GPT-Rosalind против GPT-6.1 Sol: одна и та же лаборатория продаёт вам две двери в биологию

GPT-Rosalind and GPT-6.1 Sol come from the same company, run through the same API surface, and are separated by a factor of two and a half on output tokens. Only one of them requires you to fill in a form. That is the whole comparison in a sentence, and the rest of this article is about why the sentence is less useful than it looks. GPT-Rosalind has existed since 16 April 2026 and GPT-6.1 Sol since 29 September 2026; what changed in October is that O​penAI started handing Rosalind to universities for free through ChatGPT Business seats while still withholding API access, which forces every lab to answer a question it did not have to answer in September: when do you pay 2.5× for a specialist, and when do you route the work to the cheap general model and accept the loss? When a specialist's access terms change after launch, the change is logged with its dates and sources in the AI Incident Archive, next to the other model and vendor incidents we track.

Two O​penAI models with different onboarding

Начните с того, что каждый из них просит у вас перед первым запросом, потому что именно от этого зависит, будет ли сравнение цен вообще вам доступно.

• Условие доступа — GPT-Rosalind: проверка в рамках доверенного доступа, институциональная верификация, уровень обслуживания не опубликован. GPT-6.1 Sol: никаких требований, кроме платёжного аккаунта.

• Где доступно — GPT-Rosalind: ChatGPT, Codex и API, для одобренных организаций. GPT-6.1 Sol: тарифы Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, а также API — и явно не потребительский продукт Chat.

• Академическое направление — GPT-Rosalind: до 30 бесплатных мест в ChatGPT Business на срок до двенадцати месяцев в рамках академического плана от 15 октября, без доступа к API. GPT-6.1 Sol: только на обычных коммерческих условиях.

• Что защищает этот шлюз — GPT-Rosalind: биологические возможности модели. GPT-6.1 Sol: ничего; это универсальная модель, и её продают любому, у кого есть карта.

That last row is the one that matters for planning. A gate that exists because a model is dangerous on a specific subject tells you something about where its capability is concentrated. GPT-6.1 Sol does not carry that kind of gate, and the absence is informative: O​penAI's own positioning for it is agentic coding, computer use and document-heavy professional work, one tier below GPT-6 Astra. Biology is not in the pitch.

Тарифная карта — в единственных единицах, которые что-либо решают.

Цены по прайс-листу за миллион токенов — наименее полезный способ сравнивать специализированную модель с универсальной, потому что специализированная модель настроена использовать меньше токенов, а универсальная — быть дешёвой в расчёте на токен. Оба эффекта реальны, и они действуют в противоположных направлениях. Сначала приведём исходные цифры.

• Ввод — GPT-Rosalind $5.00 за 1 млн против GPT-6.1 Sol $2.00. Специализированная модель стоит в 2,5 раза дороже.

• Вывод — GPT-Rosalind $25.00 за 1 млн против GPT-6.1 Sol $10.00. Также в 2,5 раза.

• Кэшированный ввод — GPT-Rosalind $0.50 против GPT-6.1 Sol $0.10. Разрыв в 5 раз, и именно он накапливается за длительную сессию агента.

• Длинные промпты — GPT-6.1 Sol пересчитывает стоимость всего запроса объёмом более 272K входных токенов: вход и кэш — ×2, выход — ×1,5. GPT-Rosalind не публикует аналогичную надбавку за длинный контекст.

• Контекст — GPT-Rosalind: 1 000 000 токенов. GPT-6.1 Sol: 1 050 000 токенов при максимальном выводе 128 000 токенов.

• Knowledge cutoff — GPT-6.1 Sol documents 30 April 2026. O​penAI does not publish a comparable cutoff for GPT-Rosalind.

Now the part the sticker price hides. Rosalind's own evaluation material reports token reductions as prominently as score gains: 7.2% fewer tokens on MedChemBench, 31% fewer on GeneBench, 5.3% fewer on LabWorkBench, and a headline figure of 4.42% higher performance per token on LifeSciBench. A 31% token saving on one benchmark does not close a 2.5× price gap. Nothing in O​penAI's published numbers does. The specialist premium is real and it is paid for accuracy, not efficiency.

Сколько стоит научная задача на общей модели

GPT-6.1 Sol's launch table includes one row that is directly relevant to a lab, and it is the only place O​penAI puts a cost per task rather than a cost per token. On Terminal-Bench Science 0.1, a set of scientific workflows, O​penAI reports GPT-6.1 Sol more than doubling GPT-6 Sol's score at maximum reasoning effort, at an average of $5.47 per task against $23.21 for Claude Opus 5.5 and $23.80 for Astra.

Два предостережения, прежде чем эта цифра будет использована в бюджете. Она сообщена поставщиком, как и все остальные цифры в той таблице, а бенчмарк измеряет научные рабочие процессы как программную задачу — чтение данных, запуск инструментов, получение результата — а не как задачу предметного рассуждения. Он ближе к тому, чем вычислительная группа действительно занимается весь день, чем к тому, чем занимается медицинский химик. Поэтому это уместная оценка для «сантехники» вокруг науки и плохая оценка для самой науки.

Это различие — практический ответ на всё сравнение. GPT-6.1 Sol за $5,47 за задачу — правильный инструмент для кода, который разбирает вывод прибора, ноутбука, который организует серию прогонов, и быстрого разбора литературы перед встречей. GPT-Rosalind — инструмент для вопроса, по которому нужно, чтобы мнение высказала модель, настроенная на взаимосвязи «структура — активность».

