一張生成的比較卡片,標題為「同一張卡片,只差一行」,左側面板標示為「GPT-6 Sol Pro」,內容為「基礎:gpt-6-sol,於 2026 年 9 月 22 日發布」、「輸入/輸出:每 100 萬 $2.00 / $10.00」、「快取輸入:每 100 萬 $0.20」以及「Pro 模式:reasoning.mode,標準費率」;右側面板標示為「GPT-6.1 Sol Pro」,內容為「基礎:gpt-6.1-sol,於 2026 年 9 月 29 日發布」、「輸入/輸出:每 100 萬 $2.00 / $10.00」、「快取輸入:每 100 萬 $0.10」以及「Pro 模式:reasoning.mode,標準費率」。頁尾寫著「OpenAI 的數字為供應商回報;截至 2026 年 9 月 30 日,尚未發布對任一 pro 配置的獨立評估」,而 OrcaRouter 標誌位於右下角。
Guides & Insights

GPT-6.1 Sol Pro 對比 GPT-6 Sol Pro:相同價目表,僅差一行

作者

Rowan Sterling

發佈日期

最新模型 · 20查看全部模型 →
基準測試:Artificial Analysis · 每日更新
返回全部文章

兩次發布相隔兩週,而帳單幾乎沒有差異,這就是為什麼 GPT-6.1 Sol Pro 與 GPT-6 Sol Pro 之間的對比既簡短又異常精確。兩個名稱都指向同一類事物——一個基礎模型加上 reasoning.mode 設為 pro 在 Responses API 中——因此兩者都沒有自己的識別碼、自己的價目表或自己的附加費。GPT-6.1 Sol Pro 就是 GPT-6.1 Sol,於 2026 年 9 月 29 日發布,並以 pro 模式運行。GPT-6 Sol Pro 就是 GPT-6 Sol,於 2026 年 9 月 22 日發布,並以相同模式運行。兩者都提供 1,050,000 個 token 的上下文,以及 128,000 個 token 的最大輸出;兩者都按每百萬個輸入 token 2.00 美元和每百萬個輸出 token 10.00 美元計費;而且兩者都以相同的標準費率,為該模式的額外工作計價。真正不同的是計量器上的一行、努力程度階梯上的一階,以及這兩種組態各自背後有多少獨立證據。

兩個名稱都是同一個開關的同一個詞

先從機制談起,因為這正是這份比較只有寥寥幾列的原因。OpenAI 在 GPT-5 時代把 Pro 當作產品販售—— gpt-5-pro、gpt-5.2-pro、gpt-5.4-pro、gpt-5.5-pro、o1-pro、o3-pro——各自擁有專屬的識別名稱與專屬的高級計費標準,每百萬個 token 的輸入費用最高達 $150.00,輸出費用最高達 $600.00,在o1-pro上。接著機制改變了,但詞彙並沒有跟著改變。Pro 成了你在旗艦模型上設定的值,以旗艦自身的費率計價,而 OpenAI 的淘汰頁面也用自己的話這麼說:當那些舊的計費標準在 2026 年 10 月與 12 月間陸續退場後,建議的替代方案是gpt-5.6-sol搭配reasoning.mode: pro——一種模型加上一種模式,而不是後繼產品。

廠商的公開 API 結構描述相符。在其中搜尋 GPT-6 時代的識別碼,會出現四個:gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna 和 gpt-6.1-sol。它們之中沒有出現任何 pro 變體,價目表上也沒有出現任何 pro 變體。在 6.1 等級上線後數小時內出現的,是第三方型錄中整個系列的 pro 上架項目——6.1 Sol Pro、6 Sol Pro、6 Luna Pro、5.6 Sol Pro——每一項都引用其基礎模型的商品卡。那是型錄中某一列被冠上一個名稱,而不是廠商實際出貨的產品;這也是為什麼這項比較的兩個主體是兩個不同基礎模型上的一種模式,而不是兩個部署。

這兩個配置實際上差別在哪裡?

A screenshot of the flagship-model table on OpenAI's pricing page, whose columns run input, cached input, cache writes and output for short context and then the same four for long context. Three rows are visible and none of them is gpt-6-sol: gpt-6-astra reading $10.00, $1.00, $12.50 and $50.00 short context against $20.00, $2.00, $25.00 and $75.00 long context; gpt-6.1-sol reading $2.00, $0.10, $2.50 and $10.00 short context against $4.00, $0.20, $5.00 and $15.00 long context; and gpt-6-luna reading $0.10, $0.01, $0.125 and $0.50 short context against $0.20, $0.02, $0.25 and $0.75 long context.

