如何使用 GPT-6.1 Sol API

TL;DR

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 用於複雜程式編寫、電腦操作與專業工作流程的推理模型。相較於 GPT-6 Sol，其官方 Standard 短上下文快取讀取價格由每百萬 token $0.20 降至 $0.10。工具工作流需要使用 Responses，且不支援 none 推理。這些變更在遷移代理與估算可重用上下文成本時至關重要。先以小請求開始，接著評估已接受任務的品質、延遲與總成本。

Key Takeaways

• 對於工具呼叫請使用 Responses API，並在 CometAPI 路由上驗證請求相容性。
• 以 medium 推理強度起步，然後在代表性任務上比較 low、high、xhigh 與 max；none 與 minimal 不支援。
• 1.05M token 的上下文視窗是容量上限，而非每次請求的目標。
• 在估算成本時追蹤快取讀取、快取寫入、推理輸出與長上下文定價。
• 基於已接受任務的品質、延遲與成本推廣模型，而非僅依賴基準分數。

What Is GPT-6.1 Sol & What Are Its API Specifications?

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 較新的 Sol 模型，面向複雜程式編寫、電腦使用與專業工作。OpenAI 將其描述為「接近 Astra 能力且成本更低」（near-Astra capability at a lower cost）。開發者可透過 CometAPI 中的 GPT-6.1 Sol API 使用，需在帳戶上啟用相容路由。

文字與圖片輸入會產生文字輸出。模型層級能力不保證每個閘道路由都曝露所有託管工具、狀態管理選項或處理層級。採用前請確認路由支援。

How Do You Access GPT-6.1 Sol API Through CometAPI?

Prerequisites

• CometAPI 帳戶、API 金鑰、模型存取權，以及可用的計費餘額。
• 具備 cURL 的終端機，或 Python/Node.js 執行環境與 OpenAI SDK。
• 已啟用的 Responses 端點、模型 ID gpt-6.1-sol，以及到 https://api.cometapi.com 的網路存取。
• 伺服器端 COMETAPI_KEY 環境變數。
• 一個簡短的測試提示，以及對輸出、完成狀態與使用量的接受檢查。

將 OpenAI SDK 的 base URL 設為 https://api.cometapi.com/v1。以下的 Responses 範例遵循 OpenAI 的請求結構，並假設你的 CometAPI 帳戶已為 gpt-6.1-sol 開啟 /v1/responses。僅有模型可用性不足以保證端點或功能相容性。請在採用工具、串流或快取前，於你的帳戶中確認已啟用的端點，並先驗證一個小請求。

Step 1: Store the API Key

export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

---

$env:COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"

請將金鑰保存在伺服器端，並避免提交至原始碼倉庫。

Step 2: Make the First Responses Request

對於 GPT-6.1 Sol，Responses API 是更佳預設，因為相同的請求架構之後可擴展為使用工具。

curl "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ${COMETAPI_KEY}" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "input": "Review this API architecture and identify the three highest-risk failure modes.",
    "reasoning": {
      "effort": "medium"
    }
  }'

• model：選擇 GPT-6.1 Sol。
• input：包含使用者請求或結構化輸入項。
• reasoning.effort：控制模型應使用的推理計算量。

CometAPI 目前的模型目錄顯示 gpt-6.1-sol 可用。生產部署前請確認帳戶存取權與已啟用端點；目錄狀態不代表所有 OpenAI 託管功能皆受支援。

Step 3: Use the OpenAI Python SDK

pip install openai

---

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input=(
        "Analyze this microservice design and propose a migration plan "
        "that minimizes downtime."
    ),
    reasoning={"effort": "medium"},
)

print(response.output_text)

將 API 金鑰與 base URL 放在設定中，而非業務邏輯，有助於日後更換模型或供應商。對於生產用客戶端，也請設定明確的逾時、有限次數的重試、請求追蹤與使用量記錄。

Step 4: Use JavaScript in Node.js

npm install openai

---

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: "https://api.cometapi.com/v1",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  input: "Inspect this backend architecture and propose a fault-tolerant deployment plan.",
  reasoning: { effort: "medium" },
});

console.log(response.output_text);

在 Node.js ES 模組（例如 .mjs 檔）中執行此 JavaScript 範例。於將請求視為已接受前，請檢查回應狀態與使用量。

How Does Reasoning Work in GPT-6.1 Sol API?

