GPT-6.1 Sol 值得升级吗？
比较 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 的编程表现、API 价格和工具接口，通过缓存费用算例、迁移检查表与三个试用任务判断是否升级。
本页内容
正在用 GPT-6 Sol 写代码，可以先用一个经常需要返工的任务试试 6.1 Sol。两款模型的标准输入、输出单价相同，6.1 Sol 的缓存读取更便宜。升级时要一起检查推理档位和工具接口；跑通这些设置后，再比较修改结果、完成时间和人工介入次数。
先挑一个经常返工的任务，比较两款模型怎么完成
假设你要给一个 API 新增字段，同时保留旧调用方的行为。模型先改了接口，又要检查类型定义、错误响应和测试。漏掉其中一个地方，就可能需要你补充说明，再让它修改一次。
这种任务适合比较 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol：工作涉及多个文件，要求之间有联系，而且最终结果能够用测试核对。可以记录模型漏了哪些条件、测试失败后怎样修复，以及你需要介入多少次。
如果日常工作主要是改注释、调整短文案，现有模型已经稳定完成，升级可以慢一点。先把时间花在经常失败、经常重试的工作上，较容易看出差异。
GPT-6.1 Sol 的官方评测提升，分别对应哪些工作
OpenAI 报告，在 DeepSWE v1.1 中，6.1 Sol 的表现追平 Astra，并高于 6 Sol 的最佳结果 6.4 个百分点。在 AutomationBench 的 medium 设置下，比 6 Sol 提高 4.8 个百分点；在 OSWorld 2.0 离线集的 max 设置下，提高 7 个百分点。
这三项评测关注不同工作。DeepSWE 对应真实代码库里的软件工程任务，AutomationBench 关注多步业务流程，OSWorld 关注电脑操作。可以根据自己的任务，优先看对应的一项；推理档位也要跟着结果一起读。
例如，你主要让模型排查 Bug、修改代码和运行测试，就可以用一个过去卡住的修复任务做对照。比较跨文件修改和测试结果，会比让两款模型各写一段简短函数更贴近日常工作。
输入和输出同价，缓存读取费用降了一半
下面是 Standard 文本 Token 价格。普通输入按输入价计费，实际命中的缓存输入按缓存读取价计费，计费输出按输出价计费。三部分加起来，才得到这批用量的 Token 费用。
两款模型的输入、输出单价相同，缓存读取单价从 $0.20 降到 $0.10。经常重复使用相同背景材料的工作流，可以在账单里查看实际缓存命中量，再估算这部分节省。
| 项目 | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 输入 / 百万 Token | $2.00 | $2.00 |
| 缓存读取 / 百万 Token | $0.20 | $0.10 |
| 输出 / 百万 Token | $10.00 | $10.00 |
| 上下文容量 | 1,050,000 Token | 1,050,000 Token |
| 最大输出 | 128,000 Token | 128,000 Token |
核验日期：2026-09-30。价格按 Standard 处理模式列出。
假设一批短上下文请求合计 10M 输入、2M 计费输出，其中 60% 输入命中缓存。6 Sol：4 × $2 + 6 × $0.20 + 2 × $10 = $29.20。6.1 Sol：4 × $2 + 6 × $0.10 + 2 × $10 = $28.60。两者相差 $0.60；输出费用在这笔用量里占了较大比例。算例未计入缓存写入、工具费和其他附加项。
升级时，模型名称、推理档位和工具接口一起检查
如果旧程序使用 none 档位，迁移到 6.1 Sol 时需要调整参数。6.1 Sol 支持 low、medium、high、xhigh 和 max；6 Sol 还支持 none。选一个支持的档位跑通请求，再记录响应时间。
工具调用要检查接口类型。6 Sol 在 reasoning_effort 为 none 时，可以通过 Chat Completions 调用函数。6.1 Sol 的工具工作流使用 Responses API，Chat Completions 只用于无工具请求。
通过 DSH 或第三方网关调用时，先让模型完成一次简单工具操作，例如读取指定文件并报告内容。检查返回结果和后续请求都能继续，再尝试涉及多个步骤的代码修改。
| 检查项 | 升级时的动作 |
|---|---|
| 模型标识 | 确认使用 gpt-6.1-sol |
| 推理档位 | 选择 low、medium、high、xhigh 或 max |
| 工具请求 | 使用 Responses API，并检查工具结果续接 |
| 回退配置 | 保留旧模型和原参数，便于对照与恢复 |
用三个熟悉的任务，决定要不要更换默认模型
试用时可以从下面三类任务各选一个。已有项目更方便：你熟悉原来的行为，也知道哪些结果能够接受。
让两款模型从同一提交开始，使用相同提示词、工具权限和推理档位。每次完成后记录：结果是否通过、用了多久、花了多少计费 Token，以及你补充说明或手工修改了几次。
如果 6.1 Sol 在常做的任务上减少返工，接口也运行稳定，就逐步增加它承担的任务。旧流程依赖 none 或特定接口时，可以继续由 6 Sol 处理，等迁移验证完成再切换。
| 试用任务 | 给模型的材料 | 怎样核对结果 |
|---|---|---|
| 修复一个 Bug | 失败用例、报错和相关文件 | 原失败用例通过，相关测试保持通过 |
| 完成跨文件修改 | 变更要求、兼容条件和目录 | 调用方、类型与测试同步更新 |
| 提取文档信息 | 原始文档和字段清单 | 逐项核对答案与出处 |
小结：先跑通接口，再比较返工和费用
GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol 的升级判断，可以落在一个具体项目上：先检查接口兼容，用同样的任务做对照，再决定是否更换默认模型。缓存单价的节省能直接计算；编程表现的收益，要结合任务完成情况和人工修补时间观察。
如果还在比较 Astra、Sol 和 Luna 的整体分工，可以继续读四款模型选型篇，再确定哪些任务交给哪款模型。
常见问题
6.1 Sol 比 6 Sol 更贵吗？
两者的 Standard 输入和输出单价相同，6.1 Sol 的缓存读取价更低。总费用还受实际用量、重试、处理模式和长上下文费率影响。
GPT-6.1 Sol 可以承担 Astra 的工作吗？
可以先拿常见开发任务做对照，再决定分工。OpenAI 在部分编程评测中报告了接近 Astra 的结果；最难科研任务仍推荐 Astra。
在哪里可以使用 GPT-6.1 Sol？
截至 2026-09-30，官方提供 Work、Codex 和 API 入口，普通 Chat 尚未提供。具体可用性取决于套餐和工作区权限。
官方资料与价格核验
OpenAI：GPT-6.1 Sol 发布说明 · OpenAI API：GPT-6 Sol 模型规格 · OpenAI API：GPT-6.1 Sol 模型规格 · OpenAI API：模型选择指南 · OpenAI Academy：模型入口与可用性