OpenAI发布GPT-6.1 Sol：媲美旗舰且大幅降本

在最新的开发者活动日上，OpenAI正式推出了新一代大语言模型 GPT-6.1 Sol。作为 GPT-6 Sol 上线仅一周后的重大升级版本，GPT-6.1 Sol 的定位非常明确，即在保持与旗舰模型 GPT-6 Astra 接近的智能水平与工作能力的同时，将调用成本大幅降低，成为面向开发者、企业以及复杂智能体任务的日常主力模型。

GPT-6.1 Sol 的核心竞争力集中体现在其出色的性价比与灵活的定价机制上。在短上下文的标准 API 模式下，GPT-6.1 Sol 的每百万 Token 输入价格为 2 美元，输出价格为 10 美元，仅为旗舰模型 Astra 对应费用的五分之一。更引人注目的是其缓存读取定价，每百万 Token 的缓存输入费用仅需 0.10 美元，相比标准输入降价高达 95%。对于需要反复读取同一代码库、大篇幅文档或在多轮对话中保留长上下文的智能体应用而言，这一降价幅度大幅降低了长期运行长流程任务的账单成本。此外，模型还针对超过 27.2 万 Token 的长上下文制定了阶梯定价，并提供了标准、批量、弹性与快速等多种处理模式，以满足不同场景对速度和成本的差异化需求。

在具体性能和任务表现方面，官方公布的多项基准测试数据展示了 GPT-6.1 Sol 的全面提升。在软件工程测试 DeepSWE v1.1 中，GPT-6.1 Sol 在高推理强度下的表现已追平旗舰模型 Astra，且任务成本大幅削减；在计算机操作测试 OSWorld 2.0 中，其得分较上一代 Sol 模型提升了 7 个百分点，与 Astra 的差距缩小至 2.1 个百分点以内，而单任务成本仅为 Astra 的约七分之一。此外，在长文档理解测试 GDP.pdf 和自动化工作流评测 AutomationBench 中，GPT-6.1 Sol 也展现出了超越同类竞争模型的效率与准确率。在科学终端任务评测中，其得分达到了上一代 Sol 的两倍以上，平均单任务成本显著降低。

除了算力成本与工程能力的优化，GPT-6.1 Sol 在模型的可靠性、事实准确度及安全对齐方面也进行了重点改进。在低推理强度下，其事实错误率从上一代的 11.4% 下降至 7.7%，幻觉率明显降低，长资料分析结果更加稳健。在复杂指令遵循与安全约束测试中，GPT-6.1 Sol 减少了高风险偏离指令的行为，并在遇到工具接口故障时能够更客观地向用户报告问题，避免未经授权的越权操作。

目前，GPT-6.1 Sol 已向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放，覆盖 ChatGPT Work 与 Codex 工作环境，开发者亦可通过 API 进行调用。虽然普通对话窗口暂未直接开放该模型，但它已经作为底层动力，深度融入到 OpenAI 发布的云端开发环境 Codex Cloud、团队协作平台 ChatGPT Space 以及全天候智能体工作流之中。这种高能力与低成本的结合，标志着大模型技术正在从单纯追求性能上限，向推动自动化应用规模化落地的实用阶段转变。