GPT-6.1 Sol：OpenAI 以被替代模型的价格推出接近 Astra 的性能

Open​AI于2026年9月29日在其DevDay 2026主题演讲上发布了GPT-6.1 Sol——这是对一周前推出的高端GPT-6 Sol系列的更新，定价完全相同，均为每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元，厂商将其定位为逼近GPT-6 Astra——每百万输入10美元、每百万输出50美元的旗舰型号，而每token成本约为后者的五分之一。不同寻常之处不在于价格，而在于这款价格相同、晚一周推出的更新却宣称实现了能力上的阶跃式变化，而且截至本文撰写时，尚无任何独立评估机构对其评分。本文中所有来自Open​AI的能力数据均已如此标注，因为目前还没有其他可供核实的依据。

实际发布了什么，以及何时发布的

对于一场 DevDay 发布而言，这次发布的文档记录完整得异乎寻常，这一点本身就值得注意：数小时之内就出现了模型页面、定价表、系统卡附录，以及厂商公开 API schema 中一条已提交的记录——UTC 时间 9 月 29 日 17:16 的一次提交，标题为 "Add gpt-6.1-sol model to model enums"，而其父修订版本中该字符串出现的次数为零。然而，厂商自己的更新日志仍然止于 9 月 22 日发布的 GPT-6 Sol和 GPT-6 Luna；6.1 Sol 的条目尚未在那里撰写，因此模型页面和公告帖才是记录所在。

它的具体形态：

• 模型 ID： gpt-6.1-sol，单一快照，没有带日期的变体——你始终使用的是当前版本。
• 可用性： 即日起面向 ChatGPT Work 和 Codex 中的 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户，以及通过 API 提供。明确不在消费级 Chat 产品中提供，这一点 Open​AI 是明说的，而不是留给用户自行推断。
• 上下文： 1,050,000 个 token，最大输出 128,000 个 token，知识截止日期为 2026 年 4 月 30 日。
• 推理控制：低、中（默认）、高、xhigh 和 max——共五档，不是六档。GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 不再接受 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 所支持的 none 档推理强度。
• 模态：输入支持文本和图像，输出为文本。不支持音频和视频输入。
• 工具：网页搜索、文件搜索、图像生成、代码解释器、托管 shell、应用补丁、技能、计算机使用、MCP 和工具搜索——全部通过 Responses API 提供。Chat Completions 仅在不使用工具时可用。
• 不支持：微调。这是一个你通过提示来使用的模型，而不是用来训练的模型。
• 已公布，尚未上线：Ultrafast 档。Open​AI 表示将在“未来几天内”提供 GPT-6.1 Sol Ultrafast，在 Codex 中 token 生成速度最高可提升至 8 倍，但未附价格，也未给出日期。

有两行内容值得再读一遍。五级的 effort 阶梯意味着，一个使用 none 作为廉价逃生通道的提示词，在 6.1 Sol 上将无法通过验证；而厂商恰恰针对从 gpt-6-sol 的这次迁移发布了迁移指南。另外，Ultrafast 这条产品线也值得仔细阅读：同一档位已在 GPT-6 Astra 上广泛可用，并在 GPT-5.6 Sol 上处于预览阶段，因此 6.1 Sol 被描述为对一个已面向其他模型存在的档位的即将新增，而非一个全新档位。

定价，以及它真正让人肉疼的地方

标称费率与 GPT-6 Sol 相比没有变化：每百万输入 token 为 $2.00，每百万输出 token 为 $10.00，缓存写入为 $2.50。厂商在公告中的自身表述，是将其与自家旗舰产品作比较：$2/$10 是 GPT-6 Astra 的 $10/$50 的五分之一——这确实是一个真实差距，也是这张表上最没意思的数字，因为 GPT-6 Sol 本来就已经是 $2/$10。

真正发生变化的是缓存输入那一行，而它正是决定预算的那一项。GPT-6.1 Sol 的缓存价格为每百万 token 0.10 美元，而 GPT-6 Sol 是 0.20 美元——价格减半，仅为未缓存输入费率的 5%。对于任何在多次请求之间复用长前缀的场景，该前缀的有效输入成本就在模型本身变得更强的同时直接减半，而如果你要为在轮次之间携带上下文的 agent 定价，这就是那个值得建模的数字。

