GPT-6.1 Sol Pro 对比 GPT-6 Sol Pro：相同费率表，仅一行之差

两次发布相隔两周，账单之间也几乎毫无差别，这就是为什么 GPT-6.1 Sol Pro 与 GPT-6 Sol Pro 之间的对比既简短又异常精确。两个名称都指向同一种事物——一个基础模型加上 reasoning.mode 设置为 pro，并位于 Responses API 中——因此二者都没有自己的标识符、自己的费率卡或自己的附加费。GPT-6.1 Sol Pro 就是 GPT-6.1 Sol，于 2026 年 9 月 29 日发布，以 pro 模式运行。GPT-6 Sol Pro 就是 GPT-6 Sol，于 2026 年 9 月 22 日发布，以相同模式运行。两者都提供 1,050,000 个 token 的上下文和 128,000 个 token 的最大输出，均按每百万输入 token 2.00 美元和每百万输出 token 10.00 美元计费，并且两者都按同样的标准费率为该模式的额外工作定价。真正不同的是计量表上的一行、努力阶梯上的一级，以及任一配置背后有多少独立证据。

这两个名称是同一个词，指的是同一个开关

从机制说起，因为正是它让这一对比表的行数如此之少。在 GPT-5 时代，OpenAI 把 Pro 当作一款产品来销售——gpt-5-pro、gpt-5.2-pro、gpt-5.4-pro、gpt-5.5-pro、o1-pro、o3-pro——每一个都有自己的标识符和各自的高价计费表，在 o1-pro 上，每百万 token 的输入费用最高达 $150.00，输出费用最高达 $600.00。后来机制变了，术语却没变。Pro 变成了你在旗舰模型上设定的一个取值，按旗舰模型自身的费率计价，而 OpenAI 的弃用页面用自己的话说得很明白：当那些旧计费表在 2026 年 10 月和 12 月陆续退役时，推荐的替代方案是 gpt-5.6-sol 搭配 reasoning.mode: pro——一个模型加一种模式，而不是一款后继产品。

供应商的公开 API 结构也印证了这一点。在其中搜索 GPT-6 时代的标识符，出现了四个：gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna 以及 gpt-6.1-sol。其中没有出现任何 pro 变体，价目表上也没有出现任何 pro 变体。真正出现的，是在 6.1 层级上线后的数小时内，第三方目录中冒出的整个家族的 pro 列表——6.1 Sol Pro、6 Sol Pro、6 Luna Pro、5.6 Sol Pro——每一个都标注着其基础型号的卡片。那只是给一行目录条目披上了一个名字，而非供应商在出货一款产品；这也正是本次对比的两个对象为何是两种不同基础模型上的同一种模式，而不是两次部署。

两种配置实际上的差异所在

以下是将它们区分开的所有维度，双方并列在同一行：

• 该名称解析为何 —— gpt-6.1-sol搭配reasoning.mode: "pro"对比gpt-6-sol搭配reasoning.mode: "pro"；供应商与目录均未为二者发布-pro标识符
• 基础模型的发布日期 —— 2026 年 9 月 29 日对比 2026 年 9 月 22 日，相隔七天
• 输入价格 —— 两者均为每百万 token 2.00 美元，因此 pro 模式多出的输入量在两个层级上的单位成本相同
• 输出价格 —— 两者均为每百万 token 10.00 美元，而这正是该模式额外推理 token 的计费单价，因为 pro 模式改变的是用量而非价格
• 缓存输入 —— 6.1 Sol 为每百万 0.10 美元，6 Sol 为 0.20 美元；这是两份价目表中唯一不一致的已公布条目
• 缓存写入 —— 两者均为每百万 token 2.50 美元
• 长提示重定价 —— 输入 token 超过 272,000 后，两者的整个请求都会按输入与缓存费率的 2 倍、输出费率的 1.5 倍重新计价，这使得 6.1 Sol 为每百万 4.00 美元输入、0.20 美元缓存、5.00 美元缓存写入和 15.00 美元输出，而 6 Sol 则为 4.00 美元、0.40 美元、5.00 美元和 15.00 美元 —— 缓存折扣在重定价后完整保留
• 上下文与输出上限 —— 两者均为 1,050,000 token 的上下文和 128,000 最大输出 token
• 推理强度阶梯 —— 在 6.1 Sol 上为 low、medium（默认）、high、xhigh和 max，而 none和 minimal不受支持；6 Sol 上的同一阶梯，none仍然可用
• 文档记载的知识截止日期 —— 6.1 层级为 2026 年 4 月 30 日；在我们所阅读的页面上并未核实 6 Sol 的情况，因此请将该行视为尚未确定，而非一项差异
• 独立评测 —— GPT-6 Sol 有一份已发布的第三方页面，GPT-6.1 Sol 则完全没有，而两者的 pro 配置均无评测

读完这份清单，决策的轮廓自然就浮现了。其中一行是真实公布的差异——缓存输入费率，直接减半。另一行则是失去而非获得的能力——在新层级上无法将模式与effort: none搭配使用，这对任何依靠这一组合在路由类任务上压低延迟的人来说都至关重要。其余部分完全相同，包括那条对超过 272,000 个 token 的请求重新计价的规则。

