AIREITERGPT-6.1 Sol 已透過 API、Codex 與 ChatGPT Work 上線，但它真正的優勢，其實沒有發布時的宣傳口號那麼全面。API 標準價格為每百萬輸入 token $2、每百萬輸出 token $10；相較 GPT-6 Sol，真正有感的變化是快取輸入降至每百萬 token $0.10。OpenAI 公布的基準測試讓 Sol 6.1 成為程式撰寫與電腦操作試點的有力候選，但目前證據仍高度受供應商控制，還不足以支持所有團隊直接切換到正式環境。
GPT-6.1 Sol 到底改了什麼
GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 於 2026 年 9 月 29 日推出的模型，API 識別名稱為 gpt-6.1-sol。OpenAI 將它定位為處理代理式程式開發、電腦操作、文件作業，以及其他多步驟專業任務的模型。官方模型文件列出 105 萬 token 的上下文視窗、推理能力、工具支援與圖片輸入。
可用範圍是理解這次發布的關鍵。模型目前列於 API、Codex 與 ChatGPT Work，但發布時並未提供給一般 ChatGPT 對話。換句話說，這主要是面向開發者與工作代理的版本，而不是 ChatGPT 的全面升級。
早期使用者回報不一，不能取代針對固定任務進行的測試。在一則r/OpenAI 討論中，u/Foreign_Helicopter24 分享了低成本且成功的結果；u/shuwatto 則表示，在 PCB 任務上 Opus 5.5 的表現勝過 Astra。這些都只是個別經驗，不是受控測試。
GPT-6.1 Sol API 定價：真正有變化的地方
以下標準費率列於OpenAI 定價文件，發布當天的相關報導也一致採用這組數字。這些價格適用於短上下文定價級距內的請求。
| 計費項目 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| 輸入／每 1M token | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| 快取輸入／每 1M token | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| 快取寫入／每 1M token | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| 輸出／每 1M token | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
真正值得比較的，不是「Sol 6.1 的整張帳單都比 Sol 6 便宜」。一般輸入與輸出價格完全沒變，例外只有快取輸入：GPT-6.1 Sol 將 GPT-6 Sol 的 $0.20 費率砍半，且比自身的標準輸入費率低 95%。
舉例來說，一次請求若包含 100,000 個快取輸入 token、10,000 個一般輸入 token，以及 5,000 個輸出 token，在不計快取寫入、工具、重試或人工審核的情況下，成本約為 $0.08：
- 快取輸入：100,000 × $0.10 / 1,000,000 = $0.01。
- 一般輸入：10,000 × $2 / 1,000,000 = $0.02。
- 輸出：5,000 × $10 / 1,000,000 = $0.05。
同樣的示範組合，使用 GPT-6 Sol 約為 $0.09，使用 GPT-6 Astra 則約為 $0.45。這只是依照價目表計算的範例，不是實際生產環境的測量結果。
長提示詞會改變計算方式。OpenAI 定價頁面指出，輸入 token 超過 272,000 後，費率會提高至每百萬輸入 token $4、每百萬快取輸入 token $0.20，以及每百萬輸出 token $15。較高費率適用於整個請求，因此面對 300,000 token 的提示詞時，不能只用 $2／$10 的標準數字編列預算。
快取只有在可重用的前綴確實符合供應商規則時才有幫助。穩定不變的系統指令、工具定義與重複使用的政策文字，都適合做成快取；如果每次提示詞開頭都被改寫，預期中的節省可能就會消失。
已公布的證據能證明什麼，又不能證明什麼
把供應商公布的基準測試當成挑選試點的依據，而不是宣稱模型在所有場景都更強。
| 評測 | GPT-6.1 Sol 結果 | 真正值得看的比較 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 高推理力度下 75.2% | 與 GPT-6 Astra 大致同級；在公布的表格中比 GPT-6 Sol 高 6.4 個百分點 |