这些乘数，来自供应商的定价页面：

• 标准：输入 $2.00 / 缓存 $0.10 / 缓存写入 $2.50 / 输出 $10.00。
• 快速模式：恰好为标准价格的 2 倍 —— $4.00 / $0.20 / $5.00 / $20.00。不适用于欧盟数据驻留。
• 批量和 Flex：标准价格的 50% —— $1.00 / $0.05 / $1.25 / $5.00。
• 区域处理：在可用的地区加收 10% 的溢价；此模型同时支持美国和欧盟驻留。
• 长提示词：任何超过 272,000 输入 token 的内容，都会对整个请求按输入和缓存费率的 2 倍、输出费率的 1.5 倍重新计价 —— $4.00 / $0.20，输出 $15.00。输出侧上涨 1.5 倍而非翻倍，是该系列长上下文阶梯中较为温和的一面。

长上下文这一行才是需要围绕其做设计的那一行。上下文窗口是一百万个 token，但价格断点位于 272,000——因此，单次请求的实际上限是一个预算决策，而不是窗口决策；一条文档流水线一旦越过这个点，就是整项请求按双倍计费，而不是只对超出的部分按双倍计费。

OpenAI 声称的内容，以及至今无人衡量的内容

迄今为止，为 GPT-6.1 Sol 发布的每一项性能数据都是厂商报告且未经复现的。Open​AI 的公告描述了在五项评估上的提升：

• DeepSWE v1.1（真实代码库中的复杂软件工程）——以约五分之一的成本达到 GPT-6 Astra 的水平，并以更低的推理投入比 GPT-6 Sol 的最佳成绩高出 6.4 个百分点。
• GDP.pdf（针对复杂 PDF 的专业问题）——得分高于带回退机制的 Claude Opus 5.5，而每任务成本不到其一半；以约五分之一的每任务成本接近 Astra。
• AutomationBench 1.0.6（47 个工具，多步骤业务流程）——在中等投入下比 Claude Opus 5.5 高出 2.2 个百分点，成本约为其三分之一；在相同设置下比 GPT-6 Sol 高出 4.8 个百分点。
• OSWorld 2.0 离线集（计算机使用）——在最高投入下比 GPT-6 Sol 高出七个百分点，成本不到其一半；与 Astra 相差 2.1 个百分点以内，而每任务成本约为其七分之一。
• Terminal-Bench Science 0.1（数据分析、仿真、定理证明）——在最高投入下得分是 GPT-6 Sol 的两倍多；平均每任务 5.47 美元，而 Opus 5.5 为 23.21 美元、Astra 为 23.80 美元。OpenAI 指出，Astra 仍以 68.1% 在该组中领先。

这里两个不是能力得分的数字更有意思，因为它们说的是失败率，而不是排行榜上的名次。在事实准确性方面，Open​AI 报告称，在低推理强度下，包含至少一处事实错误的回复占比从 11.4% 降至 7.7%——减少了约 32%——并表示在所有受测设置下，其错误率与 Astra 的差距都保持在 1.9 个百分点以内。在工具可靠性方面，智能体未能告知用户其搜索工具已损坏的情况占比降至 2.1%，相比之下 GPT-6 Sol 为 4.9%，GPT-6 Astra 为 1.5%，GPT-6 Luna 为 28.7%。

两者都附有供应商自己给出的限定条件，而且这些条件异常具体：事实性数据集是去标识化的对话，其中用户曾标记过较早模型的错误；工具披露任务则被挑选出来以诱发失败。二者都不是关于典型使用情况的断言，OpenAI 也这么说。应把它们视为供应商对自身可靠性工作的描述，而非经过测量的事实。