以下是區分它們的每個面向,雙方同列於一行:

• 名稱所指為何 — gpt-6.1-sol 搭配 reasoning.mode: "pro" 對比 gpt-6-sol 搭配 reasoning.mode: "pro";無論供應商或目錄都未發布一個 -pro 識別碼給任一者
• 基礎模型的發布日期 — 2026 年 9 月 29 日對比 2026 年 9 月 22 日,相隔七天
• 輸入價格 — 兩者皆為每百萬個詞元 $2.00,因此 pro 模式額外的輸入量在任一層級上的單位成本相同
• 輸出價格 — 兩者皆為每百萬個詞元 $10.00,而這正是該模式額外推理詞元的計費費率,因為 pro 模式改變的是用量而非價格
• 快取輸入 — 6.1 Sol 為每百萬 $0.10,而 6 Sol 為 $0.20;這是兩份價目表中唯一公開且不一致的項目
• 快取寫入 — 兩者皆為每百萬個詞元 $2.50
• 長提示重新計價 — 超過 272,000 個輸入詞元後,整個請求在兩者上都會以輸入與快取費率的 2×、輸出費率的 1.5× 重新計價,這使得 6.1 Sol 為每百萬 $4.00 輸入、$0.20 快取、$5.00 快取寫入與 $15.00 輸出,而 6 Sol 則為 $4.00、$0.40、$5.00 與 $15.00 — 快取折扣在重新計價後仍完整保留
• 上下文與輸出上限 — 兩者皆為 1,050,000 個詞元的上下文,以及 128,000 個最大輸出詞元
• 推理強度階梯 — low、medium(預設)、high、xhigh與 max 在 6.1 Sol 上,而 none與 minimal 不受支援;6 Sol 上同樣的階梯,none 仍可使用
• 記載的知識截止日期 — 6.1 層級為 2026 年 4 月 30 日;我們在閱讀的頁面上並未驗證 6 Sol 的知識截止日期,因此請將該列視為未確定,而非差異
• 獨立評估 — GPT-6 Sol 有一份已發布的第三方頁面,GPT-6.1 Sol 則完全沒有,且兩者都沒有針對 pro 配置的評估

讀完這份清單,決策的輪廓自然浮現。其中一列是實際公布的真實差異——快取輸入費率,直接減半。另一列則是你會失去、而非獲得的能力——無法在較新的級別上把該模式與effort: none搭配使用,這對任何靠這種組合來壓低路由類任務延遲的人來說都很重要。其餘一切完全相同,包括那條會攔下任何成長超過 272,000 個 token 的請求的重新定價規則。

證據缺口,直白地說

這裡就是比較不再對等的地方。GPT-6 Sol 有真正的第三方評測數據:本部落格用作外部參考的中立評測榜,在其 Intelligence Index 上給它 47.5 分,在 145 個模型的樣本中排名第 12;而我們自家的路由也有標準配置的實測效能紀錄——中位延遲約 1.24 秒、每秒約 65 個 token,以及在約 1 億 6,700 萬個 token 的流量中錯誤率為 0.16%。GPT-6.1 Sol 完全沒有這些。該評測榜對應 6.1 slug 的頁面傳回 404,而該字串也未出現在即時排行榜上,所以你今天看到所有引用它的分數,全都源自廠商本身。

對此有兩點提醒,而兩者都不利於過度解讀我們實際握有的資料。測得的延遲數字屬於標準配置;pro 模式在回傳單一最終答案前會執行更多模型運算,因此它在結構上本來就較慢,那個數字不能套用到 pro 執行。而且沒有任何第三方排行榜公布過此系列中任何模型在 pro 配置下的個別評測——排行榜量測的是它所量測的配置,並不會把該模式單獨拆出來。因此,紀錄的誠實狀況是:標準模式下測得 6 Sol,對比廠商所描述的 6.1 等級;而 pro 模式在兩邊都僅仰賴廠商的描述。

三種情況,以及每一種各自該怎麼做

• 你已經在 GPT-6 Sol 上跑 pro 模式,而且它確實值這個成本。目前先繼續留在gpt-6-sol,並維持你當初用來實測它的那份工作負載。6.1 層級把快取輸入的費率砍半,對於會被重複使用的前綴來說,在大量使用下這是實實在在的錢;不過這個模式本身只有在一處文件裡是對照 6.1 識別碼來記載的——也就是推理指南裡的實作範例——而該模型自己的頁面上則完全沒提。在你已經驗證過的路徑上動手之前,先等供應商的各模型專屬文件跟上再說
• 你根本從來沒有實測過 pro 模式。先在 6.1 層級以標準模式起步,然後在旁邊跑一個 pro 分支,使用相同的reasoning.effort。這樣一來,你將來會保留的那個分支能拿到較便宜的快取費率、取得較新的快照,還能用自己的流量測出這個模式的倍數,而不是套用別人的預期
• 你的流量主要來自一段穩定的前綴——指令、工具結構定義、一份很長的系統提示。這是唯一一種在還沒做任何實測之前,6.1 層級就能在價格上勝出的情況,因為唯一有差異的公布費率項目,正是你最常付費的那一項。用你自己的前綴用量算一下:以每百萬快取 token 0.10 美元對上 0.20 美元來看,省下的金額會隨著你輸入中有多少比例是重複內容而等比增加

