GPT-6.1 Sol 是什么？功能、API 价格及与 GPT-6 Sol 的区别

创建时间 2026-10-03 最后修改 2026-10-28

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 为复杂编程、计算机操作和专业工作设计的语言模型，重点是平衡能力与成本。OpenAI 称其以更低价格提供接近 Astra 的表现，但不代表每项任务都能达到同样水平。实际需要判断的是，它能否以可接受的修改时间和总成本满足你的质量要求。

选模型应看工作需求，而不只是名称。分类数千条短记录，与综合多份资料写出可发布文章，对准确性、推理和复核的要求不同。

来源：OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 模型文档。

GPT-6.1 Sol 适合做什么？

GPT-6.1 Sol 面向需要理解上下文并交付有用结果的工作，而非只生成流畅文字。OpenAI 的模型选择指南举例包括根据财务结果制作董事会演示，或根据产品需求说明搭建网站。

以下是潜在用途，不是本文实际评测结果，也不表示它总胜过其他模型：

编程：理解要求、检查现有代码、提出修改和准备测试。建议修复仍须在相关环境执行、验证。
文档分析：从多个文件找出共同结论与差异，形成报告或比较。应指定允许使用的来源，并禁止无依据补充。
多步骤工具调用：搜索信息、查看文件，再经过多个步骤形成结果。这通常称为智能体工作流程，即模型借助工具完成任务。应用提供的工具和权限，决定实际能做什么。

对博主而言，它可能帮助整理比较标准或综合官方文档。不过，文字漂亮并不能证明主张准确，仍须核对来源并作编辑判断。

来源：OpenAI 模型选择指南。

输入、输出与主要规格

应用程序编程接口（API）让软件直接调用模型。下表描述 API 模型，而非所有提供该模型的应用订阅功能或使用额度。

项目	GPT-6.1 Sol	含义
模型 ID	gpt-6.1-sol	API 请求使用的标识。
输入	文字与图片	请求可包括书面指令与支持的图片输入。
输出	文字	通过工具生成图片，与模型直接输出的类型不同。
上下文窗口	1,050,000 token	请求可用的上下文空间，包括相关输入和输出。
预留最大输出后的剩余空间	922,000 token	从上下文减去最大输出得到的计算值，并非在所核对官方文档中另行确认的固定输入上限。
最大输出	128,000 token	包括生成的推理；实际输出取决于请求设置与可用上下文。
知识截止日期	2026 年 4 月 30 日	更新的事实需要实时来源或检索工具。
直接音频与视频	不支持	通过其他流程转写音频或提取视频帧，不等于原生音频、视频输入。

上述剩余空间以预留全部最大输出为前提，是算术示例，不是已验证的额外官方输入限制。Token 是模型处理和计费输入、输出的单位，并不固定对应某个字数或字符数。用量随语言与内容变化，不能把上下文窗口直接换算成保证可处理多少页。

大上下文也不保证每个细节都被正确找出。应移除无关文件，区分待分析材料与辅助参考，并要求指出重要证据的位置。长输入会影响费用，也可能增加复核难度。

来源：GPT-6.1 Sol 规格。

API 价格与计算示例

普通输入、缓存读取、缓存写入和输出分别计价。重复同一提示词，不表示全部输入都会自动获得缓存价。应检查适用缓存机制与实际用量。

计费类别	标准价，美元/百万 token
输入	US$2.00
缓存输入读取	US$0.10
缓存写入：默认 30 分钟	US$2.50
缓存写入：12 小时	US$5.00
输出	US$10.00

缓存读取是复用已保存输入，缓存写入则是存储输入供后续可能复用。官方缓存指南规定，GPT-6.1 Sol 的读取价为普通输入的 5%，默认 30 分钟写入为 1.25 倍，可选 12 小时写入为 2.5 倍。若前缀写入后从未复用，反而可能更贵，因此应评估上下文是否真正重复。

一项标准请求若包含 100,000 个普通输入 token 与 10,000 个计费输出 token，输入费为 US$0.20，输出费 US$0.10，合计 US$0.30。示例不含缓存费用、工具、税费、处理模式或地区附加费，也不是每篇文章的固定成本。

推理 token 按输出收费。Responses API 的 output_tokens 已包含推理，output_tokens_details.reasoning_tokens 则显示其中推理部分，不能再加一次。应看返回用量，而非只看可见回答长度。max_output_tokens 太小，可能在可见回答完成前就出现 incomplete 状态。评估任务总成本时，还应检查完成状态，以及重试、搜索、修订和人工复核。

来源：OpenAI API 价格与OpenAI 推理指南。

输入统计也须分开普通输入、缓存读取、30 分钟写入与 12 小时写入。如果把整个 usage.input_tokens 按普通输入收费，再叠加缓存费用，就会重复计算。官方用量字段区分 cached_tokens、cache_write_tokens 及按存活时间划分的写入量；总输入减去读取和写入后，才是普通输入。

长输入价格适用于整个请求

当输入超过 272,000 token，输入及缓存费率变成标准价两倍，输出费率为 1.5 倍。调整适用于整个请求，而不只是超出门槛的部分。

例如，300,000 个普通输入 token 按每百万 US$4 计费，费用为 US$1.20；另有 10,000 个计费输出 token，按每百万 US$15 计费，费用为 US$0.15。合计 US$1.35，尚未加入其他适用费用。

