📊 查看 GPT-6.1 Sol 排名

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GPT-6 不是单个模型，而是 OpenAI 按价位切开的三档：Astra 最强也最贵，每百万 token 输入 10 美元、输出 50 美元；Sol 居中，现在的版本是 6.1，输入 2 美元、输出 10 美元；Luna 走量，输入 0.10 美元、输出 0.50 美元。三者都能读文字和图片、输出文字，上下文窗口同为 1,050,000 token，单次最多输出 128,000 token。

上线时间依次是：2026 年 9 月 3 日 Astra，9 月 22 日 Sol 和 Luna，9 月 29 日 GPT-6.1 Sol。API 里的名字分别是 gpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6-luna，旧的 gpt-6-sol 仍在列表里。

三档定位

GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol GPT-6 Luna
官方定位 能力最强，做最难的完整任务 接近 Astra，价格低得多 效率最高，适合大批量的单一任务
推理强度 low 到 max，不支持 none low 到 max，不支持 none 和 minimal none 到 max，默认 medium
知识截止 2026-04-30 2026-04-30 2026-05-18
Ultrafast 模式 有，仅美国数据驻留 有，美国和欧盟数据驻留 未列出

只有 Luna 能把推理关掉（reasoning.effort: "none"），所以不需要思考的快速调用基本只能交给它。还有一个细节：在 Chat Completions 里，Luna 只有在 effort 设为 none 时才能调用函数，其他强度下要用工具就得走 Responses API；GPT-6.1 Sol 的工具调用同样只走 Responses API。

API 价格

下表是 OpenAI API 价格页 的标准档，单位为美元每百万 token，适用于输入不超过 272K token 的请求。

模型 输入 缓存命中 输出 30 分钟缓存写入 12 小时缓存写入
GPT-6 Astra 10.00 1.00 50.00 12.50 25.00
GPT-6.1 Sol 2.00 0.10 10.00 2.50 5.00
GPT-6 Luna 0.10 0.01 0.50 0.125 0.25

其他处理档按标准价乘倍数：Batch 和 Flex 打五折，Fast 翻倍，Ultrafast 是 6 倍。换成具体数字，Astra 的 Ultrafast 是输入 60 美元、输出 300 美元，GPT-6.1 Sol 是 12 美元和 60 美元。Fast 就是原来的 Priority 档，2026 年 7 月 30 日改名。走数据驻留或 FedRAMP 端点再加 10%。

真正容易超预算的是长提示词。单次请求输入一旦超过 272K token，整次请求的输入和缓存按 2 倍计，输出按 1.5 倍计，三个模型规则相同。按标准档算两个例子：

请求 Astra GPT-6.1 Sol Luna
输入 10 万、输出 1 万，无缓存 1.50 美元 0.30 美元 0.015 美元
输入 40 万、输出 2 万，无缓存（长提示词计价） 9.50 美元 1.90 美元 0.095 美元

6.1 版 Sol 主要改了缓存价：缓存命中从 GPT-6 Sol 的 0.20 美元降到 0.10 美元，只有标准输入价的 5%。基础价没变，新项目没必要再用旧版 Sol。

官方跑分

以下数字都来自 OpenAI 自己的发布文章，在其研究环境里测得，取各推理强度下的最高分。

Astra 在 Terminal-Bench 4.0 拿到 57.9%，DeepSWE v1.1 为 74.1%，OSWorld 2.0 离线集 72.6%，GPQA Diamond 96.0%。它在 OpenAI 的 Preparedness Framework 里达到网络安全“Critical”级别，所以会拒绝写漏洞验证代码这类高阶安全任务；API 里触发安全检查时，任务会直接停止。

GPT-6.1 Sol 的卖点是用五分之一的 token 单价换来接近 Astra 的结果：DeepSWE v1.1 与 Astra 持平，单任务成本约为五分之一；OSWorld 2.0 离线集在最高推理强度下只差 Astra 2.1 个百分点；Terminal-Bench Science 0.1 平均每个任务 5.47 美元，Astra 要 23.80 美元，不过最高分仍是 Astra 的 68.1%。它还带了 Multi-agent 测试版，一次 Responses API 请求里就能把活分给子 Agent。

Luna 在最高推理强度下的 DeepSWE v1.1 成绩是 66.6%。10 月 6 日 OpenAI 推出 Decisions API 测试版，首发模型就是 Luna，作用是把文字和图片直接转成带类型的结构化答案。

Arena 排名

AI Rank 收录的 Arena 数据（2026 年 10 月 15 日发布），均为最高推理强度：

模型 综合名次 综合分（95% 区间） 编程名次 编程分（95% 区间）
GPT-6.1 Sol 22 1483.8（1475.7–1492.0） 10 1539.8（1522.6–1556.9）
GPT-6 Astra 30 1477.3（1471.0–1483.6） 9 1543.4（1531.8–1555.0）
GPT-6 Sol 61 1459.0（1452.7–1465.4） 39 1518.2（1506.6–1529.8）
GPT-6 Luna 91 1442.8（1438.2–1447.4） 65 1506.4（1499.8–1513.1）

综合榜和编程榜上，GPT-6.1 Sol 与 Astra 的区间都重叠，分不出高低；两者都明显高于旧版 Sol 和 Luna。Luna 票数最多（综合榜 49,617 票），名次也最稳。

→ 在 AI Rank 查看： GPT-6 Astra（max）的 Arena 评分、名次与 90 天走势

实际调用量

OpenRouter 2026 年 10 月 10 日至 16 日的周文本榜上，用得最多的反而是最便宜的 Luna：第 4 名，5.63T token，环比降 6%。GPT-6.1 Sol 第 14 名，1.72T，涨 9%。旧版 Sol 跌到第 32 名，415B，降 49%，流量明显转去了 6.1。Astra 第 45 名，319B，降 32%。调用量反映的是价格和用途，不代表模型好坏。

→ 实时使用量： 在 AI Rank 的 OpenRouter 模型使用量榜 查看三者本周的名次（按 token 计，2026-10-10 至 10-16 窗口）。

与 Sonnet 5.5 对比

GPT-6.1 Sol 和 Claude Sonnet 5.5 的标准价都是输入 2 美元、输出 10 美元。分歧在 272K 以上：Sol 整次请求改按长提示词计价，Sonnet 5.5 在 1M 窗口内一直是标准价。Arena 综合榜上 GPT-6.1 Sol max 高于 Sonnet 5.5 xhigh（1474.9，第 36 名），但区间重叠。更细的对比见 Claude Sonnet 5.5：价格、跑分与 GPT-6.1 Sol 对比。

选型建议

  • 写代码的 Agent、操作电脑、处理文档，默认用 GPT-6.1 Sol：价格是 Astra 的五分之一，Arena 上几乎并列。
  • 最难的科研、数学和长时间电脑操作任务交给 Astra，OpenAI 自己的表里它仍然领先；ChatGPT 的 Pro、Business、Enterprise 用户还能用 GPT-6 Astra Pro。
  • 分类、抽取、路由这类大批量调用用 Luna，尤其是不开推理或走 Decisions API 的场景。输出每百万 token 0.50 美元，比 Sol 便宜 20 倍。
  • 提示词经常超过 272K 的话，先按 2 倍输入、1.5 倍输出重新估算 token 费用。

选型前先对比： 价格和排名每天都在变，决定前先看 AI Rank 的最新模型排名。

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来源

本文使用自动化编辑辅助，于 2026 年 10 月 22 日依据 OpenAI 发布文章、模型页、价格页和 API 更新日志，以及指定日期的 AI Rank Arena 与 OpenRouter 数据核对，未进行自有跑分测试。