那三種情況沒有一件是靠基準測試就能定案的,而這正是重點。兩邊的模式完全相同,兩邊的主要費率也完全相同,而決定取決於快取率、努力階梯限制,以及你在行動之前是否需要別人的數字。

以單一按鍵執行兩種設定

實際執行這項比較、而非只在腦中推演的原因,在於這兩個實驗分支只差一個模型字串和一個參數,因此要架起這個實驗幾乎不花什麼成本。OrcaRouter 以 OpenAI 自身的定價表原價轉送openai/gpt-6-sol,完全不加成——輸入 $2.00、快取 $0.20、輸出 $10.00,272K 級距公布為 $4.00 與 $15.00——並照供應商公布的重新定價規則原樣傳遞,而不是用自己的規則取代它。由於在供應商的價目表上沒有加價,費率變動或快取價格變動會在 OpenAI 公布當天就反映在該路由上,不必再重新協商另一份合約。目前這些路由上既沒有 6.1 級距,也沒有它的 pro 版本——我們在 2026 年 9 月 30 日查了公開目錄,兩者openai/gpt-6.1-sol 和 openai/gpt-6.1-sol-pro 都回傳找不到模型——所以現在能呼叫的分支是 6 Sol 那個,可用標準或 pro 模式,使用與未來新級距推出時相同的端點和金鑰。

A screenshot of the OrcaRouter model page for GPT-6 Sol (openai/gpt-6-sol), showing the header 'by OpenAI - 2026-09-22', capability tags for vision, tools, JSON and reasoning, a 1,050,000-token context window with 128,000 maximum output tokens, a pricing table whose standard tier reads $2.00 input, $10.00 output, $0.20 cache read and $2.50 cache write, a long-context row reading $4.00 input, $15.00 output, $0.40 cache read and $5.00 cache write, a measured performance panel showing a p50 latency near 1.24 seconds, about 65 tokens per second and a 0.16% error rate, and an OpenAI-compatible code sample calling model openai/gpt-6-sol through base_url https://api.orcarouter.ai/v1.

對你自己的困難請求執行三臂測試,並讓reasoning.effort保持固定,這樣一次只會有一個變數變動:gpt-6-sol使用標準模式、gpt-6-sol開啟 pro 模式,以及——一旦它可供路由——gpt-6.1-sol在相同的 effort 下。請從 usage 物件而非回應主體讀取總計費 token 數,因為該模式額外的推理會落在回應文字從不顯示的欄位中。將 pro 執行與其標準對照組相比,可得出套用在你流量上的倍數,而這個數字不會和別人的相同。在做出決定後,把第三臂保留為回歸測試只需改一個字串,而一條將真正困難的請求送往 pro 設定、同時讓大量請求維持標準的路由規則,只是在routing DSL中的一行,而非重新架構——這才是能挺過下一次模型更新的決策版本。

A generated scoreboard titled 'GPT-6 Sol Pro vs GPT-6.1 Sol Pro - the scoreboard'. Left column 'GPT-6 Sol Pro': rows reading 'Base model released: Sept 22, 2026', 'Input / output: $2.00 / $10.00 per 1M', 'Cached input: $0.20 per 1M', 'Cache writes: $2.50 per 1M', 'Context: 1,050,000 tokens', 'Effort none: available', 'Independent score: AA Intelligence 47.5, rank 12 of 145', 'Pro mode evaluated: no'. Right column 'GPT-6.1 Sol Pro': rows reading 'Base model released: Sept 29, 2026', 'Input / output: $2.00 / $10.00 per 1M', 'Cached input: $0.10 per 1M', 'Cache writes: $2.50 per 1M', 'Context: 1,050,000 tokens', 'Effort none: not supported', 'Independent score: none published', 'Pro mode evaluated: no'. A footer reads 'OpenAI figures vendor-reported; GPT-6 Sol score per Artificial Analysis; no third-party evaluation of either pro configuration published as of September 30, 2026.'

底線

把名字拿掉之後,這就是同一組配置出現在兩張相隔七天的相鄰快照上,共用同一份價目表,一路到重新定價的門檻都相同。較新的那張快照把快取輸入的費率砍半,並捨棄了effort: none;較舊的那張保留這一階,還附帶第三方評估、實測延遲紀錄,以及一個 pro 模式——供應商是在模型頁面上記錄它,而不是只寫在指南範例裡。如果你的流量會大量重用穩定的前綴,6.1 這一階是更便宜的基本選擇,而你應該把這件事寫在快取那一行,而不是標題上。如果你的 pro 模式路徑已經過實測且運作正常,目前沒有任何已發布的證據能證明這週就該把它搬過去。無論如何,把這兩個目錄名稱當成裝在兩個基礎模型上的同一組開關——因為那是唯一經得起對照供應商自家價目表的解讀。

你今天可以呼叫的分支是 6 Sol 版本,標準版或專業版,它列於公開目錄中,以 OpenAI 的定價提供,沒有任何附加費用,使用單一端點與單一金鑰。