OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol，称接近 GPT-6 Astra 且成本更低

OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol。OpenAI 表示，该模型在复杂专业任务上相较 GPT-6 Sol 有显著提升，涵盖代码编写与调试、文档理解以及多步骤业务流程执行；同时称其能力接近 GPT-6 Astra，但成本更低。

此前 GPT-6 Sol 与更高端的 GPT-6 Astra 之间存在能力与成本的分层；若 GPT-6.1 Sol 能在接近 Astra 能力的同时降低价格，则中端档位的性价比边界被重画，团队在模型选型时的取舍会随之改变。

从 OpenAI 的描述看，GPT-6.1 Sol 是在 GPT-6 Sol 基础上的迭代，改进集中在代码、文档和多步骤工作流等偏专业场景。以低于 Astra 的成本提供接近 Astra 的表现，意味着能力分层可能更多由价格而非能力上限区分。但证据未披露具体参数、定价与评测方法，机制细节无法确认。

若上述能力与成本说法成立，产品团队可在代码辅助、文档处理和自动化业务流程中，用更低单价承接此前需调用更高档模型的请求，从而压低单次调用成本并扩大可自动化的任务范围。研发侧需重新做模型路由与评测，验证接近 Astra 的实际差距。

• 在代码编写与调试、文档理解等场景对 GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 做同任务对照评测，量化能力差距与单次成本差
• 将多步骤业务流程中原本调用高端模型的环节迁移到 GPT-6.1 Sol，按任务类型重建模型路由规则
• 针对文档理解类功能做成本重算，评估降价后是否可扩大免费额度或提高调用频次上限

• GPT-6.1 Sol 的具体定价与计费方式是什么？
• 其相对 GPT-6 Astra 的差距由哪些评测得出，评测方法是否公开？
• 相比 GPT-6 Sol 的提升幅度是否有可复核的基准数据？
• GPT-6.1 Sol 的上下文长度、限速与可用区域如何？