GPT-6.1 Sol 定价：费率卡、那个变动的计量单位，以及 272K 悬崖

本页是价目表。GPT-6.1 Sol在供应商的标准档位下，每百万输入 token 收费 2.00 美元，每百万缓存输入 token 收费 0.10 美元，每百万缓存写入 token 收费 2.50 美元，每百万输出 token 收费 10.00 美元；而GPT-6 Sol——即该模型所取代的那一档，也是我们目录所收录的那一档——在同样这四项计量上分别为 2.00、0.20、2.50 和 10.00 美元。两张价目表之间只有一个数字不同，两者据以重新定价的阈值处于同一位置，而低于标价的折扣是以乘数形式给出的，并非第二份价目表。本页所有内容均取自供应商自家的开发者定价页面，以及其 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Sol 两个模型页面，读取时间均为 2026 年 10 月 7 日；凡标注为"我们的"数字，则取自我们自己的模型卡。此处不再重复发布叙事；若想了解实际交付的内容，请看另一个页面。

费率卡，正下方就是 GPT-6 Sol 的四个计量表

OpenAI 将这些作为标准处理层级下每百万 token 的价格发布，适用于输入不超过 272,000 个 token 的请求。真正重要的那两行是刻意相邻排列的，因为这次发布的整个论点都体现在这一对中：依次纵向查看每一个计量项，恰好只有其中一项会发生变化。

• GPT-6.1 Sol 输入 — 每百万个 token 2.00 美元，与 GPT-6 Sol 保持不变。
• GPT-6.1 Sol 缓存输入 — 每百万个 token 0.10 美元，较 GPT-6 Sol 的 0.20 美元减半。
• GPT-6.1 Sol 缓存写入 — 每百万个 token 2.50 美元，与 GPT-6 Sol 保持不变。
• GPT-6.1 Sol 输出 — 每百万个 token 10.00 美元，与 GPT-6 Sol 保持不变。

• GPT-6 Sol 输入 — 每百万 tokens 2.00 美元。
• GPT-6 Sol 缓存输入 — 每百万 tokens 0.20 美元。
• GPT-6 Sol 缓存写入 — 每百万 tokens 2.50 美元。
• GPT-6 Sol 输出 — 每百万 tokens 10.00 美元。

这八行里有三行是同一个数字写了两遍，而这正是关键：这不是一次重新定价，而是一个计价标准在一个模型上发生了变化。两张卡上的缓存写入都是未缓存输入费率的 1.25 倍，所以在这两者上，$2.50 都是 $2.00 × 1.25——写入溢价是该系列的特性，而不是该版本的特性。缓存读取是唯一让两款模型出现差异的一行：在 GPT-6.1 Sol 上，缓存读取是输入费率的 5%，在 GPT-6 Sol 上是 10%，而 OpenAI 将两者都表述为输入费率的比例，而不是独立价格。

关于本页如何标注数字，有一点需要说明。OpenAI 将价目表发布为每计量单位的固定标价，上方八行中的任何一行都没有附带推理力度限定条件，因此其中没有任何一项是按特定力度水平报价的。力度改变的是任务消耗多少 token，而不是每个 token 花费多少，这就是为什么价目表与力度无关，而你的账单却并非如此。本页没有任何内容是在同等力度下与竞品模型进行的正面直接比较，下文任何地方也不暗示存在此类比较——如果某个数字会取决于力度，本页会注明它是在何种力度下得出的。

唯一变动的一项：缓存输入，从 $0.20 降至 $0.10

缓存输入计量器会对请求中未发生变化的部分进行计价。当一段长期稳定的前缀——系统提示词、一组工具模式、一个检索到的语料库、循环中累积的对话记录——被有意存储下来，以便下一次请求可以复用它时，被复用的 token 会按缓存费率而非输入费率计费，而最初被存储的那些 token 则按缓存写入费率计费。这是对重复内容的折扣，它之所以存在，是因为对提供商来说，替代方案是在每次调用时都从头重新计算同一段前缀。

将那个计量减半，与将输入计量减半并非同一类消息，而这一区别值得精确对待。输入费率是该系列中每个未缓存 token 的成本，因此将其减半意味着整条产品目录线的重新定价。缓存费率是一种折扣深度——即被复用的 token 比输入费率低多少——所以调整它改变的是对特定行为的奖励，而不是改变基线。GPT-6.1 Sol 的输入费率是 $2.00，与 GPT-6 Sol 的收费完全相同，因此没有缓存前缀的请求在两个模型上的计费相同。将缓存计量减半会让折扣从输入价的 90% 减免变为 95% 减免，而这恰恰会影响到那些前缀足够长、复用足够频繁、以至于能在这条线上有所体现的工作负载。把被调动的计量理解为“同样的任务，如果你缓存就更便宜”，而不是“模型变便宜了”，那么这张卡片就不再令人意外。