使用 reasoning.effort 設定 low、medium、high、xhigh 或 max。此表為編務建議起點。選擇前請評估品質與延遲。

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="""
    A distributed job scheduler occasionally executes the same task twice.
    Diagnose plausible race conditions and propose a verification plan.
    """,
    reasoning={"effort": "high"},
)

print(response.output_text)

請勿將每個請求預設為 max。較高推理強度可能增加延遲與產生的推理 token，卻未必改善簡單任務的結果。更好的生產策略是測量各推理設定下的任務成功率、重試次數、延遲與 token 成本。

Preserve State Across Tool Turns

在返回工具結果前，延續原始輸入與所有回應輸出項。若自行管理歷史，請保留推理與函數呼叫項，而非僅保留 output_text。依賴伺服器端回應儲存或 previous_response_id 前，請先確認路由支援。

How Do You Stream GPT-6.1 Sol Responses, Use Tools, and Apply Caching?

Stream Long Responses

stream = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Explain how to redesign a monolith for gradual service extraction.",
    reasoning={"effort": "medium"},
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

• 連線中斷
• 重試重複
• 輸出不完整
• 逾時
• 空事件
• 用戶端主動取消
• 最終使用量核算

Run Tool Calls Through Responses

使用 Responses 的工具結構定義函數。模型會請求函數；你的應用需驗證參數、套用授權、執行之，並以相同的 call_id 返回 function_call_output。僅有架構並不賦予執行權限。

tools = [
    {
        "type": "function",
        "name": "get_order_status",
        "description": "Get the current status of an order.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "order_id": {"type": "string"}
            },
            "required": ["order_id"],
            "additionalProperties": False
        }
    }
]

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Where is order A-18421?",
    tools=tools,
    reasoning={"effort": "medium"},
)

1. 偵測工具呼叫。
2. 驗證其參數。
3. 執行外部函數。
4. 將工具結果返回模型。
5. 直至任務達到有效完成狀態。

模型無法取代應用層面的授權、結構驗證、逾時、冪等性或稽核記錄。

此範例展示首次工具請求。完整的代理循環還必須附加每個回應輸出項、返回工具結果、處理後續呼叫，並在配置的迭代上限後停止。

Cache Stable Context

在動態使用者輸入之前，保持系統指令、工具定義與參考資料穩定。OpenAI 文件描述了明確快取邊界。快取寫入與讀取分別計費。請在你的路由上確認相應控制，並檢視使用量，不要假定每次重複提示都命中快取。

Stable instructions
Stable tool schemas
Stable reference material
--- reusable prefix ---
Current request
Current retrieved evidence

Send Images and Select Relevant Document Context

GPT-6.1 Sol 接受文字與圖片輸入，輸出為文字。1.05M token 的視窗允許大型輸入，但請選擇與任務相關的檔案與段落；驗證你的路由限制，並在上下文增長時測量延遲與成本。下例中，請將 https://example.com/screenshot.png 替換為你可控制且可公開存取的圖片；該占位符並非可用的測試資產。

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "input_text", "text": "Find the likely cause of this UI failure."},
                {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/screenshot.png"}
            ]
        }
    ],
    reasoning={"effort": "high"},
)

大型上下文不代表每次請求都應送出所有可用 token。檢索、區塊選擇、提示快取與上下文壓縮仍能降低延遲與成本，並使模型更容易識別相關證據。

Handle Completion and Retained State

將回應狀態、不完整細節、拒絕與工具失敗記錄為應用狀態。於傳送機密文件或依賴持久化對話狀態前，請確認閘道的保留與儲存條款。

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra

以下路由角色為工作負載指引。請使用相同的接受檢查比較各模型。列示之 token 價格為 OpenAI Standard 的短上下文費率；你的閘道可能不同。

關於比較，OpenAI 文件提供了 GPT-6 Sol 規格 與 GPT-6 Astra 規格。此表描述 API 能力與工作負載定位；並未建立經測量的程式編寫表現排名。

此比較將模型定位與可量測的生產結果分開。GPT-6.1 Sol 的短上下文快取讀取成本低於 GPT-6 Sol，而其官方新鮮輸入與輸出費率不變。請在相同評估集上比較任務成功率、延遲與完整成本後再選擇路由。

What Changed From GPT-6 Sol to GPT-6.1 Sol API?

