GPT-6.1 Sol 对比 GPT-6 Sol Pro：一个是模型，另一个是设置

简短回答是，GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Sol Pro 并不是两个争夺同一个位置的模型，比较它们的基准测试分数是范畴错误：GPT-6 Sol Pro 根本不是一个单独的模型。它就是 GPT-6 Sol，将 reasoning.mode 设置为 pro，在 Responses API 中——同一个标识符，gpt-6-sol，同样的费率卡，同样的 1,050,000 token 窗口，在返回最终答案前完成更多模型工作，并按标准费率对额外 token 计费。GPT-6.1 Sol 是一个真正独立的部署，有自己的标识符，gpt-6.1-sol，以及仅为 GPT-6 Sol 一半的缓存输入费率。因此，真正的问题不是哪个更聪明。而是：一个带有 50% 缓存折扣的全新模型，是否胜过一个较旧模型上的执行模式，而 Open​AI 尚未为新层级记录后者的 pro 配置。

两种不同的事物

先看看把每个名称放进请求时，它实际会解析成什么。“GPT-6 Sol Pro”会解析为 gpt-6-sol 外加一个 mode 参数。“GPT-6.1 Sol”会解析为 gpt-6.1-sol——这是另一个独立模型页面上的一个不同快照，而那个页面上任何地方都没有提到 mode 参数。这种不对称就是整个比较的核心，也正是为什么下面这份规格清单里，几乎没有哪一项能构成公平的较量。

• 它是什么 — GPT-6.1 Sol 是一个独立的模型部署，而 GPT-6 Sol Pro 是 gpt-6-sol，采用 reasoning.mode: "pro"
• 你发送的标识符 — gpt-6.1-sol 对比 gpt-6-sol
• 输入价格 — 每百万 token $2.00 对比每百万 token $2.00；完全相同，并且 pro 模式在 Sol 价目表上不收取附加费
• 输出价格 — 两者均为每百万 token $10.00；pro 模式额外的推理 token 按此费率计费
• 缓存输入 — 6.1 Sol 上每百万 $0.10，对比 Sol 上每百万 $0.20，无论哪种模式——这是唯一一项选择没有取舍的条目
• 缓存写入 — 两者均为每百万 $2.50
• 上下文 — 两者均为 1,050,000 token 和 128,000 最大输出
• 推理强度 — low、medium（默认）、high、xhigh、max，其中 none 在 6.1 Sol 上不受支持，而 Sol 上同一阶梯外加 none，并且 pro 模式与推理强度无关
• 工具调用 — 两者均支持 Responses API；6.1 Sol 上的 Chat Completions 不支持工具，而 Sol 在 Chat Completions 中支持函数调用，唯一条件是推理强度设为 none
• 延迟 — 两者均未公布具体数值；pro 模式本质上更慢，因为它在给出最终答案之前会执行更多工作
• 每任务成本 — pro 模式未公布，而且无论如何都没有实际可比性，因为它取决于 pro 模式在你的任务上执行多少额外工作

读一读那份列表，注意它的形态：每一行要么完全相同，要么就是一个有文档记录的值与一个无文档记录的值之间的对比。

专业模式究竟带来什么，又要付出什么代价

OpenAI 对 pro 模式的描述简短，值得直接引用而非转述，因为其模糊性正是关键所在：它是一种“Responses API 执行模式，会在返回单个最终答案之前对请求施加更多的模型运算”，它能提升困难任务的可靠性，但会增加延迟，并且它“将这部分运算所消耗的 token 汇总计入报告的用量”，按所选模型的标准 token 费率计费。对于一份发布文档而言，厂商自身关于何时使用它的指引异常保守——pro 模式适用于“边际质量提升会实质性影响结果”的场景，而标准模式则更适合“日常性、对延迟敏感或高并发的工作负载，以及当你的评估显示 pro 模式并未带来显著收益时”。

OpenAI 没有公布的是那个乘数。没有每任务数字，没有区间，Sol 费率卡上也没有 pro 模式条目。成本完全以用量形式出现，体现在 usage 对象中，归在 reasoning tokens 下——这些 token 按输出计费，却永远不会在响应体中返回。按每百万输出 token 10.00 美元计算，每个任务多出 10,000 个 token 只多花一美分，所以决定很少关乎标价；关键在于额外工作是否会改变你的结果。这是一项测量，而不是一次查询，而且这是关于这种组合，读者无需等待任何人的基准测试就能确定的一件事。

