GPT-6.1 Sol 對比 GPT-6 Sol：相似點與差異

TL;DR

GPT-6.1 Sol 並非 GPT-6 Sol 的更大上下文或更昂貴替代品。它維持相同的 105 萬 token 上下文視窗、128K 最大輸出，以及 $2/$10 的標準 API 定價，同時提升了程式設計、電腦操作、專業工作流程、事實可靠性與代理行為。最明顯的價格變化是提示快取：快取輸入從每百萬 tokens $0.20 降至 $0.10。

實務上，GPT-6.1 Sol 重點不在改變 API 形狀，而是讓你在大致相同的 token 預算下完成顯著更多有用工作。

重要重點

• GPT-6.1 Sol 是對 GPT-6 Sol 的能力升級，維持 1,050,000 token 的上下文視窗與 128,000 token 的輸出上限。
• 標準 API 輸入與輸出價格維持 $2/M 與 $10/M；快取輸入從 $0.20/M 降至 $0.10/M。
• 官方評測顯示更強的程式設計、電腦操作、商務自動化與科學工作流程；結果依基準與推理設定而異。
• 移轉需同時檢查推理強度與 API 端點相容性：GPT-6.1 Sol 未移除任何端點，且要求使用 Responses API 進行工具呼叫。
• 在替換穩定的 GPT-6 Sol 部署前，請驗證任務成功率、延遲、實際快取命中與端到端成本。

什麼是 GPT-6.1 Sol？為何在 GPT-6 Sol 之後如此快速推出？

OpenAI 於 2026 年 9 月 22 日推出 GPT-6 Sol。一週後，其 9 月 29 日的 system-card 附錄宣布了 GPT-6.1 Sol。OpenAI 將此版本呈現為對 GPT-6 Sol 的升級，而非獨立的定價層級。

短時間發佈很重要，因為 GPT-6.1 Sol 並非新的產品層級。OpenAI 保留了 Sol 定價層，並將更新聚焦於困難任務能力、成本效率與代理可靠性。

OpenAI 將 GPT-6.1 Sol 的定位放在代理型程式設計、電腦使用與專業工作。重要的比較是相同成本下的任務成功率，而非僅看模型名稱。以下的官方基準總結將能力提升與不變的 API 規格分開呈現。

這使得比較異常直接：GPT-6.1 Sol 主要是能力與效率的升級，而非上下文視窗或基本價格的升級。

GPT-6.1 Sol 與 GPT-6 Sol：哪些維持不變？

兩者保留相同的容量上限、支援的輸入/輸出型態與標準輸入/輸出價格。表格同時記錄了知識截止日期、推理選項、工具呼叫與快取讀取費率的差異；這些差異不應被誤認為相同規格。

共同規格與相容性差異

上述兩欄官方資料記錄了相同的上下文與輸出限制。這些數字描述容量；它們並不保證在所有長上下文工作負載上具有相同的檢索準確性或延遲。

知識截止日期略微前移，從 4 月 20 日變為 4 月 30 日。更重要的是，GPT-6.1 Sol 不再支援 reasoning.effort="none"；其可用的推理設定從 low 起跳。

對依賴極低延遲行為的開發者而言，此相容性細節值得測試，因為 GPT-6 Sol 仍支援 reasoning effort none。

架構：未披露的部分

兩個用於比較的模型頁面都未提供參數數量或詳細架構拆解。官方的 system-card 附錄表示 GPT-6.1 Sol 使用與 Astra 相同類型的資料與訓練；此說法並不代表 Sol 與 Astra 有相同架構。因此，就引用資料而言，架構與參數規模差異仍未披露。

基礎定價不變；快取讀取更便宜

對於一般未快取的 tokens，沒有變化。標準輸入與輸出費率不變。主要的價格改善在於快取輸入。

GPT-6.1 Sol 將快取輸入降至每百萬 tokens $0.10，約為未快取輸入費率的 5%。

例如，重複使用 1 億個快取輸入 tokens 在 GPT-6.1 Sol 上約 $10，而在 GPT-6 Sol 上約 $20。對一次性提示差異不大，但對具有穩定提示前綴的大量代理來說更有意義。

模型文件中顯示的官方計費條件同樣適用：輸入 tokens 超過 272K 的請求，整個請求將套用 2 倍輸入與快取費率、以及 1.5 倍輸出價格。GPT-6.1 Sol 的 Fast 模式為標準的 2 倍；Batch 與 Flex 比標準低 50%。在可用區域啟用區域化處理將加收 10% 費率，且在 EU 資料駐留下無法使用 Fast 模式。工具可能另外計費。請依所選處理模式、區域與實際快取命中情況進行預算規劃。

