API 模型标识是什么?
gpt-6.1-sol;工具调用需要使用 Responses API。
OpenAI GPT-6.1 Sol
别名:GPT 6.1 Sol / gpt-6.1-sol
OpenAI 面向复杂编程、电脑操作和专业工作的推理模型,支持 105 万 token 上下文,标准 API 每百万 token 输入 $2、输出 $10。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 <= 272000 | $2.00/ 1M tokens | $10.00/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 > 272000 | $4.00/ 1M tokens | $15.00/ 1M tokens |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 <= 272000 | $1.00/ 1M tokens | $5.00/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 > 272000 | $2.00/ 1M tokens | $7.50/ 1M tokens |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 <= 272000 | $4.00/ 1M tokens | $20.00/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 > 272000 | $8.00/ 1M tokens | $30.00/ 1M tokens |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | 上下文长度 <= 272000 | $1.00/ 1M tokens | $5.00/ 1M tokens |
| 文本 | 上下文长度 > 272000 | $2.00/ 1M tokens | $7.50/ 1M tokens |
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $2.50/ 1M tokens 上下文长度 <= 272000 | $0.050/ 1M tokens 上下文长度 <= 272000 |
| 文本 | - | $5.00/ 1M tokens 上下文长度 > 272000 | $0.100/ 1M tokens 上下文长度 > 272000 |
| 文本 | - | — | $0.200/ 1M tokens 上下文长度 <= 272000 |
| 文本 | - | — | $0.400/ 1M tokens 上下文长度 > 272000 |
表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。
GPT-6.1 Sol 当前已收录的代表性评测结果包括 AA-Briefcase(—,得分 1564.21)、HealthBench Consensus (length-adjusted)(—,得分 96)、MMMU-Pro(—,得分 85.95)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日发布、面向复杂编程、电脑操作和专业工作的推理模型。官方定位是以更低成本提供接近 GPT-6 Astra 的能力。标准输入与输出价格仍为每百万 token 2 美元和 10 美元,缓存读取则从 GPT-6 Sol 的 0.20 美元降至 0.10 美元。健康评测接近 Astra,但网络安全任务仍有差距,不能把这一定位理解为所有任务上的等效替代。
官方文档列出 1,050,000 token 上下文、922,000 token 最大输入和 128,000 token 最大输出,知识截止日期为 2026 年 4 月 30 日。支持文本、图像输入和文本输出,不支持音频或视频模态;参数规模、精确语种数量和清单没有披露。标准短请求每百万 token 的输入、缓存读取、缓存写入、输出依次为 $2、$0.10、$2.50、$10。输入超过 272,000 token 后,整次请求依次按 $4、$0.20、$5、$15 计费。Batch 与 Flex 为标准价的一半,Fast 为两倍;适用的区域处理另加 10%。
API 标识为 gpt-6.1-sol。支持 low、medium(默认)、high、xhigh、max,不支持 none 或 minimal。工具调用走 Responses API;Chat Completions 支持不带工具的调用。支持流式输出、结构化输出,以及网页搜索、文件搜索、图像生成工具、代码解释器、托管 shell、apply patch、Skills、电脑操作、MCP 和工具搜索。图像生成是调用工具,不代表模型原生输出图像。Responses Multi-agent 为 beta 功能。支持美国和欧盟数据驻留,欧盟驻留不支持 Fast;不支持微调。
9 月 29 日系统卡的 HealthBench 长度校正分数中,GPT-6.1 Sol 的 Professional、主集、Hard、Consensus 分别为 64.2、58.5、36.2、96.0,Astra 分别为 64.7、58.3、36.6、95.5;这些数字不应与未经长度校正的成绩混用。SEC-Bench Pro 的 pass@1 为 78.8%,低于 Astra 的 85.4%;ExploitGym 每次尝试成功率为 35.1%,Astra 为 42.4%。系统卡将其网络安全能力按 Critical、生物与化学能力按 High 处理,并采用 Astra 的防护体系。历史 ExploitBench 成绩可能受数据污染影响,不能单独据此判断现实漏洞利用能力。
标准输入和输出单价是 Astra 的五分之一,但任务总成本还取决于推理 token 和工具使用。需要复杂编程、电脑操作且预算有限时,Sol 是值得比较的候选;追求最难任务的能力上限时,Astra 仍是官方推荐选项,极低成本任务可比较 Luna。Artificial Analysis 已公布 GPT-6.1 Sol(max)的独立评测:Terminal-Bench 4.0 为 56.06%,AA Intelligence Index v4.3 为 51.83,SciCode 为 54.17%,HLE 为 52.92%,GDP.pdf 为 31.00%,CritPt 为 31.71%,AA-LCR 为 83.00%。TB4 每任务平均成本为 1.82 美元、输出 108,185 token、耗时约 1,614 秒;Terminal-Bench Science 0.1 为另一项评测,AA 得分为 58.10%。OpenAIDevs 官方 X 原帖确认:DeepSWE v1.1 在 High 档位为 75.2%,AutomationBench 1.0.6 在 Medium 档位为 31.7%,OSWorld 2.0 离线任务集在 Max 档位为 71.4%(partial score);这些已披露档位均保留原配置。系统卡未披露完整配置的成绩,本站按用户指定采用 Max 档位和其余常规默认选项,并标明录入约定;这不表示官方确认以 Max 测试。
OpenAI model documentation · Release changelog · API pricing · System card · Multi-agent beta
Codex 桌面应用与 CLI、ChatGPT Work 网页和移动端的首发覆盖 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu;Enterprise 与 Edu 默认关闭,需管理员启用。Free 与 Go 不在首发范围,普通 Chat 不提供该模型。首发支持 Standard 和 Fast,Ultrafast 尚未开放。API 标准限额按 Tier 1 至 5 依次为 500/5,000/5,000/10,000/15,000 RPM,以及 500,000/1,000,000/2,000,000/4,000,000/40,000,000 TPM;实际访问和限额受账号、客户端与工作区设置影响。
gpt-6.1-sol;工具调用需要使用 Responses API。
不支持 none 或 minimal;支持 low、medium(默认)、high、xhigh 和 max。
整次请求按长上下文费率计算,标准档每百万 token 输入 $4、缓存读 $0.20、缓存写 $5、输出 $15。
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