GPT-5.6 Sol vs GPT-5.5：标价相同，实际账单却不同（实测）

r/codex 上最近反复出现一个问题："以前我用 GPT-5.5 extra-high，现在该选 Sol 还是 Terra？" 先说结论：GPT-5.6 Sol 的 API 标价与 GPT-5.5 完全一致，而且在智能体基准测试中表现更强。对于长时间运行的 Agent 和网页浏览任务，升级几乎不需要额外付费。

不过，“标价一样”不等于最终账单一样。Sol 新增了 GPT-5.5 没有的缓存写入收费，而且它会思考得更久；即使价目表纹丝不动，单个任务的成本也可能成倍增加。

标价没变，账单为什么变了

GPT-5.6 Sol 和 GPT-5.5 的标准 API 定价完全相同：每百万输入 token $5.00、每百万输出 token $30.00，缓存输入则为 $0.50。我在 2026 年 7 月 29 日从 OpenAI 定价页提取了两行数据：

真正拉开差异的是表中的三项：

迁移时最容易踩坑的，就是缓存写入这一项。GPT-5.6 引入了显式缓存断点，最短缓存生命周期为 30 分钟（具体机制可参考 Vellum 的解析）。写入价格是非缓存输入的 1.25 倍，读取则仍享受 90% 折扣。按上表计算：缓存片段写入一次要 $6.25，每次读取再加 $0.50；相比每次非缓存重传 $5.00，从第二次复用开始缓存就能回本。但如果你的流水线写得比读得多，就会多出 GPT-5.5 从未收取过的一笔费用。

第二项成本与思考时间有关。Sol 在回答前会推理更久，而推理 token 按输出 token 计费。迁移到 Codex 的用户已经直接感受到了这一点：

“5.6 sol médium 的成本是 5.5-xhigh 的三倍，但代码质量相同（至少与 5.5 刚发布时相比是这样）。”—— r/codex，“GPT 5.5 and 5.6 conversion table”

也就是说，费率表没变，单任务成本却涨到三倍，原因是模型为了得出结果用了三倍 token。另一方面，OpenAI 的 GPT-5.6 发布公告称，在其内部对比中，GPT-5.6 比 GPT-5.5 少用 22% 输入 token 和 23% 输出 token。这两种说法并不矛盾：单次推理本身的效率提高了，但更高的推理强度会让模型思考得多得多。你的实际体验，取决于所选的推理强度。

从数据看，GPT-5.6 Sol 到底强在哪

单看原始智能水平，GPT-5.6 Sol 与 GPT-5.5 在独立测评中几乎打平：Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.1 给 Sol（medium）打出 54 分，GPT-5.5（high）为 53 分；两者的综合成本也同为每百万 token $4.35。真正明显的提升在其他维度：

• 首 token 延迟：Sol 为 4.13 秒，GPT-5.5（high）为 16.67 秒，相差 4 倍。对于交互式工具，以及需要连续发起几十次调用的 Agent 循环，这会是日常使用中最直观的升级。
• Agent 基准表现：Sol 在 Terminal-Bench 2.1 上取得 88.8%，BrowseComp 上达到 92.2%。这一代最大的进步集中在长程工具调用任务上。
• 上下文能力：Sol 的上下文窗口为 1M tokens，GPT-5.5 为 922K；同时，推理状态可以跨对话轮次延续，相关说明见上文链接的 Vellum 分析。
• 输出速度：这是唯一的退步。Sol 的流式输出速度为 65 tokens/秒，低于 GPT-5.5 的 77.3 tokens/秒。批量生成任务会更慢，而不是更快。

CodeRabbit 的长程编码测试套件覆盖五种语言、100 多个任务，Sol 的通过率为 63.7%。在代码审查基准中，Sol 相比基线集成多发现了 7.4 个百分点的问题。不过有一个前提：Sol 的审查精度只有 31.6%，即它能找回更多真实问题，但也会带来更多噪声。同一批测试者还记录到，Sol 一旦在简单修改上走错方向，可能连续消耗 8 轮才停下来。更擅长马拉松任务，不代表不会钻牛角尖。

用三个相同提示词实测两者

基准测试更偏向长程任务，但多数 API 调用其实很短。因此，我在 2026 年 7 月 29 日向 gpt-5.6-sol 和 gpt-5.5 分别发送了同样的三个提示词：一个 Python 日期处理 Bug 修复任务、一个恰好存在两个正确答案的约束逻辑谜题，以及一个严格的 JSON 信息提取任务，其中藏着一个陷阱——缺少年份的日期必须按规则返回 null，不能自行猜测。每项任务只调用一次 API，使用默认推理强度，不使用工具，也不重试。这只是小样本测试，不是基准测试。