Ни одна из моделей не имеет независимой оценки, и это не симметрично.

Это та часть сравнения, которую почти все сопоставления пропускают. GPT-6.1 Sol вышла через неделю после GPT-6 Sol, и на момент написания у Artificial Analysis нет записи о ней. Сама компания формулирует это так: модель «почти соответствует» GPT-6 Astra при пятой части цены, но это заявление о позиционировании модели, которая не получила независимой оценки. У GPT-Rosalind тоже нет независимой оценки, но по другой причине: специализированные модели вообще не отслеживаются в общем рейтинге, так что это отсутствие носит структурный, а не временный характер.

• Независимый композитный показатель — Оба отсутствуют. GPT-6.1 Sol слишком новый и не имеет оценки; GPT-Rosalind вне области охвата совета.

• Vendor benchmark suite — GPT-6.1 Sol: DeepSWE v1.1, GDP.pdf, AutomationBench 1.0.6, OSWorld 2.0 and Terminal-Bench Science 0.1, all reported as deltas against O​penAI's own models and against Claude Opus 5.5. GPT-Rosalind: MedChemBench, GeneBench, LabWorkBench, BixBench and LifeSciBench, all reported against GPT-5.5.

• Независимое подтверждение — Ни для одного из них. Каждая цифра в предыдущей строке была получена компанией, продающей модель.

На практике это означает, что вы не можете ранжировать эти две модели, и никакая третья сторона не сделает это за вас в ближайшее время. Решение должно приниматься исходя из соответствия задаче и доступа, а не из сравнения оценок. Любой, кто вручает вам таблицу, ставящую Rosalind и Sol на одну ось, эту ось выдумал.

Неудобная середина: большинству лабораторий нужны обе очереди

Исследовательская организация не выполняет запросы только одного типа. Она выполняет длинный хвост обычной работы — синтаксический разбор, построение графиков, рефакторинг скрипта анализа, подготовку резюме статьи, написание раздела методов — и короткий головной сегмент запросов, где вся суть заключается в настройке под предметную область. Токены сосредоточены именно в хвосте. Один конвейер секвенирования может потратить больше токенов на анализ логов, чем на биологический вопрос, ради которого он был запущен.

Если оценивать это с учётом такой реальности, разумная конфигурация — не выбор между двумя моделями, а разделение с правилом. Хвост достаётся дешёвой универсальной модели, которая доступна уже сегодня, не требует проверки и стоит $2.00 / $10.00 при $0.10 за кэшированный ввод. Голова достаётся специализированной модели, которая стоит в 2,5 раза дороже и оправдывает себя именно для тех запросов, где ответ универсальной модели был бы правдоподобным и неверным.

Режим отказа, который нужно предотвратить при проектировании, — это незаметное расхождение между очередями. Если ключ специалиста упирается в ограничение частоты запросов или маршрут специалиста возвращает ошибку, наивная цепочка резервных вариантов с готовностью ответит на биологический вопрос с помощью общей модели, и результат будет выглядеть как ответ специалиста. Это хуже ошибки, потому что ошибка видна. Нужное вам правило: именованный маршрут для специалиста, жёсткий отказ, когда он недоступен, общая модель — только для запросов, которые были намеренно направлены на неё.

Где место OrcaRouter, а где — нет

GPT-6.1 Sol is on OrcaRouter at the provider's list price — $2.00 input, $10.00 output and $0.10 cached input per million tokens, with 0% markup, which means O​penAI's pricing changes reach our catalogue on the day they are published rather than at the next contract renewal. The 272K long-prompt repricing carries through as a tier on the same model entry, so a request that crosses the threshold is billed at the higher tier rather than surprising you on an invoice.

GPT-Rosalind is not on OrcaRouter, is not on any third-party router, and is reachable only through O​penAI's trusted-access programme. We are not going to blur that. What our side of the split buys you is the boring half: one key and one bill for GPT-6.1 Sol alongside 200+ other models, automatic failover so a provider hiccup moves a request instead of killing a run, and a routing DSL that lets you write the split-queue rule down as configuration rather than as a convention in a wiki. Model fusion is the other lever worth knowing about here — a panel that includes both a cheap general model and an expensive specialist, answering together, is a way to get a second opinion on a borderline result without paying specialist rates for every request.

Как это решается

Two things would collapse the ambiguity, and both are plausible within a quarter. An independent evaluation of GPT-6.1 Sol would tell you whether "nearly matches Astra" is true on tasks you care about; until then the claim is a positioning statement with a price attached. And any move by O​penAI to include API access in the academic plan would change the arithmetic inside universities overnight — free specialist capacity in a lab that currently has free chat seats and no pipeline access.

При отсутствии и того и другого правило касается формы запроса, а не качества модели. Если неверный ответ стоит вам эксперимента, подачи заявки или отзыва статьи, специализированная модель за 2,5× — это дёшево, а то, что ей нужна проверка, — фильтр, существованию которого стоит только радоваться. Если неверный ответ стоит вам повторного запуска, GPT-6.1 Sol доступен уже сегодня за пятую часть цены Astra, с контекстом в 1,05 млн токенов, и для его использования не нужно ничье одобрение.