OpenAI 要求在 GPT-6.1 Sol 上使用 Responses 進行工具呼叫。其推理設定亦與 GPT-6 Sol 不同。重用舊配置前請重新測試輸出解析與請求參數。

How Much Does GPT-6.1 Sol API Cost on OpenAI and CometAPI?

OpenAI 的 Standard token 定價為供應商參考。CometAPI 目錄公布了另一份 token 價格表。以下費率皆為每百萬 token；在預算前請確認所選路由的門檻、處理層級、快取規則與計費條款。

當輸入超過門檻時，長上下文費率適用於整個請求。快取寫入、工具呼叫、重試、處理層級與區域溢價可能改變總成本。輸出成本包含計費的推理 token。

Input context: 900,000 cached + 100,000 fresh = 1,000,000 tokens
Billed output: 20,000 tokens, including reasoning

Cached input: 0.9 x $0.20 = $0.18
Fresh input: 0.1 x $4.00 = $0.40
Output: 0.02 x $15.00 = $0.30

Token subtotal: $0.88
Excluded: new cache writes, tools, retries, and other premiums

費率查核於 2026 年 9 月 30 日，來源為 CometAPI 模型目錄與 OpenAI 官方文件。上例 $0.88 使用 OpenAI Standard 長上下文費率。採用目錄中的 CometAPI 長上下文費率，則相同 token 小計為 $0.704：$0.144 的快取輸入 + $0.32 的新鮮輸入 + $0.24 的計費輸出。兩例皆不含新快取寫入、工具、重試與其他溢價。

Maximize Stable Prompt Prefixes

將可重用資料放在請求前段，使穩定指令與工具結構更可能受惠於快取。

Route Easy Tasks Elsewhere

不要在工作流程的每一步都使用高推理模型。將分類與抽取交由較低成本模型，將複雜規劃交給 GPT-6.1 Sol，僅在關鍵升級時使用 Astra。

Use the Lowest Reasoning Effort That Meets the Target

若 medium 與 xhigh 在工作負載上同樣可靠，額外推理成本無法創造業務價值。

Track Cost per Successful Task

對代理而言，此指標往往比每百萬 token 成本更實用。需要三次重試的較便宜模型，可能比一次成功的更強模型更昂貴。

Classification -> lower-cost model
Extraction -> lower-cost model
Complex planning -> GPT-6.1 Sol
Critical escalation -> GPT-6 Astra

How Do You Migrate From GPT-6 Sol to GPT-6.1 Sol API?

採取可回滾的發佈與接受門檻。OpenAI 的參數遷移規則說明了 effort、工具呼叫與不支援的取樣欄位變更。

Audit Reasoning Effort

若現有 GPT-6 Sol 請求使用 reasoning_effort: none，則不可直接套用至 GPT-6.1 Sol。請從 low 開始並驗證工作負載。

Audit Tool Calling

若應用在 Chat Completions 使用工具呼叫，請將代理循環遷移至 Responses API，而非假設舊有工具路徑仍然有效。

Remove Unsupported Sampling Parameters

當啟用推理強度時，移除 temperature、top_p 與 top_logprobs。在 Chat Completions 中，亦移除 logprobs。在 Responses 中，從 include 中移除 message.output_text.logprobs。勿機械地將舊模型的整個請求物件複製過來。

Re-run Production Evaluations

比較完成率、無效工具呼叫、重試次數、p50/p95 延遲、輸入 token、快取輸入、輸出與推理 token，以及每個已接受任務的成本。

1. 保留先前配置以便回滾。
2. 將 model 設為 gpt-6.1-sol，並保留先前可支援的 effort。
3. 將基於工具的 Chat Completions 循環遷移至 Responses。
4. 從推理請求中移除不支援的取樣／機率選項。
5. 重放具代表性的工具、圖片、串流與大上下文任務。
6. 比較已接受輸出、工具正確性、延遲、快取使用，以及完整任務成本。
7. 先以小流量金絲雀後再擴大。

How Do You Troubleshoot Common GPT-6.1 Sol API Errors?

