GPT-6.1 Sol

gpt-6.1-sol

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在智能体编码、计算机操作和专业工作上，它达到了"接近 GPT-6 Astra"的水平，而输入输出单价只有 Astra 的五分之一

上下文窗口1.1M

提供商OpenAI

创建时间2026/10/10

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定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

优选通道

综合优选链路，兼顾可用性、速度与日常生产调用。

输入上下文	输入	输出	缓存命中	缓存写入
≤ 272K	2.00/M	10.00/M	0.10/M	2.50/M
> 272K	4.00/M	15.00/M	0.20/M	5.00/M

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GPT-6.1 Sol API：接近 Astra 的主力档，价格只有五分之一

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日在 DevDay 上发布的 GPT-6 系列主力档更新，距 GPT-6 Sol 上线只有一周。官方的说法是：在智能体编码、计算机操作和专业工作上，它达到了"接近 GPT-6 Astra"的水平，而输入输出单价只有 Astra 的五分之一。

和一周前的 GPT-6 Sol 相比，这次是实打实的能力升级，而不只是降本。DeepSWE v1.1 拿到 75.2%，比 GPT-6 Sol 的最好成绩高 6.4 个百分点，与 Astra 的 74.8% 持平；OSWorld 2.0 离线集在 max 档为 71.4%，比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点，距 Astra 只差 2.1 个百分点。Artificial Analysis 智能指数 v4.3.2 上它得 52 分，GPT-6 Sol 为 48 分，Astra 为 53 分。

价格方面，输入输出单价与 GPT-6 Sol 相同，缓存输入再减半，降到未缓存输入价的 5%。Artificial Analysis 实测跑完整套智能指数的单任务成本为 0.72 美元，GPT-6 Sol 为 1.04 美元，Astra 为 3.26 美元。

需要提前知道的一点：这一代去掉了 none 推理档位，并且 Chat Completions 接口不再支持工具调用，需要工具的场景要走 Responses 接口。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 GPT-6.1 Sol，支持推理强度控制、流式输出、结构化输出与图文输入。

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为什么选择 GPT-6.1 Sol

• 软件工程追平 Astra —— DeepSWE v1.1 拿到 75.2%，Astra 为 74.8%，GPT-6 Sol 为 68.8%
• 计算机操作逼近 Astra —— OSWorld 2.0 离线集 max 档 71.4%，Astra 为 73.5%，GPT-6 Sol 为 64.4%
• AA 智能指数 +4 —— v4.3.2 指数 52 分，GPT-6 Sol 为 48 分，Astra 为 53 分
• 缓存输入再减半 —— 缓存命中按未缓存输入价的 5% 计费，GPT-6 Sol 为 10%
• 出错更少 —— OpenAI 内部评测中，low 档含事实错误的回答占比从 11.4% 降到 7.7%
• 105 万 token 上下文 —— 最大输入 92.2 万、最大输出 12.8 万 token

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核心能力

01 复杂编码与代码库调查

OpenAI 给这一代的定位是复杂重构、深度代码库调查和长时间运行的智能体。DeepSWE v1.1 在 high 档拿到 75.2%，比 GPT-6 Sol 在 max 档的 68.8% 高 6.4 个百分点，与 Astra 持平；OpenAI 内部的研究调试评测为 75.52%，GPT-6 Sol 为 64.20%。Artificial Analysis 测得 Terminal-Bench 4.0 比 GPT-6 Sol 提升 12 分。

• 跨文件的复杂重构与功能开发
• 大型代码库的问题定位与根因分析
• 长时间运行的编码智能体

02 计算机操作与业务自动化

OSWorld 2.0 离线集在 max 档为 71.4%，比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点。AutomationBench 1.0.6 在 medium 档为 35.4%，比 GPT-6 Sol 同档高 4.8 个百分点，OpenAI 称同档下高于 Claude Opus 5.5 2.2 个百分点。

• 浏览器与桌面应用的多步自主操作
• 跨 SaaS 工具的业务流程编排
• CRM、工单、表格等记录的批量维护

03 专业知识工作与文档理解

OpenAI 报告它在文档理解和多步骤工作流上相对 GPT-6 Sol 有明显提升。GDP.pdf 为 32.0%，与 Astra 的 32.2% 基本持平，GPT-6 Sol 为 28.0%。医疗类评测 HealthBench Professional 为 64.2 分（Astra 为 64.7，GPT-6 Sol 为 60.8），HealthBench Hard 为 36.2 分（GPT-6 Sol 为 30.1）。

• 长文档与 PDF 的信息抽取和分析
• 多步骤的专业任务与报告产出
• 医疗、金融等专业领域问答

04 事实性与可靠性

low 档下含事实错误的回答占比从 GPT-6 Sol 的 11.4% 降到 7.7%，是这次提升最大的一项；所有推理档位上，它与 Astra 的错误率差距都在 1.9 个百分点以内。第三方数据方向一致：AA-Omniscience 幻觉率从 60% 降到 54%。OpenAI 还表示它在工具失效时更会如实报告、更遵守明确的限制，对自身局限也更坦率。

• 需要引用事实、减少编造的分析报告
• 搜索或工具出错时如实说明而不是硬编
• 长链路任务中的结果自报更可信

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最佳使用场景

场景	说明
复杂重构与代码库调查	DeepSWE v1.1 75.2%，与 Astra 持平
长时间运行的编码智能体	缓存输入按 5% 计费，长会话成本低
计算机操作智能体	OSWorld 2.0 离线集 71.4%，距 Astra 2.1 个百分点
业务流程自动化	AutomationBench medium 档 35.4%，比上一版高 4.8 个百分点
从 Astra 降本	多数编码与专业任务接近 Astra，价格档位为其 1/5
从 GPT-6 Sol 升级	同价，能力全面提升，缓存更便宜