决定这场对决的文档缺口

GPT-6.1 Sol 的模型页面——那个包含其上下文大小、定价区块、effort 阶梯、工具列表和快照列表的页面——在任何地方都没有提及 reasoning.mode、pro 模式或标准模式。介绍 pro 模式的文字指南仍将该功能描述为可与“任何 GPT-5.6 模型”配合使用，并告诉开发者保留其选定的模型，并设置 reasoning.mode 为 pro，而不是切换到单独的 Pro slug。我们检查了这两个页面，无法从 Open​AI 的文档中确认 6.1 层级存在 pro 模式配置。它可能有效；上级 GPT-6 指南在家族延续的能力中列出了 pro 模式。但“可能有效”不是可以放在生产路径上的东西，而这就是截至 2026 年 9 月 30 日的记录的真实状况。

这一差距造成了一个真正一边倒的抉择。如果你今天想要 pro 模式，文档中记载它所属的地方就是 GPT-6 Sol——而选择它的代价是：对每一个复用的前缀，缓存输入要付 $0.20 而不是 $0.10，再加上 pro 模式额外工作所带来的开销；而与之相比的那个模型，其厂商报告的分数在 OpenAI 公布的每一个任务族上都落后于 6.1 Sol。如果你今天想要 6.1 档位的缓存费率及其基准排名，你就得放弃一个有文档记载的 pro 配置。没有任何一行能让你两者兼得，因为没有人告诉过我们第二个是否存在。

用一个下午，靠你自己的流量把它搞定

这种测量并不光鲜，只需要一次实验，而不是一整套基准测试。选取一组能代表你困难工作的任务集，运行三次，并每次都读取 usage 对象：一次在 gpt-6-sol 上以标准模式、中等 effort 运行；一次在 gpt-6-sol 上启用专业模式、以中等 effort 运行；还有一次在 gpt-6.1-sol 上以中等 effort 运行。三次都保持 effort 不变——关键就在于每次只隔离一个变量。比较任务成功率、延迟和总计费 token 数。专业模式运行的 token 总数与标准模式总数之比，就是你在自己流量上的倍率；它不会与任何其他人的相同，因为其设计就是额外工作量会随请求的难度而缩放。

关于运行它，有两点实用说明。第一，6.1 运行和 Sol 运行是同一个请求体，只改了一个字符串，因此实验搭建成本很低，也很容易把它保留为回归测试。第二，如果对 6.1 标识符的 pro-mode 调用返回的是错误而不是结果，你就免费得到了关于文档缺口的答案——而且在把它放到任何接近生产环境的地方之前，就已经知道了。

两种配置，一把密钥

这类比较在运维开销上付出的代价比在 token 上更大，而路由正是在这里不再只是一句脚注。OrcaRouter 以 OpenAI 自家标价提供 GPT-6 Sol，零加价，因此上面的 $2.00 / $0.20 / $10.00 价目表——包括 272K 的重新定价规则——完全按厂商所列的价格原样传递。这意味着上文所述的实验三条分支可以经由一个端点、一个 API 密钥、无需第二份合同就能跑通：两个 Sol 配置只差一个参数，而 6.1 层级一旦可路由便会并排接入。在它可路由之前，你能调用的就是那个 pro 模式已有文档说明的模型。对于难度高、量小、且边际质量提升能改变结果的工作，厂商自己的指导建议就是在 Sol 上启用 pro 模式；对于一切高流量或对延迟敏感的场景，标准配置既更快，而且在复用前缀上，如今每个缓存 token 的成本已是新层级的两倍。按这条界线分流流量的路由规则——让值得的请求走 pro 模式，让大批量走更便宜的配置——是在 路由 DSL里做一次参数变更，而不是重新架构，而这正是这个决策中能挺过下一次模型换代的那个版本。

具体来说，谁该选哪个。如果你已经在自己任务上测出 pro 模式带来了可靠性提升，就留在你测量出它的地方，等 Open​AI 记录 6.1 的对应方案后再迁移——缓存节省是真实的，但它只是前缀上的几分钱，而在低量工作上，重新测量一次质量提升的成本比折扣带来的价值更高。如果你从未测量过 pro 模式，那么 6.1 档是更好的起点：它是更新的模型，其供应商报告的结果在 Open​AI 发布的每一个任务族上都领先，其缓存输入价格只有一半，而且等文档跟上后还可以重新考虑 pro 的问题。今天，这两种选择都没有错。错的是把它们当成互斥选项，而实际上其中一个只是另一个上的一个勾选项。