算术只取决于这两行，别无其他。一百万缓存输入 token 在 GPT-6.1 Sol 上花费 $0.10，在 GPT-6 Sol 上花费 $0.20，因此这次发布每缓存一百万就值十美分——这个数字在单次调用中微不足道，在长时间运行中却很重要，因为缓存前缀每回合都会被读取一次。缓存写入保持 $2.50 不变，因此启用缓存的盈亏平衡点并未因这次发布而改变：写入溢价的回报来自复用前缀，而不是来自两种缓存费率中哪一种适用。

输入 token 超过 272,000 时，整个请求将重新计价

两张卡都设有长上下文档位，OpenAI 的定价页面为两者给出的规则如出一辙：输入 token 超过 272K 的提示词，其输入与缓存费率按 2 倍计、输出按 1.5 倍计，适用于整个请求。重新计价的，是整个请求——而不只是越过那条线之后的那部分 token。这句话是本节最该记住的一句，因为正是在这里，费率表不再是一张可供随时查阅的对照表：一旦输入达到 272,001 个 token，整个请求，包括第一个 token，都会按长上下文那一列来计费。

GPT-6.1 Sol 重新定价后的价目表，适用于超过 272,000 个输入 token 的情况：

• 输入 — 每百万 tokens $4.00，是短上下文费率的 2 倍。
• 缓存输入 — 每百万 tokens $0.20，是短上下文费率的 2 倍。
• 缓存写入 — 每百万 tokens $5.00，是短上下文费率的 2 倍。
• 输出 — 每百万 tokens $15.00，是短上下文费率的 1.5 倍。

以及 GPT-6 Sol 上的同一层级，这样两行就能相互对照阅读：

• 输入 — 每百万 token 4.00 美元。
• 缓存输入 — 每百万 token 0.40 美元。
• 缓存写入 — 每百万 token 5.00 美元。
• 输出 — 每百万 token 15.00 美元。

再次说明，整个请求都会按新价计费，而不是只有超出部分，因此一个 273,000 token 的提示词会对全部 273,000 个 token 按 4.00 美元的输入价计费，而不是前 272,000 个按 2.00 美元、最后一千个按 4.00 美元。这使得跨过阈值变成一种阶跃而非斜坡，也让缓存输入的变化在阈值之上与之下看起来不同。GPT-6.1 Sol 对 272K 以上的缓存读取收取的 0.20 美元，恰好就是 GPT-6 Sol 在阈值以下收取的费率，因此在较新模型上运行的长上下文缓存工作负载，支付的是发布前的价格。在阈值以上，节省仍以相对形式存在——0.20 美元对比 GPT-6 Sol 的 0.40 美元仍然是减半——但那个醒目的十美分并不适用于跨过阈值的请求，因为该请求根本不会按短上下文价目表计费。

折扣层级，以乘数表示

标准标价以下的所有内容都是应用于上方价目表的乘数，而不是单独的价目表。把它们表述为乘数，正是使其具有通用性的原因：同样的三个系数适用于两种型号上的全部四个计量表，因此拥有标准价目表的读者就掌握了完整的层级结构。

• Batch — 标准价的 50%。OpenAI 的 Batch 定价在两种模型的所有四个计价项上均恰好为一半：GPT-6.1 Sol 每百万为 1.00 美元输入、0.05 美元缓存输入、1.25 美元缓存写入和 5.00 美元输出，GPT-6 Sol 则为 1.00 美元、0.10 美元、1.25 美元和 5.00 美元。
• Flex — 标准价的 50%，且在两种模型上与 Batch 逐行完全一致，因此二者之间的选择是调度选择，而非价格选择。
• 快速模式 — 在两份定价表的所有四个计价项上均为标准价的 2 倍，两表中均未列出任何例外。快速模式在 GPT-6.1 Sol 上为每百万 4.00 美元输入、0.20 美元缓存输入、5.00 美元缓存写入和 20.00 美元输出，而在 GPT-6 Sol 上为 4.00 美元、0.40 美元、5.00 美元和 20.00 美元——两行的差异仅在于缓存那一行，且差异幅度恰好是各模型自身标准缓存费率本已带有的同一个 2 倍系数。
• 区域处理 — 在适用的任何层级之上加收 10%，适用于 2026 年 3 月 5 日或之后发布的模型，且适用于除默认之外的任何数据驻留地。