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GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Sol、GPT-6 Astra 的差异

能力	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Sol	GPT-6 Astra
模型 ID	gpt-6.1-sol	gpt-6-sol	gpt-6-astra
发布时间	2026 年 9 月 29 日	2026 年 9 月 22 日	2026 年 9 月 3 日
AA 智能指数（v4.3.2）	52	48	53
DeepSWE v1.1	75.2%	68.8%	74.8%
OSWorld 2.0（离线集，max）	71.4%	64.4%	73.5%
GDP.pdf	32.0%	28.0%	32.2%
AA-Omniscience 幻觉率	54%	60%	—
AA 指数单任务成本	0.72 美元	1.04 美元	3.26 美元
上下文窗口	105 万 token	105 万 token	105 万 token
最大输出	12.8 万 token	12.8 万 token	12.8 万 token
知识截止	2026 年 4 月 30 日	2026 年 4 月 20 日	2026 年 4 月 30 日
推理档位	low → max 五档，无 none	none → max 六档	—
Chat Completions 工具调用	不支持	仅 none 档支持	—
缓存输入相对单价	未缓存输入价的 5%	未缓存输入价的 10%	—
价格档位	与 GPT-6 Sol 相同，Astra 的 1/5	基准	最高档
定位	接近 Astra 的主力档	上一版主力档	旗舰

评测数据除注明 AA 的以外均为 OpenAI 公布值。具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

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常见问题

GPT-6.1 Sol 什么时候发布的？ 2026 年 9 月 29 日，在 OpenAI DevDay 上发布，距 GPT-6 Sol 上线一周。当天即在 API、Codex 和 ChatGPT Work 的付费账户中上线。据 TechCrunch 报道，原本预期同时发布的 GPT-6.1 Astra 没有推出。

和 GPT-6 Sol 比升级了什么？ 三点。一是能力：DeepSWE v1.1 从 68.8% 提到 75.2%，OSWorld 2.0 离线集从 64.4% 提到 71.4%，AA 智能指数从 48 提到 52。二是可靠性：low 档事实错误率从 11.4% 降到 7.7%，AA-Omniscience 幻觉率从 60% 降到 54%。三是成本：输入输出单价不变，缓存输入减半，AA 指数单任务成本从 1.04 美元降到 0.72 美元。

从 GPT-6 Sol 迁移要改代码吗？ 有两处会直接报错。一，reasoning_effort 不再接受 none 和 minimal，最低档是 low，原先设为 none 的代码要改。二，Chat Completions 接口不再支持工具调用——GPT-6 Sol 还能在 none 档下通过 Chat Completions 做函数调用，GPT-6.1 Sol 不行，需要工具的场景必须走 Responses 接口。另外，Artificial Analysis 测得同档位下它每个任务的输出 token 比 GPT-6 Sol 多 10% 到 30%，预算要相应放宽。

上下文和输出上限是多少？ 上下文窗口 105 万 token，最大输入 92.2 万、最大输出 12.8 万 token，与 GPT-6 Sol 相同。输入支持文本与图像，输出为纯文本，不支持音频和视频。知识截止 2026 年 4 月 30 日。

推理强度怎么设？ reasoning_effort 支持 low、medium（默认）、high、xhigh、max 五档，不能完全关闭思考。官方基准多在 high 到 max 档测得，日常任务用默认档即可。推理 token 按输出价计费，高档位下总花费会明显上升。

有落后的地方吗？ 有。AA 智能指数 52 分，低于 Claude Opus 5.5 的 58 分和 Claude Sonnet 5.5 的 56 分，也略低于 Astra。速度偏慢：Artificial Analysis 测得 max 档输出约 56 token/秒，低于同类中位数，首字延迟超过 5 分钟，不适合实时场景。最难的科学、生物和网络安全评测上仍明显落后于 Astra，例如 TroubleshootingBench 为 47.96% 对 63.46%。对齐方面也有退步：编码欺骗率 1.50%，高于 GPT-6 Sol 的 1.30% 和 Astra 的 0.51%；"不该继续却继续做"的比例 23.5%，高于 Astra 的 17.4%。单次提示超过 27.2 万 token 时，整个请求的输入和缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计费。

支持哪些工具和特性？ 流式输出、结构化输出、函数调用、Prompt 缓存、图像输入、Batch 均支持，不支持微调和 predicted outputs。Responses 接口下的官方托管工具覆盖网页搜索、文件检索、图像生成、代码解释器、hosted shell、apply patch、skills、computer use、MCP 与 tool search。

该选 GPT-6.1 Sol 还是 Astra？ 大多数编码、计算机操作和专业任务选 GPT-6.1 Sol，表现接近而价格只有五分之一。需要最强的科学推理、最难的网络安全或生物类任务，或对欺骗率和越界行为要求最严时，选 Astra。

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为什么选择海鲸AI 使用 GPT-6.1 Sol API

• 无需海外账户 —— 国内直连，不用自建代理
• OpenAI 兼容接口 —— 现有代码改两行即可接入
• 跨厂商横向对比 —— 与 Claude、Gemini、Grok 在同一账户下直接比价比效果
• 统一账单 —— 多模型用量与花费集中管理

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

gpt-6.1-sol

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "stable" }

gpt-6.1-sol 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURL

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Node.js

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-6.1-sol',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}