GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Sol Pro：一個是模型，另一個是設定

簡短的回答是，GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Sol Pro 並不是兩個在競爭同一個位置的模型，而比較它們的基準測試分數是一種範疇錯誤：GPT-6 Sol Pro 根本不是一個獨立的模型。它是 GPT-6 Sol，並將 reasoning.mode設為pro，在 Responses API 中——相同的識別碼，gpt-6-sol，相同的費率表，相同的 1,050,000-token 視窗，在傳回最終答案前執行更多模型工作，並按標準費率對額外 token 計費。GPT-6.1 Sol 則是真正獨立的部署，有其自己的識別碼，gpt-6.1-sol，且快取輸入費率是 GPT-6 Sol 的一半。所以真正的問題不是哪個更聰明。而是：一個提供 50% 快取折扣的全新模型，是否勝過較舊模型上的一種執行模式，而 Open​AI 尚未為新層級記載其 pro 設定。

兩種不同種類的事物

先從每個名稱在你放進請求時實際會解析成什麼開始。「GPT-6 Sol Pro」會解析成 gpt-6-sol再加上一個模式參數。「GPT-6.1 Sol」則解析成 gpt-6.1-sol——一個位於不同模型頁面上的獨立快照，而那個頁面上完全沒提到任何模式參數。這種不對稱就是整個比較的重點，也正是為什麼下面的規格清單裡幾乎沒有任何能公平對決的項目。

• 這是什麼 — GPT-6.1 Sol 是獨立的模型部署，而 GPT-6 Sol Pro 則是 gpt-6-sol 搭配 reasoning.mode: "pro"
• 你傳送的識別碼 — gpt-6.1-sol 對比 gpt-6-sol
• 輸入價格 — 每百萬個 Token 2.00 美元，對比每百萬個 Token 2.00 美元；完全相同，且 pro 模式在 Sol 費率卡上不會加收費用
• 輸出價格 — 兩者皆為每百萬個 Token 10.00 美元；pro 模式額外的推理 Token 也以此費率計費
• 快取輸入 — 在 6.1 Sol 上每百萬個 Token 0.10 美元，對比在 Sol 上每百萬個 Token 0.20 美元，兩種模式下皆然 — 這是唯一一個選擇無需取捨的項目
• 快取寫入 — 兩者皆為每百萬個 Token 2.50 美元
• 上下文 — 兩者皆為 1,050,000 個 Token，最大輸出 128,000 個
• 推理強度 — low、medium（預設）、high、xhigh、max，其中 none 在 6.1 Sol 上不支援，而 Sol 上相同的階梯則額外支援 none，且 pro 模式與推理強度無關
• 工具呼叫 — 兩者皆支援 Responses API；6.1 Sol 的 Chat Completions 不支援工具，而 Sol 在 Chat Completions 中支援函式呼叫，但僅限於推理強度設為 none
• 延遲 — 兩者皆未公布數據；pro 模式在構造上較慢，因為它在給出最終答案前會執行更多工作
• 每項任務成本 — pro 模式未公布，而且無論如何也無法有意義地比較，因為這取決於 pro 模式在你的任務上執行多少額外工作

讀那張清單，並留意它的形態：每一列不是完全相同，就是一個已記載值與一個未記載值之間的比較。

Pro 模式實際換來什麼，以及它要付出什麼代價

OpenAI 對 pro 模式的描述簡短，值得直接引用而非改寫，因為含糊正是重點：它是「一種 Responses API 執行模式，會在回傳單一最終答案前，對請求投入更多模型運算」，能提升困難任務的可靠性，會增加延遲，並且會「將該運算所產生的 token 彙整進回報的使用量中」，依所選模型的標準 token 費率計費。廠商自己對於何時使用它的指引，就一份產品發布文件而言異常保守——pro 模式適用於「邊際品質提升會實質影響結果」的情況，而標準模式則較適合「例行性、對延遲敏感或高流量的工作，以及當你的評估並未顯示 pro 模式帶來有意義的增益時」。

OpenAI 沒有對外公布的，是那個乘數。Sol 價目表上既沒有每項任務的數字，也沒有範圍，更沒有 pro 模式的項目。成本完全以用量形式出現，在 usage 物件中的 reasoning tokens 之下可見——這些 token 按輸出計費，卻從不出現在回應主體裡。以每百萬輸出 token 10.00 美元計算，每項任務多出 10,000 個 token 只花一美分，所以這個決定很少跟那個醒目數字有關；重點在於額外的工作是否會改變你的結果。那是一項實測，不是查表，而這也是關於這組搭配，讀者不必等任何人做基準測試就能自行確定的一件事。