Fast 模式有一项仅凭价格无法看出的可用性限制。OpenAI 自家的 GPT-6.1 Sol 模型页面明确指出，Fast 模式不适用于欧盟数据驻留；而其数据驻留指南则将 GPT-6.1 Sol 列入支持欧盟驻留的模型之中，可通过 Standard、Flex 和 Batch 处理方式使用。因此在欧盟境内，档位阶梯是短了两级，而不是一级：半价档位在，翻倍的档位不在。读者若要将欧洲部署与美国部署作比较，应当拿它跟 Standard 比，因为那才是它所能获得的最高档位——用 Fast 模式的数字来套欧盟工作负载，描述的是供应商并不提供的配置。

这张卡上没有任何促销内容，也没有任何内容设有有效期。

上方的 GPT-6.1 Sol 各行即为标价。OpenAI 的定价页面上既没有为其附加任何促销限定说明，也没有标注结束日期，而且无论是短上下文还是长上下文卡片上的四个计量项，都没有被标记为限时价格。这一点值得明确说明，因为同一页面上就摆着该系列的一个反例：GPT-5.6 Sol 的促销定价带有脚注，承诺该价格至少维持到 2026 年 11 月 21 日，这意味着今天报出的任何 GPT-5.6 Sol 价格都附带一个已知的复核时点。GPT-6.1 Sol 则没有任何这样的特征。

实际后果是，这个页面本身不需要对数字附加日期核查的说明——需要附加的是你正在阅读的这个页面，因为标价可能在有效期尚未触发的情况下发生变化。这也意味着，如果你正在两个 Sol 档位之间做选择，并且希望比较结果保持稳定，那么 GPT-6.1 Sol 卡就是构建成本模型的正确行：GPT-6 Sol 的 $0.20 缓存计价同样是普通的标价，没有附带任何促销，因此两者之间的十美分差距是卡片之间的结构性差异，而不是某个模型针对另一个模型推出的临时折扣。

如何解读其他人的 GPT-6.1 Sol 价格说法

有两个问题几乎能解决关于Sol-class模型成本的所有分歧，而这两个问题都可以从卡片而非其周围的说明文字中得到解答。

• 引用的是哪个计量项？输入、缓存输入、缓存写入和输出是同一请求上的四个不同数字，而一个单一的主打价格几乎总是输入计量项的价格，另外三个则被隐含不提。一个读起来像总成本的声明，通常是一个输入费率乘以假设的 token 组合，而分歧正存在于这个假设的组合中。
• 假设的是哪个上下文层级？短上下文和长上下文价目卡在输入和缓存上相差 2 倍，在输出上相差 1.5 倍，而且层级是由整个请求而非超出部分来选择的，所以一个未注明层级的数字，一旦请求超过 272,000 个输入 token 就会发生变化。
• 假设的是哪个处理层级？Standard、Batch、Flex 和 Fast 之间相差 2 倍和 50%，而一个未说明是哪一档的价格，在还没问任何计量问题之前，就已经内置了四倍的不确定性。
• 如果涉及 token 数量，假设的是哪个 effort 水平？费率与 effort 无关，但 token 数量并非如此，因此任何每任务成本数字都继承了它被测量时所处的推理 effort——而在不同 effort 设置下对两个模型进行比较，并不是在比较它们的价格。

回答完这四个问题，一项价格主张要么成立，要么不成立。它不该做的，是在没有先指明档位和计量项的情况下，就拿去与本页的四个计量项作比较，因为这两张卡片之所以相邻，恰恰是为了让那唯一一条移动的线清晰可见，而不让任何别的东西被误当成它。

GPT-6 Sol 层级在何处提供服务

OrcaRouter 按 OpenAI 自身的标价提供 GPT-6 这一档，不额外加收任何费用。位于 https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-6-sol 的模型页面显示，GPT-6 Sol 的输入价为 $2.00、输出价为 $10.00 每百万 token，与上方的卡片逐行一致，以0% 加价提供，而目录中还收录了200 多个模型，条件完全相同。我们为该线路提供的卡片所载的 $0.20 缓存输入价与 $2.50 缓存写入价，与 OpenAI 公布的数字一致，因此两边数字逐项吻合；本页面上的每一个缓存相关数字，都应视为对 OpenAI 公布价格的复述，而非我们独立给出的报价。GPT-6.1 Sol 同样列在我们的目录中——openai/gpt-6.1-sol 的实时卡片显示发布日期为 2026 年 9 月 29 日，两档定价均与 OpenAI 一致，七天的 token 用量达数亿——因此，想了解更新一档的读者应查阅该页面自身的数字，而不要把本页当作关于这些内容的最终定论。价格会变动；页面即为报价。