独立评测的图景，比你对一次准旗舰级发布所预期的要单薄。Artificial Analysis——这个家族其他模型的智能指数通常都是参照它来引用的评测机构——并没有 GPT-6.1 Sol 的条目：其模型 URL 返回 404，而这个字符串也没有出现在其排行榜数据中的任何地方，尽管该数据确实收录了 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 和 GPT-6 Luna 各自的各种推理配置。目前能拿到的最接近的参照锚点，就是它要取代的这款模型：Artificial Analysis 给 GPT-6 Sol 的评分为48（智能指数得分），配置为最大努力（max-effort），每个任务的评估成本为 1.05 美元，整轮运行共生成 7700 万 token，速度为每秒 78 token。在 6.1 Sol 拥有一个可比的条目之前，对这一能力宣称最诚实的总结就是：OpenAI 说这是一大步跨越，而迄今还没有人公布过任何表示赞同或反对的数字。

那个名字，以及从未到来的模型

GPT-6 系列分为三个层级——顶级的 Astra、其下的 Sol、最底层的 Luna——外加一个幽灵。那个幽灵就是 GPT-6.1 Astra，即原计划的旗舰更新，据《华尔街日报》9 月 28 日报道，该计划已被取消，前沿训练也已暂停。我们在另一篇报道中讨论了这一决定，而非在此重新争论。解读本次发布的关键在于它所留下的格局：中端型号仅做 0.1 版本号升级，却承载了原本会赋予旗舰型号的改进，而模型页面上自身的定位说明直白地道出了意图——以更低成本为复杂工作提供接近 Astra 的性能。GPT-6.1 Sol 与其说是对上周 Sol 的迭代，不如说是对一款从未发布的型号的替代。

说实话，这对我们来说处于什么位置

OrcaRouter 目前尚未路由 GPT-6.1 Sol。公开目录中没有它的条目，而我们不会把一个无法提供的模型描述得好像可以提供一样。我们确实提供的是它所取代的模型：OrcaRouter 上的 GPT-6 Sol价格相同，均为 $2.00 输入 / $10.00 输出的目录标价，同时公布了两档上下文层级行，其上方是 GPT-6 Astra，下方是 GPT-6 Luna。

对于同价更新而非降价而言，真正重要的原因在于：我们按提供商标价原样透传、不额外加价，因此 GPT-6.1 Sol 一上架，其价格就是 Open​AI 对它的收费，我们这边不存在调价滞后——而且，一个 API 密钥就能接入我们上架的所有提供商，把某个工作负载切换到它只是改一个模型 ID，而不是签一份新合同。在现有模型与替代模型成本完全相同的情况下，这就是一行修改与一个迁移项目之间的差别。在此之前，面对一个尚未评分的模型，明智之举是别让它进入生产路径，并在主模型报错时故障转移到已获验证的同门模型——这也是检验厂商的说法在你的工作负载上是否成立的最便宜方式。

未来两周值得关注什么

三件事可以解决本次发布留下的疑问，而它们目前都还没有着落。第一，一个独立评分——Artificial Analysis 上为 GPT-6.1 Sol 列出的一行——会把公告中最大的宣称变成可核查的东西，而且它是最有可能影响采购决策的数字。第二，Ultrafast 的价格：Open​AI 承诺该层级将“在未来几天内”面向 Codex 推出，生成速度最高可达 8 倍，但一个已宣布却没有附带任何数字的服务层级只是承诺，不是产品，而 Fast mode 的标准价 2 倍费率是猜测其成本的唯一锚点。第三，11.4% 到 7.7% 的事实准确性提升，能否在并非 Open​AI 的测试框架下依然成立——因为这一点，以及搜索工具披露率，才是足以让人迁移生产流量、而不只是看排行榜一行的两项主张。

诚实的总结是：GPT-6.1 Sol 是一次真实的发布，有真实的价目表、有文档化的 API 接口，还有一组比一次 0.1 升级通常承载的更大的厂商数字。价格方面的论据很简单：它的成本与被它取代的模型相同，而其缓存输入的成本只有一半。能力方面的论据在别人进行测量之前完全属于 OpenAI——这正是现在读规格表、一周后再读基准测试的全部理由。

GPT-6.1 Sol 尚未接入我们的路由。等它接入后，会出现在完整的模型目录中，按 Open​AI 自身的标价提供，不额外加价，与已经通过一个 API 密钥即可调用的 200 多个模型并列展示。