How Should You Evaluate and Use GPT-6.1 Sol API in Production?

當任務需要在大型版本庫、多個工具或大量文件上下文上進行複雜推理時，使用 GPT-6.1 Sol。範例包括程式編寫與遷移工作、瀏覽器或電腦操作自動化、技術研究與文件分析。請在代表性工作流程上評估，當其已接受任務的品質與可靠性在可接受延遲與成本下達標時再選用。

對於短期分類、抽取、改寫與重複性高量任務，先測試較小模型。僅在更強模型能明顯改善結果且足以證成成本時，將困難任務路由至 GPT-6.1 Sol。比較每個已接受任務的總成本，包括 API 使用量、推理輸出、快取寫入、工具執行與重試，而非僅依賴 token 價格或基準分數。

Define Production Acceptance Checks

使用公開基準作為篩選，接著測量你的應用實際執行的工作流程。在比較模型時，保持提示、工具存取、推理強度、重試策略與接受檢查固定。

請同時報告評估版本、環境、樣本大小、強度設定、任務成功率、延遲與總成本。基準分數提升不代表普遍的生產品質改進。

Measure Quality and Reliability

對能變更外部系統的代理，請加入明確的授權邊界。工具結構告訴模型如何請求動作；它不決定模型是否被允許執行該動作。

Example: Resolve a Repository Test Failure

提供失敗的測試、相關程式碼與預期行為。要求針對性修補與回歸檢查。當故障可被可重現地解決、相關測試通過且未觸及不相干檔案時，予以接受。量測每個已接受修補的 API、工具與重試成本。

Example: Analyze a Document Revision

提供已核准的原始與修訂文件。要求列出變更義務、段落引用、責任與例外。要求審查者在更新程序或通知相關團隊前，逐一核實每個報告的變更。

Conclusion

GPT-6.1 Sol 面向複雜程式編寫、電腦操作與專業工作流程。其 1.05M token 上下文視窗、128K 最大輸出、五種推理等級，以及以 Responses 為核心的工具工作流，使其適合長時間運行的代理。其官方短上下文快取讀取費率為 GPT-6 Sol 的一半。請在你的任務上驗證由此帶來的品質、延遲與總成本，而非假設普遍效能提升。

對在 CometAPI 使用 GPT-6.1 Sol API 的開發者，實務流程相對直觀：保持與 OpenAI 相容的客戶端架構，設定 CometAPI base URL 與 API 金鑰，使用合適的 GPT-6.1 Sol 模型 ID，並以 Responses API 構建新的代理工作流。

部署決策應取決於已接受任務的品質與完整成本，包括重試、工具執行、快取寫入與推理輸出。請在遷移前後使用相同評估集，僅在新配置達到你的接受門檻後再擴大流量。

FAQ

How Can a GPT-6.1 Sol Agent Resume After a Worker Restart?

持久化作業識別碼、請求配置、已完成步驟紀錄，以及續行所需的完整對話項。在重放工具動作前，檢查其是否已完成且可安全重複。僅保存對話記錄並不能使外部操作具備冪等性。

How Should Teams Rotate GPT-6.1 Sol API Keys Without Downtime?

從伺服器端祕密管理器載入憑證。若支援重疊金鑰，先驗證替換金鑰，再逐步切換工作程序，監控驗證失敗，並在過渡後註銷舊金鑰。勿在日誌或用戶端程式碼中記錄任何金鑰。

How Should GPT-6.1 Sol Evaluations Handle Prompt Changes?

版本化提示，並在每次重大變更後以固定評估集執行。當要隔離提示影響時，保持模型、路由、推理強度與工具存取不變。比較已接受任務品質與總成本；若新版本未達到接受門檻，則保留舊提示。