GPT-6.1 Sol 有哪些提升？

此升級最適合從程式設計、代理工作流程、專業文件、科學、事實性與故障復原等面向評估。以下分組呈現這些改進，同時保留原始基準條件與限制。

基準概覽：報告的提升與評測條件

相比原始規格，GPT-6.1 Sol 在任務層級表現上更具說服力。OpenAI 報告在軟體工程、商務自動化、電腦互動、科學工作流程、事實性與代理對齊方面的提升。

以上為 OpenAI 報告結果，非獨立的 CometAPI 測量。OpenAI 在其研究環境或透過其 API 進行評測；實際部署可能受系統提示與可用工具影響。競品數據來自公開報告。任務成本反映測試配置，與 token 單價不同。未報告的細節（如每次執行預算或 scaffold）不可推測。

基準表中的官方結果以較低推理強度的 GPT-6.1 Sol 對比 GPT-6 Sol 的最佳分數。這不應被描述為同等強度的速度對比。DeepSWE v1.1 在真實程式碼庫中評估原創、長視野軟體工程任務。

作為背景，原始的 GPT-6 Sol 發佈報告顯示其在 DeepSWE v1.1 的 max 強度得分為 68.8%。

程式設計：更強的長視野軟體工程

程式設計可說是最明顯的升級。DeepSWE v1.1 評估代理在真實程式碼庫中需要持續、多步驟工作的原創軟體工程任務。

上述 DeepSWE 的提升與需要代理在多步驟中檢視儲存庫、規劃變更、使用工具與修復失敗的情境相關。開發者可參考在 CometAPI 的 GPT-6 Astra API 來判斷最困難的任務是否值得更高成本的模型。

這比短程式設計基準更重要，因為長時間運行的程式代理會透過重複推理、工具呼叫、檔案讀取、修補與上下文重用累積成本。GPT-6.1 Sol 在不提高標準 $2/$10 token 費率的情況下，同時提升任務完成率與重複上下文經濟性。

CometAPI 的 GPT-6 Sol API 仍適用於既有部署，並為程式設計與代理工作負載提供與 OpenAI 相容的路徑。

AI 代理與商務工作流程：自動化與電腦操作

是的，且改進超越程式設計。AutomationBench 評估代理是否能使用多種工具完成銷售、行銷、營運、支援、財務與人資的端到端工作流程。

基準摘要中 matched-medium 的 AutomationBench 結果對工具密集的商務工作流程具有參考價值。它仍是基準而非保證能成功整合到公司自有工具堆疊。比較中也包含 CometAPI 的 Claude Opus 5.5 API；在選型前請以相同工具與成功標準評估所有候選模型。

在電腦操作方面，以上的 OSWorld 結果使用離線集與部分回饋。更高的部分回饋分數不一定代表每個任務端到端完成。瀏覽器狀態、權限、復原行為與工具整合品質仍會影響部署結果。

專業文件與科學：更廣泛的複雜任務能力

GPT-6.1 Sol 亦將 Sol 層級更推向專業知識工作。OpenAI 使用 GDP.pdf 評估複雜文件理解，模型需根據包含表格、圖表、示意圖、密集格式與細則的 PDF，在財務、醫療與法律等領域回答現實問題。

GDP.pdf 為專業 PDF 分析提供了超越一般純文字問答的證據。請將發佈中的結果視為文件理解的評估，而非保證每張圖表、註腳或掃描頁都能正確解讀。

官方基準摘要中的 Terminal-Bench Science 結果涵蓋資料分析、模擬與定理證明等流程。實用的本地評估應同時衡量最終輸出的正確性與可重現性，並計算總工具與模型成本。

這不意味著 GPT-6.1 Sol 能全面取代 Astra。OpenAI 仍將 Astra 定位為其最強大的端到端模型。重要的變化在於 Sol 與 Astra 的表現差距縮小，而 token 價格差距依然很大。

事實性與代理可靠性：更少錯誤與更好的故障處理

OpenAI 的事實性數據支持此趨勢，但不應將該評估解讀為普遍的幻覺率。

官方宣布直接報告了低強度下的事實性提升：包含錯誤的回覆從 GPT-6 Sol 的 11.4% 降至 GPT-6.1 Sol 的 7.7%，下降 3.7 個百分點，約相對降低 32%。這些為先前易觸發錯誤的選定對話；並非通用的幻覺率。

以上原始圖表直接擷取自 OpenAI system-card PDF，未重新繪製。圖中將選定困難對話的評估對照模擬延遲；兩個分圖分別衡量任何幻覺與問題持續性。請勿將其視為生產環境的整體錯誤估計。