決定這場對決的文件落差

GPT-6.1 Sol 的模型頁面——也就是載有上下文大小、定價區塊、effort 階梯、工具清單與快照清單的那一頁——完全沒有提到reasoning.mode、pro 模式或 standard 模式。涵蓋 pro 模式的文字指南仍將該功能描述為可搭配「任何 GPT-5.6 模型」運作，並告訴開發者保留所選模型，將reasoning.mode設為pro，而不是切換到獨立的 Pro slug。我們檢查了這兩個頁面，無法從 Open​AI 的文件確認 6.1 層級存在 pro 模式配置。它可能可行；上層 GPT-6 指南將 pro 模式列為該系列延續的能力之一。但「可能可行」不是能把正式環境路徑寄託在其上的東西，而這就是截至 2026 年 9 月 30 日紀錄的誠實狀態。

那道落差造就了一個真正一面倒的抉擇。如果你今天想要 pro 模式，官方文件記載它所在之處是 GPT-6 Sol——而選擇它的代價是：每個重複使用的前綴，其快取輸入你要付 $0.20 而不是 $0.10，再加上 pro 模式額外工作所增加的成本；相較之下，某個模型在其廠商回報的成績上，於 Open​AI 所發布的每一個任務系列中都落後 6.1 Sol。如果你今天想要 6.1 等級的快取費率及其基準測試地位，你就得放棄一個官方文件記載的 pro 設定。沒有任何一列能讓你兩者兼得，因為沒有人告訴我們第二個是否存在。

用你自己的流量，一個下午就能搞定

這種測量並不光鮮，而且只需要做一次實驗，不是一整套基準測試。拿一組能代表你困難工作的任務集，執行三次，並在每次讀取 usage 物件：一次在 gpt-6-sol 上以中等 effort 在標準模式下執行，一次在 gpt-6-sol 上以中等 effort 在啟用 pro 模式的情況下執行，還有一次在 gpt-6.1-sol 上以中等 effort 執行。三次都讓 effort 保持不變——重點就是一次只隔離一個變數。比較任務成功率、延遲，以及總計費 token 數。pro 模式那次執行的 token 總量相對於標準模式的總量，就是你流量上的乘數；它不會和別人的一樣，因為設計本來就是額外工作量會隨請求難度而變。

執行它的兩點實務提醒。第一，6.1 的那次執行和 Sol 的那次執行是相同的請求主體，只改了一個字串，所以這個實驗設定起來很便宜，也容易保留成回歸測試。第二，如果對 6.1 識別碼發出的 pro 模式呼叫傳回錯誤而非結果，你就免費得到了文件落差問題的答案——而且是在把它放到任何接近正式環境的地方之前就學到了。

兩種配置，一把鑰匙

這種比較，其代價更多體現在營運負擔上，而非 token 上——而這正是路由不再只是附註的地方。OrcaRouter 以 OpenAI 自家的定價提供 GPT-6 Sol，零加成，因此上方那張 $2.00 / $0.20 / $10.00 的費率表——包括 272K 重新計價規則——完全依供應商所列原樣轉嫁。這意味著上述實驗的三個分支，可以透過同一個端點、同一把 API key、且無需第二份合約來執行：兩個 Sol 組態只差一個參數，而 6.1 層級只要一可路由，就能立刻並列其旁。在它可路由之前，你能呼叫的模型，就是其 pro 模式已有文件記載的那一個。對於邊際品質提升足以改變結果的困難、低量工作，供應商自家的指引建議在 Sol 上採用 pro 模式；至於所有高量或對延遲敏感的工作，標準組態不僅更快，而且在重複使用的前綴上，如今每個快取 token 的成本是較新層級的兩倍。沿著這條界線分流流量的路由規則——讓值得的請求走 pro 模式、讓大宗流量走更便宜的組態——只是在路由 DSL裡的一個參數變更，而非重新架構，而這正是這個決策在下一次模型更新後依然成立的那個版本。

具體來說，誰該選哪一個。如果你已經在自己的任務上量測到 pro 模式帶來的可靠性提升，就留在你實際量測到的那裡，等 OpenAI 把 6.1 的對等說明補上之後再轉移——快取省下的錢是真的，但那只是一個前綴上的幾分錢，而且在低量工作上，重新量測品質提升的成本比折扣的價值還高。如果你從來沒量測過 pro 模式，6.1 層級是更好的起點：它是較新的模型，在 OpenAI 公布的每一個任務類別上，其廠商回報的結果都領先，它的快取輸入價格只要一半，而且等說明文件跟上時，還可以重新檢視 pro 的問題。今天這兩種選擇都沒有錯。錯的是把它們當成替代方案，而其實其中一個只是另一個上面的一個核取方塊。