直白地说，证据缺口

这正是这种对比不再对等的地方。GPT-6 Sol 有一个真实的第三方读数：本博客用作外部参照的中立榜单在其 Intelligence Index 上给它打出 47.5 分，在 145 个模型的样本中排名第 12；而我们自己的路由也带有标准配置的实测性能记录——中位延迟约 1.24 秒，约每秒 65 个 token，在约 1.67 亿 token 的流量中错误率为 0.16%。GPT-6.1 Sol 则完全没有这些。该榜单针对 6.1 这一标识的页面返回 404，这个字符串也不出现在实时排行榜中，因此你今天看到的、被引用的关于它的每一个分数都出自厂商。

对此有两点提醒，二者都不支持对我们手头现有信息作过度解读。实测的延迟数字属于标准配置；专业模式在返回单个最终答案之前会执行更多模型计算，因此按设计就是更慢的，那个数字不能套用到专业模式的一次运行上。而且没有任何第三方榜单发布过对本系列任何模型的专业配置的单独评测——榜单测的是它所测的配置，不会把该模式单独拆出来。因此，记录的真实状态就是：标准模式下实测为 6 Sol，对比厂商描述的 6.1 层级，而两边的专业模式都仅凭厂商的描述。

三种情况，以及每种情况应该做什么

• 你已经在 GPT-6 Sol 上运行 pro 模式，而且它确实物有所值。目前先继续用 gpt-6-sol，并沿用你测量它时所用的那套负载。6.1 层级将缓存输入的费率减半，在复用的前缀上，规模化之后这就是实打实的钱；但该模式本身只在一处与 6.1 标识符一起被记录——推理指南的演算示例——而那个模型自己的页面上则完全没有提及。先等厂商按模型更新的文档跟上，再迁移你已经验证过的路径
• 你从未真正测量过 pro 模式。先在 6.1 层级上以标准模式起步，然后在相同的 reasoning.effort 下并行跑一个 pro 分支。这样你既能在要保留的那个分支上享受更便宜的缓存费率、更新的快照，又能基于自己的流量而非借来的预期来测量该模式的倍率
• 你的流量主要由稳定的前缀构成——指令、工具 schema、一长段系统提示。 这是唯一一种无需任何测量、6.1 层级就能在价格上胜出的情形，因为唯一存在差异的公布价格项正是你最常支付的那一项。用你自己的前缀量算一算：每百万缓存 token 0.10 美元对 0.20 美元，节省额取决于你输入中有多大比例是重复内容

这三种情况没有一种能靠基准来定论，而这正是关键。两边的模式完全相同，两边的标称费率也完全相同，而决定取决于缓存率、努力阶梯限制，以及你在行动之前是否需要别人的数字。

使用一个键运行两种配置

与其靠推理空想，不如实际跑一遍这个对比，现实原因在于：这两组之间只差一个模型字符串和一个参数，所以搭建这个实验几乎不花什么成本。OrcaRouter 路由 openai/gpt-6-sol 时完全按 OpenAI 自己的目录价收费，不加任何额外费用——输入 $2.00、缓存 $0.20、输出 $10.00，272K 层级公布价为 $4.00 和 $15.00——并且原样透传厂商的调价规则，而不是用自己的规则取而代之。由于在厂商价目表之上没有任何加价，费率变动或缓存价格变动会在 OpenAI 公布当天就体现在该路由上，无需再谈第二份合同。如今这些路由上既没有 6.1 层级，也没有它的 pro 版本——我们于 2026 年 9 月 30 日查看了公开目录，openai/gpt-6.1-sol 和 openai/gpt-6.1-sol-pro 都返回“未找到模型”——因此你现在就能调用的那一组是 6 Sol，标准模式或 pro 模式均可，使用的端点和密钥都与新层级上线后你要用的一致。

在你自己的高难度请求上跑这个三臂测试，并让 reasoning.effort保持不变，这样每次只有一个变量在动：gpt-6-sol 用标准模式、gpt-6-sol 开启 pro 模式，以及——等到它可以被路由之后——gpt-6.1-sol 在相同的 effort 下。计费总 token 要从 usage 对象里读，而不是从响应正文里读，因为该模式多出来的推理落在一个响应文本从不显示的字段里。把 pro 运行结果与其标准版对照，就能得到适用于你自己流量的倍率，而这个倍率不会和别人一样。决策之后再把第三臂留作回归测试，成本只是改一个字符串；而一条把真正困难的请求送给 pro 配置、让大头流量保持标准的 路由规则，不过是 路由 DSL里的一行，而不是一次架构重构——这才是这个决策能挺过下一次模型更新的版本。

最重要的一点

剥去名称之后，这不过是相隔七天的两个相邻快照上的同一套配置，共享同一份费率卡，连重新定价阈值都一致。较新的快照将缓存输入费率减半，并舍弃了 effort: none；较旧的那个则保留这一档，并附带第三方评估、实测延迟记录，以及供应商在模型页而非仅在指南示例中记录的 pro 模式。如果你的流量大规模复用稳定前缀，6.1 档是更便宜的默认选择，你应该在缓存行上而不是在标题上说明这一点。如果你的 pro 模式路径已经过实测且运行良好，就没有任何已发布的证据能证明本周应该迁移它。无论如何，把这两个目录名称视为两个基础模型上的同一个开关——因为这是查看供应商自家价目表后唯一站得住脚的解读。

今天可以调用的分支是 6 Sol 那个，标准版或专业版，它列在 公共目录中，按 OpenAI 的标价，没有任何额外加价，只需一个端点和一个密钥。