CometAPI 的 GPT-6 Luna API 亦是另一種成本導向選項，但此處的搜尋故障結果顯示，代理除了要測試成功的工具執行外，也必須測試故障處理能力。

這些是蓄意對抗性的評估，而非代表性的生產故障率。它們作為證據顯示 GPT-6.1 Sol 在辨識工具不可用或損壞時較不會自信地持續輸出不受支持的主張。

GPT-6.1 Sol vs. GPT-6 Sol：該升級嗎？

對新的複雜工作流程，GPT-6.1 Sol 是很強的評估候選；對穩定的 GPT-6 Sol 部署，僅在實測收益足以支撐移轉時再升級。共享的上下文限制與基礎 token 價格使得公平比較成為可能，但公開基準無法決定你的應用是否會更快、更可靠或更便宜。

何時值得測試升級

優先在儲存庫層級的程式設計、多步驟商務自動化、電腦使用或困難文件分析佔比高的工作負載中試用。前述章節報告的改進與這些用例相關。請將其視為測試理由，而非保證你的生產成功率會以相同比例提升。

重複上下文的應用亦是有用的測試案。較低的快取讀取費率可在實際命中快取時降低輸入端的帳單。如果大部分支出來自生成 tokens、工具或失敗嘗試，僅靠快取折扣可能效果有限。比較每個被接受結果的總成本，包括重試與審閱時間。

何時保留 GPT-6 Sol 是合理的

若其已達成你的品質、延遲與預算目標，且新模型在代表性評估中無實質受益，則保留 GPT-6 Sol。可運作的整合也有價值：不要僅因模型名稱更新而替換穩定路由。

相容性可能具有決定性。GPT-6 Sol 支援 none 推理；GPT-6.1 Sol 從 low 起跳。使用 Sol Chat Completions 且在 none 下的函式呼叫必須移轉至 Responses 才能使用 6.1 Sol。也請稽核取樣參數與回應剖析。這些是移轉變更，而非僅替換模型 ID。參見 OpenAI 移轉指引。

如何做出升級決策

建立包含日常任務、困難案例與工具故障的固定評估集，符合你的目標工作流程。保持任務定義、工具權限與驗收標準一致。以經驗證的 Sol 基準與有效的 6.1 Sol 配置比較；明確記錄推理設定，而非假裝 none 與 low 等效。

1. 品質：衡量被接受的完成、事實修正、無效工具呼叫與人工審閱成本。
2. 速度：比較端到端延遲的 p50/p95，包含重試與工具等待。
3. 成本：記錄未快取輸入、快取讀取、快取寫入、輸出/推理 tokens、工具計費與工程投入。
4. 發佈：以小流量切分開始，保留 Sol 後備路由，僅在達成預定門檻時擴大。

實務建議：當試用在可接受的回歸範圍內，帶來更好的單位任務經濟性或必要能力增益時，選擇 GPT-6.1 Sol；對於相容性與驗證成果更重要的路由，保留 GPT-6 Sol。當僅部分任務類別改善時，混合部署是合理的。這些是基於工作負載的建議，並非宣稱任一模型普遍勝出。

如何從 GPT-6 Sol 移轉到 GPT-6.1 Sol？

最簡單的層面是將模型識別子從 gpt-6-sol 改為 gpt-6.1-sol。

使用 Responses API 的請求可能如下：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input="分析此儲存庫，並找出測試失敗的原因。"
)

print(response.output_text)

更換模型識別子只是第一步。GPT-6.1 Sol 支援 low、medium、high、xhigh 與 max，而 GPT-6 Sol 另外支援 none。請移除明確的 none 設定並選擇允許的強度。使用工具的應用也需要 Responses API：GPT-6.1 Sol 的 Chat Completions 不支援工具呼叫，而 GPT-6 Sol 的 Chat Completions 僅在 none 下支援函式呼叫。規格表中的官方欄位記錄了這些端點限制。

團隊應重新測試對延遲敏感的工作流程、工具呼叫、提示快取、長上下文行為，以及任何明確傳送 reasoning.effort="none" 的邏輯。

此範例直接對 OpenAI 使用 OPENAI_API_KEY；並非經驗證的 CometAPI 端點範例。請在分階段發佈期間保留 GPT-6 Sol 路由，記錄任務成功率與 p95 延遲，若未達應用的驗收標準則回滾。

哪些 GPT-6.1 Sol 工作負載最能受益？

GPT-6 Sol 在既有整合已穩定或開發者特別需要 none 推理設定時仍很實用。對於以代理、程式設計、電腦操作或重複上下文工作流程為中心的新部署，GPT-6.1 Sol 在不改變一般輸入/輸出 token 價格的情況下改變了成本效能方程式。

