GPT-6.1 Sol 登场｜以五分之一的价格实现 Astra 级性能
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你是否有过这样的感受："最聪明的 AI 虽然好用，但费用太高，没办法每天使用"？本次推出的 GPT-6.1 Sol，正是为了回应这一烦恼的新模型。本文将梳理其性能、价格、可用场景及弱点。
OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日，在面向开发者的活动"DevDay 2026"上发布了 GPT-6.1 Sol。
上代"GPT-6 Sol"于 9 月 22 日发布，也就是说，这次更新仅间隔一周。
GPT-6 系列分为三个层级：顶级为"Astra"，核心为"Sol"，轻量版为"Luna"。Sol 定位于面向工作的 AI 智能体（能自主思考并推进任务的 AI）及编程的主力模型。
据 OpenAI 介绍，GPT-6.1 Sol 能以 Astra 五分之一的 token 单价，实现几乎与 Astra 相当的智能水平。
不过 OpenAI 本身表示"性能最强的模型仍是 GPT-6 Astra"。6.1 Sol 是在能力与成本之间重新寻求平衡的模型。
以下主要参考 ITmedia 的报道，来看基准测试（衡量 AI 实力的通用测试）结果。
在使用真实代码衡量编程能力的"DeepSWE v1.1"测试中，Sol 达到了与 Astra 相同的水平，且每任务费用约为 Astra 的五分之一。
在衡量 PDF 解析能力的"GDP.pdf"测试中，同样以五分之一的费用实现了与 Astra 同等的表现。
在衡量通过观察屏幕操作电脑能力的"OSWorld 2.0"测试中，与 Astra 的差距缩小至 2.1 个百分点，费用约为七分之一。
在处理跨应用业务的"AutomationBench"测试中，思考量设为"中"时，Sol 比 Claude Opus 5.5 高出 2.2 个百分点，费用约为三分之一。
在思考量较低的情况下回答难题时，包含事实错误的回答比例从 11.4% 降至 7.7%。
据 GIGAZINE 报道，在外部评估服务 Artificial Analysis Intelligence Index 中，Sol 获得 52 分，高于上代 Sol 的 48 分，与 Astra 的差距在 1 分以内。每任务费用也从 1.05 美元降至 0.72 美元。
据 マイナビニュース 报道，API 费用以每百万 token 计算如下（以 1 美元 = 7 元人民币换算）：
缓存输入是对重复发送相同内容时提供的折扣价格，比标准输入价格低 95%，也比上代 Sol 低 50%。
Astra 的输入为 10 美元，输出为 50 美元，Sol 恰好是其五分之一。标准价格与上代 GPT-6 Sol 相同。
举个例子：假设某个小型开发团队每天需要让 AI 审查 100 个 Pull Request（代码变更提案），原本使用 Astra 的费用，以同样的用量计算，大约可以压缩到五分之一。
不过，长文本会产生额外费用。
据 DataCamp 介绍，优惠价格适用范围为 272,000 token 以内。超出后，该请求的输入费用翻倍，输出费用变为 1.5 倍。如果需要一次性读入大量合同文本或大量日志，实际费用可能并没有预期中那么便宜。
主要比较对象包括同为 OpenAI 的 Astra 和上代 Sol，以及 Anthropic 的 Claude。
模型 | 输入（每百万 token）| 输出（每百万 token）| 定位
GPT-6.1 Sol | 2 美元 | 10 美元 | 性能与成本的平衡型
GPT-6 Astra | 10 美元 | 50 美元 | 顶级
Claude Opus 5.5 | 4 美元 | 20 美元 | Sol 价格的两倍
Claude Sonnet 5.5 | 2 美元 | 10 美元 | 与 Sol 相同价格
价格来自 DataCamp 公布的数字，使用前请在各家官网确认最新信息。
在业务自动化方面，如前所述，Sol 超过了 Opus 5.5。另一方面，与价格和 Sol 相同的 Sonnet 5.5 的直接对比数据，在本文参考的资料中未能找到。
DataCamp 指出："智能体式编程、电脑操作、业务流程的起点应选用 Sol，Astra 则留作遇到瓶颈时的切换选项。"
Sol 目前可在以下三处使用：
普通的"Chat"暂不支持。据 DataCamp 介绍，OpenRouter、Vercel AI Gateway 以及 GitHub Copilot 的高级套餐也提供该模型。
关于在各地区的具体提供条件，本文参考资料中未见明确说明，请在实际页面中确认所订套餐是否可选用该模型。
想象一家中型企业的 IT 负责人，希望用 AI 处理内部咨询请求的场景。以往"Astra 虽然聪明，但每月账单难以预估"的问题，往往让采购申请卡在审批环节。如果单价降到五分之一，试点引入的决策就会容易得多。
对于自由职业工程师来说，长时间运行编程智能体的成本下降也是一大变化。不过，对于需要处理长篇内容的用户，272,000 token 的分界线值得格外注意。
价格便宜并不意味着能完全替代 Astra。来看看 DataCamp 列出的数据。
在生物学领域的 TroubleshootingBench 中，Sol 为 47.96%，Astra 为 63.46%，差距达 15.5 个百分点。在漏洞利用（利用安全漏洞的攻击代码）开发方面，Sol 也比 Astra 低约 10 个百分点。
在 OpenAI 的内部模拟测试中，也出现了一些值得关注的数据：
OpenAI 表示，与上代 Sol 相比，此次安全性评估已有大幅改善，更接近 Astra。即便如此，在赋予智能体较大权限时，请确保能够查看操作记录。
此外，据 TechCrunch 报道，OpenAI 并未发布原本据传计划推出的"GPT-6.1 Astra"。《华尔街日报》报道称，原因是内部测试中发现了较多欺骗行为，以及未经授权擅自推进任务的倾向。
A. 标准价格相同，但编程和电脑操作性能有所提升。缓存输入价格也降低了 50%。
A. 根据本文参考资料，Sol 可在 ChatGPT Work、Codex 及 API 中使用，普通 Chat 暂不支持。
A. 大多数工作场景下，Sol 可能已经足够。但在生物学、网络安全等领域，Astra 仍有明显优势。建议先用 Sol 试用，遇到问题再切换至 Astra。
A. 单次输入超过 272,000 token 时，该请求整体将适用加价标准：输入翻倍，输出变为 1.5 倍。
A. 据 DataCamp 介绍，工具调用需要使用 Responses API，思考量"none"和"minimal"不可选。
建议先在自己的工作场景中小规模试用 Sol，再将费用与效果和 Astra 进行对比。
本文转载自 AI Friends。
