一句话结论：OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日发布 GPT-6.1 Sol，标准输入定价 $2/百万 tokens（为 GPT-6 Astra 的 1/5），在 DeepSWE 编码测试中以 65.68 分胜过 Astra 的 59.28 分，单次执行成本约 $5.47 仅为 Opus 5.5 的 1/4，定位为「高效能日常主力模型」。
价格对半砍：Astra 五分之一，缓存低至 $0.10
GPT-6.1 Sol 的定价是本轮最直接的吸引力。标准输入 tokens 收费 $2，是 GPT-6 Astra $10 标准的 1/5；缓存命中输入 tokens 更是低至 $0.10，比标准输入便宜 95%。输出 tokens 收费 $10，是 Astra $50 的五分之一。
OpenAI 表示，调价背后的逻辑是推理效率提升而非压缩利润空间。与其用高价制造「高配额」假象，不如直接让用户以更低成本跑更多任务。价格下调与模型性能提升同步发生，性价比曲线出现明显拐点。
基准测试：编码任务胜出，但工具调用仍有差距
OpenAI 同期公布了三组对比数据：
| 测试基准 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | 胜出幅度 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE（编码） | 65.68 | 59.28 | +6.4 分 |
| OSWorld 2.0（操作） | — | — | +7 分 |
| Terminal-Bench Science（单次成本） | $5.47 | $23.80 | 约 1/4 |
| 事实性错误率 | 7.7% | 11.4% | -3.7 个百分点 |
不过在搜索工具使用测试中，GPT-6.1 Sol 的失败率为 2.1%，高于 Astra 的 1.5%，说明在工具调用可靠性上仍有差距。OpenAI 将其定位为「高效能日常主力模型」，Astra 则继续服务对精确度要求最高的场景。
与前代 GPT-6 Sol 的关系：加量不加价
今年 9 月 23 日发布的 GPT-6 Sol（标准输入 $2、输出 $10）定价已与 6.1 Sol 完全一致。但 6.1 Sol 在智能水平上更接近 Astra 而非 6 Sol——OpenAI 通过推理效率优化在不改变定价的前提下提升了模型等级。
这意味着「$2/百万输入」正在成为 OpenAI 高端模型的新价格锚点。随着 Sol 系列迭代，这一价格区间承载的模型能力正持续向旗舰逼近。
市场定位：Sol 系列与 Astra 系列的分工
从定价与能力矩阵来看，OpenAI 的模型梯队已形成清晰分工：
| 模型 | 输入定价（/百万 tokens） | 定位 |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $2（标准）/ $0.10（缓存） | 高效能日常主力 |
| GPT-6 Sol | $2 / $0.10 | 性价比主力 |
| GPT-6 Astra | $10 / $0.50 | 高精确度旗舰 |
Sol 系列以 1/5 的价格提供接近 Astra 的智能水平，但工具调用成功率稍逊——这一定价策略直接呼应了 Anthropic 同期 Claude Sonnet 5.5「对半价、速度提升 30%」的打法，主流大模型市场正进入新一轮价格战。
FAQ
GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 哪个更适合编程任务？
从基准数据看，GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE 编码测试中得分 65.68，比 Astra 高 6.4 分，单次执行成本约 $5.47 仅为 Astra 的 1/4。如果主要需求是日常编码任务且对成本敏感，6.1 Sol 是更优选择。如果需要最高精度的工具调用（如精确搜索、多步骤推理链路），Astra 仍更可靠。
GPT-6.1 Sol 是否已替代 GPT-6 Sol？
两者定价完全相同（$2/$0.10/$10），但 6.1 Sol 智能水平更接近 Astra。从命名看，6.1 Sol 是 6 Sol 的升级版，OpenAI 建议新用户直接使用 6.1 Sol，已有 6 Sol 应用迁移成本为零。
这次降价对个人开发者意味着什么？
$2/百万输入 tokens 的价格意味着：同样预算下可以跑原来 5 倍的 tokens 量。对于长文档分析、代码审查、多轮对话等高频场景，成本削减效果显著。但要注意工具调用失败率仍高于 Astra，高可靠要求场景需权衡。
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