CometAPI 如何協助你從 GPT-6 Sol 升級到 GPT-6.1 Sol？

對已使用 CometAPI 的 GPT-6 Sol API 的開發者，升級到 GPT-6.1 Sol 可視為相對小的移轉，而非完全重寫整合。

GPT-6.1 Sol 已可透過 CometAPI 使用模型識別子 gpt-6.1-sol。CometAPI 目前顯示短上下文輸入起始價格為每百萬 tokens $1.60，相較 OpenAI 官方的 $2.00，而輸出起始價格為每百萬 tokens $8.00。這讓較新的 Sol 模型維持與 GPT-6 Sol 相同的折扣定價結構，同時提供更強的程式、代理與電腦使用表現。

由於 CometAPI 提供與 OpenAI 相容的介面，既有的 GPT-6 Sol 應用通常可保留相同的 SDK 結構與請求流程，只需切換模型 ID 為 gpt-6.1-sol。CometAPI 也提供比較模型、測試提示、估算工作負載成本與檢視移轉行為的工具，便於上線前驗證。

更安全的升級流程是先以相同的代表性提示同時跑 GPT-6 Sol 與 GPT-6.1 Sol，然後比較輸出品質、延遲、工具行為與總成本。這對依賴推理設定、結構化輸出、工具呼叫或長時間運行代理的應用尤其重要，因為模型相容性不保證在每個工作負載上行為一致。

對於重複上下文或代理密集的工作負載，新的路由也可改善經濟性。CometAPI 目前將 GPT-6.1 Sol 的短上下文快取讀取定價為每百萬 tokens $0.08，相較 OpenAI 官方的 $0.10；同時短上下文輸入與輸出費率標示為較官方定價低 20%。

實務上，CometAPI 可將 GPT-6 Sol → GPT-6.1 Sol 的過渡簡化為三步：

1. 將 gpt-6-sol 替換為 gpt-6.1-sol。
2. 在切換流量前，以相同的生產級提示與代理工作流程進行基準測試。
3. 當輸出品質、工具行為、延遲與成本符合要求後，再逐步移轉工作負載。

此作法讓開發者不用圍繞新 API 堆疊重建應用，就能採用 GPT-6.1 Sol，同時驗證新模型引入的行為差異。

結論

GPT-6 Sol 並未技術性淘汰。它保留相同的 105 萬上下文視窗、128K 輸出上限、結構化輸出、影像輸入與 $2/$10 標準定價。其 none 推理選項對既有整合亦有價值。升級決策應取決於量測到的任務結果與相容性，而非版本號本身。

然而，OpenAI 的 GPT-6 Sol 文件現在把開發者指向較新的 Sol 模型 GPT-6.1 Sol。

對大多數複雜工作負載，關鍵問題並非 GPT-6.1 Sol 是否有更大的上下文視窗或更高 token 費率——它沒有。問題在於更高的任務成功率、更便宜的快取讀取、改進的事實性與更強的代理行為，是否值得更換模型識別子並重新測試工作負載。

常見問題

如何在使用工具呼叫的情況下，從 GPT-6 Sol 移轉到 GPT-6.1 Sol？

不能。先稽核端點與請求欄位，接著將工具迴圈移至 Responses API，並測試工具呼叫解析、參數驗證、重試與錯誤處理。在代表性任務上做金絲雀測試後再增加流量；一次成功的純文字請求並不能驗證工具迴圈已可運作。

GPT-6.1 Sol 在真實工作負載中更便宜嗎？

請記錄快取與未快取的輸入 tokens、快取寫入、推理與輸出 tokens、處理模式與工具計費。比較每個被接受任務的成本，而非只看快取 token 的單價。只有在請求實際命中快取時，穩定前綴才會有幫助；更長的工具迴圈或失敗嘗試可能抵銷快取節省。

在從 GPT-6 Sol 切換前，該如何測試 GPT-6.1 Sol？

使用固定的一組接近生產的任務，記錄成功完成、事實更正、無效工具呼叫、p50/p95 延遲與總成本。事先定義可接受門檻。保留模型路由回退方案，僅在新配置達標後再擴大流量。

如何用 PDF 測試 GPT-6.1 Sol？

建立一個小型語料集，包含密集表格、註腳、圖表與掃描頁，且能代表目標工作流程。提出可驗證答案的問題，並要求頁碼或表格證據。分別評分計算正確度、漏列但應有的說明與不受支持的回答；對錯誤代價重大的輸出保留人工審閱。