下图比较 100,000 输入与 300,000 输入的两种情况，两者计费输出都是 10,000 token，但输入量与适用费率不同。这是算术说明，不是性能测试或真实账单。

拆分文档可能减少单次上下文，也可能隐藏文档之间的关系，或增加重复输入与摘要生成费。应按可靠回答需要的上下文组织材料，而非只盯着计费门槛。

处理模式与应用订阅不同

Fast 价格为 Standard 两倍，Ultrafast 为六倍，Batch 与 Flex 则比 Standard 低 50%，具体取决于可用性与运行条件。这是价格倍数，不是速度保证。需要立即回答的工作，与可以稍后完成的异步任务，应采用不同的延迟和排程考虑。

2026 年 10 月的官方指南列出，GPT-6.1 Sol 的 Fast 支持欧盟数据驻留，Ultrafast 支持美国和欧盟。数据驻留涉及按服务功能和资格限定的处理或存储地区。可用地区的区域处理另加 10% 费用。应核对地区、模式与账户设置的组合，不要把其他模型的驻留限制直接套用。

API token 价格与 ChatGPT、Codex 订阅价格不同。应用中的模型、工具和用量限制取决于账户、套餐，不能用 API 单价推断订阅额度。

来源：GPT-6.1 Sol 价格与处理模式，以及官方模型指南的地区兼容性说明。

与 GPT-6 Sol、Astra、Luna 有何区别？

名称相似，不代表能力、设置和价格相同。下表比较用途定位及标准 API 单价，并非性能评测。

模型	一般定位	输入	缓存读取	输出
GPT-6.1 Sol	复杂工作的能力与成本平衡。	US$2.00	US$0.10	US$10.00
GPT-6 Sol	复杂编程与智能体工作。	US$2.00	US$0.20	US$10.00
GPT-6 Astra	要求最高的工作。	US$10.00	US$1.00	US$50.00
GPT-6 Luna	范围明确的高用量任务。	US$0.10	US$0.01	US$0.50

以上为标准模式每百万 token 的美元价格，不含长输入倍数、工具与其他适用调整。Token 单价低，不一定代表完成任务更便宜：各模型可能需要不同 token 量、重试与修正次数。

在此比较中，GPT-6.1 Sol 缓存读取价是 GPT-6 Sol 的一半，但不意味着整个账单减半。收益取决于有多少输入享受缓存价，以及输出和其他费用占多少。

来源：OpenAI 模型比较及GPT-6 Sol 文档。

若要同时了解 GPT-5.6 系列，可阅读GPT-6 与 GPT-5.6 六款模型的用途和 API 成本比较，并配合最新官方规格、价格使用其选择标准。

推理设置与 API 兼容性要注意什么？

推理强度控制要求模型为解决问题投入多少努力。GPT-6.1 Sol 支持 low、medium、high、xhigh、max，默认 medium，不支持 none 或 minimal。

GPT-6 Sol 支持 none，因此不能只改模型名称就迁移。还要检查推理设置和工具调用兼容性。GPT-6.1 Sol 通过 Responses API 支持工具，Chat Completions 不支持其工具调用。

来源：OpenAI 最新模型使用指南。

可先以默认设置测试有代表性的任务，再按结果调整。在相同输入下比较质量、修订需求、延迟与计费用量。同时更换模型与推理设置，会增加定位差异原因的难度。

从 GPT-6 Sol 迁移时检查什么？

更换前，保存可用请求配置与有代表性的成功案例，作为回退点。以下是检查流程，不是本文实际执行过的迁移测试。

匹配模型与设置。把 model 设为 gpt-6.1-sol 前，检查原推理强度是否受支持。若旧配置使用不受目标模型支持的 none 或 minimal，官方指南建议从 low 开始，再比较代表性任务。
检查端点与工具。需要工具时使用 Responses。区分有工具、无工具请求，并验证完整响应和工具结果之后的继续执行。
移除不支持的参数。本模型必须启用推理；按指南检查 temperature、top_p、top_logprobs，也要检查 Chat Completions 的 logprobs，以及 Responses 的 include 中的 message.output_text.logprobs。
比较完成情况与用量。以相同材料记录准确性、输出格式、工具行为、完成状态和输入、缓存、输出用量。如果新配置失败，先恢复已保存配置，再隔离变更后重试。

文章工作可提供相同官方资料与问题，再按一致的事实核查流程比较主张、数字与条件。一次改一个变量，更容易判断差异来自模型、提示词、推理强度还是工具。

哪些人值得评估 GPT-6.1 Sol？

以下建议是评估起点，并非固定规则或本文测试结果。

情况	候选与理由	检查重点
成本重要的复杂文章、文档分析或编程。	评估 GPT-6.1 Sol 的能力与价格平衡。	质量、修订需求、完成任务的总成本。
高用量的简单分类或提取。	先评估 Luna，再决定是否支付更强模型费用。	例外与困难输入，而非只看简单案例。
证据相互冲突，或失败代价高。	以实际工作比较 Astra 与 GPT-6.1 Sol。	来源依据、错误严重性和必要专业复核。
现有 GPT-6 Sol 流程已可靠运行。	迁移前评估 GPT-6.1 Sol。	兼容性、输出格式，以及原本成功案例是否退步。