| OSWorld 2.0 offline | 最大推理力度下 71.4% | 比 Astra 約低 2.1 個百分點，但公布的單項任務成本低得多 |
| AutomationBench | 最大推理力度 36.1%；中等推理力度 35.4% | 低於 Astra 的 41.4% 峰值，也低於部分 Claude 在更高推理力度下的結果 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 最大推理力度下 57.0% | 落後 Astra 的 68.1%，但仍是公布的 GPT-6 Sol 結果兩倍以上 |
最有說服力的案例在程式開發。BitsMinds 報導，GPT-6.1 Sol 每個 DeepSWE 任務的成本為 $0.65，Astra 則是 $4.43；在其選定的比較中，兩者得分分別為 75.2% 與 74.1%。這是相當有吸引力的成本效能訊號，但分數與成本都來自發布材料，而非獨立重測。
電腦操作也是類似的高性價比故事，但不能算是乾淨俐落的勝利：發布數據顯示，GPT-6.1 Sol 在 OSWorld 2.0 的成績為 71.4%，Astra 為 73.5%，公布的任務成本則分別是 $1.27 與 $9.44。商業自動化反而是一個警訊：模型可能在某種推理力度下勝過競品，換一種設定卻輸掉，因此「接近 Astra」不能解讀成「適合每一種工作流程」。
OpenAI 表示，在低推理力度下，GPT-6.1 Sol 的事實錯誤率由 GPT-6 Sol 的 11.4% 降至 7.7%。這代表降低了 3.7 個百分點，但光憑這個來源，仍無法判斷模型在你的文件、工具或審批規則上會有什麼表現。
API 整合需要注意什麼
即使端點接受新的識別名稱，單純替換模型名稱也可能導致整合失敗。
- 模型 ID：
gpt-6.1-sol。 - 推理力度： OpenAI 模型文件列出
low、medium、high、xhigh與max；不支援none與minimal。 - 工具呼叫： OpenAI 模型文件指出，工具呼叫需要使用 Responses API。不使用工具的請求仍可採用 Chat Completions。
- 上下文定價：272K token 的門檻會改變價目表。
- 輸出上限： 開發者文件列出的最高輸出量為 128,000 token。
- 輸入模態：同一份規格列出文字與圖片輸入；未列出原生音訊或影片輸入。
在更改正式環境的預設模型前，先用相同的工具、權限、驗收標準與推理力度，重播一組固定任務。記錄結果通過率、重試次數、總 token 成本、耗時，以及審核所需的人力分鐘數。每 token 便宜 80% 的模型，如果帶來更多修復工作，單一驗收結果的實際成本仍可能更高。
哪些團隊應該優先切換
正在使用 GPT-6 Sol 的團隊，應該先跑 Canary 測試。 基本輸入與輸出價格沒有上漲，快取輸入反而更便宜，而且公布的程式開發與電腦操作結果都有改善。當應用程式會重複使用長前綴，且已支援 Responses API 時，遷移理由最充分。
正在支付 Astra 費用的團隊，應該把例行工作分流到 Sol 6.1，而不是直接移除 Astra。 有測試可驗證的程式開發工單、具備明確驗證流程的文件擷取，以及可重複執行的瀏覽器任務，都適合成為第一批候選。科學研究、例外情況繁多的工作流程，或難以驗證的決策，仍應保留 Astra。
沒有可靠驗收測試的團隊，建議先等等。 基準測試接近，不代表可以取代品質關卡。如果沒有人能判斷代理是否正確完成任務，降低 token 價格就不是足以切換模型的安全理由。
GPT-6.1 Sol 常見問題
GPT-6.1 Sol 比 GPT-6 Sol 便宜嗎？
只有部分項目更便宜。標準輸入與輸出仍是每百萬 token $2 與 $10。快取輸入則從 $0.20 降至 $0.10，因此大量使用快取的代理能獲得最直接的節省。
GPT-6.1 Sol 的能力和 GPT-6 Astra 一樣嗎？
根據發布時公布的基準測試，它在程式開發與電腦操作方面接近 Astra，但在部分商業自動化與科學結果上仍落後。把「接近 Astra」視為需要實測的工作負載假設，而不是全面替代的結論。
GPT-6.1 Sol 的 API 模型名稱是什麼？
在 API 請求中使用 gpt-6.1-sol。
一般 ChatGPT 使用者可以選擇 GPT-6.1 Sol 嗎？
本文檢視的發布範圍包括 API、Codex 與 ChatGPT Work。發布時並未列入一般 ChatGPT 對話。
GPT-6.1 Sol 支援工具呼叫嗎？
發布文件指出，工具呼叫需要使用 Responses API。在切換既有整合前，先於 staging 環境測試端點與工具 schema。
實際的分流原則很簡單：任務若可重複、快取比例高，而且能驗證結果，就優先使用 GPT-6.1 Sol；若漏掉一個邊界案例的代價高於一次模型呼叫，就保留 Astra。