两个模型都答对了三题。GPT-5.5 用 calendar.monthrange 修复了 12 月崩溃的 Bug；Sol 则手写了正确的闰年判断表。两者都准确找出了两种有效的部署顺序，在提取任务中返回了逐字节一致的 JSON，并且都拒绝为“the 14th of July”凭空补上年份。

token 消耗和速度则各有胜负：

Sol 的总完成 token 更少，为 864，对比 GPT-5.5 的 1,007；但在代码任务上，它既更慢也更“健谈”：耗时 19.8 秒、使用 625 个 token，而 GPT-5.5 为 13.8 秒和 513 个 token。逻辑题则正好相反，Sol 用 143 个 token 在 5.6 秒内完成，GPT-5.5 则用了 334 个 token 和 9.3 秒。观察两者之后，我的判断是：对于短小且定义明确的任务，两者可以互换；仅凭这次测试，没有任何理由足以推动迁移。升级的价值完全建立在上文基准测试所体现的 Agent 和长上下文能力上。

从 GPT-5.5 推理强度迁移到 5.6，怎么选

根据上文 Vellum 的分析，直接使用 gpt-5.6 这个模型 ID，默认会路由到 gpt-5.6-sol。这意味着，只是替换别名就升级的用户，会在没有主动选择的情况下直接进入旗舰档位，也承担旗舰级账单。若要有意识地迁移，以下三点可作为映射依据：

1. GPT-5.5 xhigh → Sol medium：这是社区目前的实用对应关系。上文引用的 r/codex 报告认为，两者代码质量大致持平，但在发布初期 Sol 的单任务成本约为 3 倍。应把它当作需要用自身提示词验证的起点，而非保证。如果你的工作负载原本运行在 5.5 high 且对预算敏感，那么定价为 $2.50/$15 的 GPT-5.6 Terra可能更接近需求，其费率是 Sol 的一半。
2. 最高档推理时间会明显膨胀。ChatGPT Pro 用户反馈称，原本 5.5 Pro 只需 5–10 分钟的任务，GPT-5.6 会思考 20–50 分钟。这是 ChatGPT 端的观察，但同一套推理栈在 API 中会按输出 token 收费。三个 5.6 档位都支持 reasoning.mode: "pro"，因此这个上限由你主动开启。
3. 旧提示词可能拖累新模型。Every.to 测试团队发现，只有删掉为旧模型准备的防御性指令后，Sol 的输出才显著改善。比如“始终再次检查 X”这类规则，会让 Sol 过度验证、过度构建。迁移模型之后，也该重新审查系统提示词；GPT-5.5 曾经需要的谨慎脚手架，如今可能成了额外税负。

哪些场景该换，哪些场景先别换

如果你的工作负载是 Agent 类任务——多步骤工具调用、浏览研究，或仓库规模的编程会话——应当切换到 GPT-5.6 Sol。88.8% 的 Terminal-Bench 成绩和 92.2% 的 BrowseComp 成绩正体现于此；首 token 延迟降低 4 倍，也会在每一轮循环中持续累积优势。在同样的 $5/$30 费率表下，能力提升本身无需额外付费，前提是额外推理 token 和缓存写入费用没有吞掉这部分差额。1M 上下文和跨轮次持续推理，也省去了 5.5 流水线过去必须自行搭建的两套补丁方案。

如果你的流量主要是短小、定义明确的调用——信息提取、分类、一次性代码修复、高量生成——暂时留在 GPT-5.5 更合适。我的三个提示词测试中，两者在这类任务上打成平手；而 Sol 较慢的流式输出速度（65 对 77.3 tokens/秒）会让批量任务明确变差。缓存写入密集型流水线在迁移前也应先算清 $6.25 这一项。至于如果你想要的是相近质量下更低的账单，答案是 Terra，不是 Sol。

我的正面对比测试通过 AIReiter 完成。它通过同一个 API key 提供 gpt-5.6-sol 和 gpt-5.5，因此只需替换模型字符串，就能完成完整的 A/B 测试——用自己的真实流量对比每个任务的成功率、端到端延迟和完成 token 数。

常见问题

GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.5 更好吗？

在 Agent 任务上，答案很明确：Terminal-Bench 2.1 为 88.8%，BrowseComp 为 92.2%，首 token 延迟也低了 4 倍。对于短小的一次性任务，独立评分只相差 1 分（Artificial Analysis 为 54 对 53），我的同提示词测试也没有发现正确率差距。

GPT-5.6 Sol 比 GPT-5.5 更贵吗？

标价完全相同：每百万 token 输入 $5、输出 $30。不过 Sol 新增了 GPT-5.5 从未收取的 $6.25 缓存写入费；在更高推理强度下，它每项任务还会消耗更多推理 token。r/codex 用户测得，在与 5.5 xhigh 质量相当时，单任务成本约为 3 倍。

GPT-5.5 xhigh 在 GPT-5.6 中对应什么？

Sol 的 medium 推理强度可提供接近的代码质量，但单任务成本约为三倍。如果成本持平比能力上限更重要，Terra 是经济性上更接近的选择。

升级后还能继续使用 GPT-5.5 吗？

可以。GPT-5.5 仍以未变的费率列在 OpenAI 定价页上（于 2026 年 7 月 29 日核实，见上方截图），目前没有任何因素强制你迁移。

一张表做决定