1/5的价格、95%的降幅，Sol有个前提没人讲

9月30日凌晨，OpenAI 把同一代的脑子拆成两档卖：一档叫 Astra，一档叫 Sol。官方给出的说法是，Sol 的性能接近 Astra，价格只要五分之一。

看起来是一次干脆的降价。但把定价页翻到细则那一层会发现，真正被砍掉 95% 的只有一栏。

Sol 最便宜的那一栏，是缓存

先用一句话说清什么是缓存输入：你每一轮都重复发送、内容却不变的那段文字，服务端记住一份，下次直接复用，不再按全价重新算一遍。

短上下文下（输入不超过 27.2 万 token），Sol 的标准价是每百万 token 输入 2 美元​、输出 10 美元​，而命中缓存的输入是 0.10 美元​。

0.10 美元这个数字值得单独看：它比标准输入便宜 95%，也比一周前发布的 GPT-6 Sol 的缓存价低 50%。

Astra 的标价是输入 10 美元、输出 50 美元。"五分之一"这句比的是标准输入和输出，不是整张表。

放到真实场景里：一个 agent 每轮都带着同样的三万 token 系统提示和工具清单。缓存命中前，这部分按 2 美元一档计费；命中后，它掉到 0.10 美元一档。同一段文字，价格差二十倍，开关只有一个，就是它有没有被原样复用。

整张表其实是四个价格带，不是一个价

便宜和更贵同时写在同一张表上。

上下文一旦超过 27.2 万 token，输入涨到 4 美元​、输出涨到 15 美元​。长文档、整库代码、跨天会话，恰好落在这条线上面。

处理速度也一样。批量和弹性两档直接半价，输入 1 美元、输出 5 美元；快速档价格变成两倍，输入 4 美元、输出 20 美元。Ultrafast 更极端，把 Astra 拉到每秒 300 token，价格是标准档的六倍，Sol 的超快版官方写的是"未来数日"。

所以你省不省钱，一半看模型，一半看你把活儿扔进哪一档。

"接近 Astra"，到底接近到什么程度

官方给的是任务成本：科学终端类任务，Sol 平均每个任务 5.47 美元​，Astra 23.80 美元​，Claude Opus 5.5 是 23.21 美元。

第三方评测机构 Artificial Analysis 当晚给出的独立数字更能说明问题。Sol 的智能指数是 52​，Astra 是 53​，"接近"这两个字站得住；但同一张表里排第一的是 Opus 5.5 的 58​。

按每个评测任务的成本算，Sol 是 0.72 美元​，Astra 是 3.26 美元​，折算下来约 22%。官方那句"五分之一"经得起外部核对。

另有一处没被当成卖点讲：低推理强度下，Sol 的事实错误率从 GPT-6 Sol 的 11.4% 降到 7.7%。

两个容易看错的地方

先说一个最常听到的判断：Sol 比上周的 GPT-6 Sol 便宜很多。

这么想有道理，发布会的核心口号就是"五分之一价格"。但它解释不了定价页上那两行没变过的数字，Sol 的输入和输出标价跟一周前的 GPT-6 Sol 完全相同，动的只有缓存那一栏。

更准确的理解是，这不是一次全面降价，而是一次结构性降价，钱省在"重复内容"这个口子上，省多省少取决于你有多少内容可以重复。

再看第二个：便宜 80%，账单就该砍掉 80%。

在 agent 类任务上，这个判断基本成立，官方和第三方给出的单任务成本都指向同一个方向。但它解释不了两件事，上下文超过 27.2 万 token 时输入价格变成两倍，想要低延迟还得付六倍价。

更准确的说法是，账单两头都得看。后台批量跑数据，降幅最明显；实时交互里追速度，成本可能反过来上去。

这一轮实际该动的地方

把你每轮都发的那段固定前缀（系统提示、工具定义、规则文件）放到最前面，中间别插变量。前缀一旦被打断，缓存就命不中，那 95% 的折扣直接消失。这是整张定价表里最容易拿到、也最容易丢掉的一块。

长上下文的活儿先数 token，过线就换档，别等账单出来才发现。

需要人盯着等的交互场景才值得买速度；后台批处理用批量档叠缓存，差价能到几十倍。

Sol 和 Astra 的差距，是一个百分点。你和账单的差距，往往是你有没有把那段前缀固定下来。

你手上的项目，每轮重复发送的上下文占了多大比例？如果现在把它拆出来，账单能少几成？

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