выходные. GPT-6.1 Sol вышел 29 сентября 2026 года по цене $2.00 за входные, $0.10 за кэшированные и $10.00 за выходные, с заявленным производителем улучшением на 6,4 процентных пункта на сложных задачах разработки ПО при меньших усилиях на рассуждение. Цены на вход и выход не изменились. Тариф на кэшированные токены снизился вдвое. Эта единственная изменённая строка — и есть весь финансовый аргумент, а всё остальное — аргумент о возможностях, который на данном этапе жизни релиза исходит ровно из одного источника.

Три вещи изменились. Одна из них — законопроект.

Отбросьте маркетинг — и разница между этими двумя развёртываниями достаточно мала, чтобы её можно было удержать в голове.

• Кэш — $0,10 за миллион токенов в GPT-6.1 Sol против $0,20 в GPT-6 Sol. Измерено, а не заявлено, и единственное изменение, которое отражается в счёте.
• Возможности, по словам производителяOpenAI сообщает о преимуществе в 6 пунктов на DeepSWE v1.1 при меньших усилиях на рассуждение и меньшей стоимости, более чем вдвое большем результате на Terminal-Bench Science 0.1 при максимальных усилиях, семи пунктах на офлайн-наборе OSWorld 2.0 при максимальных усилиях, 4,8 пункта на AutomationBench при средних усилиях и снижении доли фактических ошибок с 11,4% до 7,7% на наборе промптов, намеренно провоцирующих ошибки. И всё это не воспроизведено.
• Лестница рассуждений — GPT-6.1 Sol поддерживает low, medium, high, xhigh и max, и не поддерживает none; GPT-6 Sol поддерживает все шесть. Именно это изменение ломает код, и именно о нём никто не пишет в анонсе.

Всё остальное идентично или практически совпадает: то же контекстное окно на 1,050,000 токенов, тот же потолок вывода в 128,000 токенов, та же ставка за запись в кэш $2.50, тот же порог пересчёта цены в 272K токенов, выше которого весь запрос тарифицируется по 2× за вход и кэш и 1,5× за выход, то же требование Responses-API для вызова инструментов и то же отсутствие поддержки fine-tuning. Отсечка знаний сдвинулась с 20 на 30 апреля 2026 года — десять дней, а такая цифра как раз говорит о том, насколько это была скорее доработка, чем перестройка.

Почему кэш-линия стоит больше, чем кажется

Сниженная вдвое цена чтения из кэша — странная штука, с которой вести обновление продукта, пока не посмотришь, как на самом деле выглядит трафик агентов. Цикл агента заново отправляет стабильный префикс — системный промпт, схемы инструментов, извлечённый контекст, историю диалога — на каждом шаге, а в длинной сессии за этот префикс выставляют счёт десятки или сотни раз. Именно в таком трафике ставка за кэш перестаёт быть погрешностью округления и становится главной строкой в счёте.

Посчитаем на одной длинной сессии агента. Предположим, префикс на 120 000 токенов переиспользуется на протяжении 40 ходов, то есть 4,8 млн кэшированных входных токенов за сессию, плюс скромные 150 000 новых выходных токенов. В GPT-6 Sol чтения из кэша стоят $0,96, а вывод — $1,50, то есть примерно $2,46 за сессию. В GPT-6.1 Sol та же сессия стоит $0,48 за чтения из кэша и те же $1,50 за вывод: около $1,98. За сессию разница составляет 48 центов — это не довод для принятия решения. Умножьте её на сто тысяч сессий в месяц — получится $48 000, а это уже довод.

Две оговорки не дают этому превратиться в обман. Чтение из кэша тарифицируется по ставке кэша только тогда, когда префикс действительно попадает в кэш, поэтому ваша фактическая экономия — это доля попаданий, умноженная на разницу, а не сама разница. И префикс должен быть меньше 272 000 токенов, чтобы стандартные тарифы вообще применялись: перешагните эту границу — и весь запрос пересчитывается по цене 2× за вход и кэш и 1,5× за выход, что может перекрыть экономию в 10 центов на префиксе. Сессии с длинным контекстом — это как раз те случаи, где математика кэша меньше всего похожа на рекламный проспект.

Разрыв в бенчмарках реален, и у него один источник.

Пост OpenAI о запуске необычно конкретен в отношении своих оценок, что является плюсом, но каждое из этих чисел — это оценка вендором собственной модели, что является минусом. Закономерность во всех них неизменна: сквозное сравнение всегда проводится с GPT-6 Astra, и сравнение с Astra всегда является сравнением стоимости. В DeepSWE v1.1 утверждается, что модель достигает уровня Astra примерно при одной пятой стоимости. В GDP.pdf — приближение к передовому уровню Astra примерно при одной пятой стоимости за задачу. В OSWorld 2.0 — в пределах 2,1 балла от Astra примерно при одной седьмой стоимости за задачу. По фактической точности — в пределах 1,9 балла от Astra при менее чем одной пятой стоимости за задачу. Это не случайность формулировки; это продуктовый тезис, и этот тезис о цене, а не о лидерстве по возможностям.

Единственное место, где OpenAI отступает от собственной подачи, заслуживает признания: в Terminal-Bench Science 0.1 прямо сказано, что GPT-6 Astra по-прежнему удерживает высший результат среди протестированных моделей — 68,1% — и её следует использовать для самых сложных научных исследований. Пост о запуске, который говорит, когда покупать более дорогого собрата, — это пост о запуске, в котором есть немного дисциплины.

Если говорить конкретно о GPT-6 Sol, честная картина сравнения такова: независимой оценки ни для одной из этих моделей в данной конфигурации не существует. У Artificial Analysis есть полная оценка GPT-6 Sol при максимальном уровне рассуждений: Intelligence Index — 48, $1,06 за задачу индекса, 77 млн сгенерированных выходных токенов при медиане по лидерборду в 88 млн и Coding Agent Index — 57 при $2,99 за задачу. По состоянию на 30 сентября в Artificial Analysis вообще нет записи о GPT-6.1 Sol; slug модели возвращает 404, и эта строка не появляется в актуальном лидерборде. Таким образом, единственное измеренное стороннее сравнение, доступное сегодня, — это сравнение GPT-6 Sol с моделями других лабораторий, а не GPT-6 Sol с его собственным преемником. Любой, кто прямо сейчас показывает вам график «6.1 против 6.0», показывает вам слайд OpenAI.

Миграция — это изменение строки, кроме тех случаев, когда это не так.

Собственное руководство OpenAI по миграции для семейства GPT-6 стоит прочитать, прежде чем переключать идентификатор, потому что два пункта в нём ломают работающий код. Первый — это лестница рассуждений: если какой-либо запрос отправляет reasoning_effort: "none", GPT-6.1 Sol отклоняет его, и документированное решение — начать с low и сравнивать на репрезентативных задачах, а не предполагать, что самая низкая настройка эквивалентна. Рабочие процессы, которые использовали none в качестве базового уровня задержки, теряют этот базовый уровень. Второй — вызов инструментов: GPT-6.1 Sol поддерживает Chat Completions, но не вызов инструментов через него — для инструментов требуется Responses API. Если ваш стек вызывает функции по адресу /v1/chat/completions, вы не заменяете строку, вы переносите эндпоинт. Собственная инструкция вендора разработчикам, уже использующим GPT-6 Sol, — изучить это руководство перед переключением, что является ясным сигналом: это не бесшовное обновление, на которое намекает недельный разрыв.

Остальные параметры ведут себя так: reasoning effort, структурированные выходные данные, потоковая передача, кэширование промптов и набор инструментов — всё это переносится, и одно и то же правило пересчёта цен для 272K применяется к обеим моделям одинаково. Задайте model равным gpt-6.1-sol, сохраните вашу настройку effort там, где она поддерживалась, и удалите temperature, top_p и top_logprobs, когда effort не равен none — последнее относится к обеим моделям и является частой причиной ошибок 400 после любого перехода на reasoning-модель.

Миграция без ставки на производственный путь

Реалистичная миграция — это не одномоментное переключение, а теневой прогон: направьте часть продакшен-трафика на новый идентификатор, оставьте старый как путь, который отвечает, и сравнивайте результаты на собственных задачах. Это задача маршрутизации, и именно здесь платформа, через которую вы вызываете модели, меняет форму работы. OrcaRouter уже сегодня обслуживает GPT-6 Sol по прайс-листу самого OpenAI без наценки — тариф $2.00 / $0.20 / $10.00, включая правило пересчёта цены для 272K, — так что базовое плечо сравнения работает на том же ключе, что и всё остальное, а плечо 6.1 можно добавить в набор маршрутов, как только его можно будет вызвать, без второго контракта и второго SDK. До тех пор честная позиция такова: GPT-6 Sol — это модель, доступная для вызова, и об этом стоит сказать прямо, а не намекать на обратное: openai/gpt-6.1-sol возвращает «model not found» на нашем публичном эндпоинте каталога сегодня. Именно автоматический фейловер делает теневой прогон безопасным, когда он действительно заработает: если новый маршрут выдаёт ошибку, запрос завершается на старом, и вы узнаёте об этом из логов, а не от своих пользователей.

Кому стоит переходить уже сейчас: командам, чьи расходы в основном определяются кэшированным вводом в длинных агентных сессиях, и командам, чьи рабочие процессы уже используют Responses API и никогда не отправляют none. Для них это почти бесплатное обновление — вендор сообщает о приросте возможностей, ставка за кэш уменьшена вдвое, а миграция — это одна строка. Кому стоит подождать: командам, у которых none находится на критичном по задержке пути, командам, у которых вызов инструментов идёт через Chat Completions, и всем, кому перед принятием решения нужны цифры от кого-то, кроме OpenAI. Для этой последней группы у ожидания нет опубликованной даты окончания, и разумнее всего потратить это время на создание набора для оценки, который понадобится для сравнения, — потому что когда независимая оценка появится, она будет относиться к чужому трафику.