GPT-6 Sol

GPT-6 Sol 是 OpenAI 于 2026 年 9 月 22 日与 GPT-6 Luna 一同发布的高性价比高档模型，位置在旗舰 GPT-6 Astra 之下、快速档 GPT-6 Luna 之上。API id 为 gpt-6-sol。官方称它与 Astra 用同一套方法训练，并把省下来的成本直接让给用户：每 1M 输入 token $2、输出 $10，比 GPT-5.6 Sol 的推广价低 50%。上下文 1,050,000 token，最多输出 128,000 token，推理强度从 none 到 max。

被它替换的上一档看 GPT-5.6 Sol；同日 Anthropic 的对应型号是 Claude Opus 5.5。

核心功能

• 半价买到准旗舰：官方把 GPT-6 Sol 定位成「把 Astra 的进步铺开」，而不是新的天花板。论原始能力仍是 Astra 更强，论单任务成本则是 Sol 更划算。
• 推理强度 none 到 max：none / low / medium（默认）/ high / xhigh / max。Chat Completions 只有在强度为 none 时才支持函数调用；要用内置工具请走 Responses API。
• 1.05M 上下文，但 272K 起加价：输入超过 272K token 的请求，整单按输入/缓存 2 倍、输出 1.5 倍计费，所以稳定前缀务必缓存。
• 缓存更便宜：缓存读取每 1M token $0.20，相当于 9 折到 1 折的差距。官方还补了 prompt caching 面板与显式缓存断点。
• 首日进入 Copilot：GitHub 的支持模型表中，GPT-6 Sol 已标为 GA，与 GPT-6 Luna、GPT-6 Astra 并列。

模型规格

定价

来自 OpenAI GPT-6 Sol 模型页 的 Standard 文本价：

Batch / Flex 为 Standard 的 50%，Fast mode 为 2 倍。区域处理在有条件时加收 10%，欧盟数据驻留仅支持 Standard 处理。

适用场景

• 长周期编程智能体：官方数据 DeepSWE v1.1 中，GPT-6 Sol 在 max 强度拿到 68.8%，距离 Claude Fable 5 最高分 69.9% 只差 1.1 个百分点，而单任务成本约低 80%。
• 电脑操作流程：OSWorld 2.0 离线子集上，GPT-6 Sol（xhigh）为 60.5%，Claude Opus 5（medium）为 60.3%，成本同样约低 80%。
• 业务自动化：AutomationBench 上，GPT-6 Sol（xhigh）超过 Claude Opus 5（max），而成本约为 Opus 5 的 9%。注意对手那一列是在关闭 fallback 的情况下跑出来的。
• 高并发生产流量：$0.20 的缓存输入价让对话、分类和 agent 循环在大规模下仍然便宜。

限制：单价便宜不等于每个任务都更便宜。r/codex 的社区测试就指出，GPT-6 Sol 在某些单项基准上低于 GPT-5.6 Sol，在另一些上又更高，切流量前请用自己的任务实测。

快速开始

1. 在 Responses API 把 model 设为 gpt-6-sol。
2. 先用默认的 medium 强度，硬任务再拉到 xhigh 或 max。
3. 只在需要纯文本时才用 Chat Completions；若同时要函数调用，把 reasoning_effort 设为 none。
4. 给长 prompt 的稳定前缀加显式缓存断点，避免踩到 272K 加价。

常见问题

和 GPT-5.6 Sol 有什么区别？

官方给出的同一任务画像价格砍半，编程、电脑操作与专业工作得分更高。GPT-5.6 Sol 仍按原价继续提供。

ChatGPT 和 Codex 里能用了么？

官方称 GPT-6 Sol 与 Luna 自 2026 年 9 月 22 日起向 Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu 用户在 ChatGPT Work 与 Codex 中开放。Chat 里不提供，且官方提示 rollout 会持续大半天。

它取代 GPT-6 Astra 了吗？

没有。官方明确 Astra 仍是全线最强模型，追求最好结果就选它。Sol 是性价比档位。

替代方案

• GPT-6 Astra：需要最佳结果时的 OpenAI 旗舰。
• GPT-6 Luna：更便宜更快的兄弟型号，适合专注的高并发任务。
• Claude Opus 5.5：同日发布的 Anthropic 旗舰，Artificial Analysis 智能指数排第一。

使用技巧

1. 比单任务成本，而不是比单价。官方自己的对比都建立在单任务成本上，而这个数字取决于强度和啰嗦程度。
2. 缓存要下狠手。缓存输入 $0.20 对未缓存 $2，复用上下文才是真正省钱的地方。
3. 定期回看 Copilot 模型表。GitHub 已把 GPT-6 Sol 标为 GA，但各套餐的实际可用性仍会变。

总结

GPT-6 Sol 把 GPT-6 世代的编程、电脑操作与专业工作能力压到 $2/$10 的价位，配上 1.05M 上下文和最高 max 的推理强度。从官方公告和 API 模型页起步，再拿自己的任务对比 Astra 与 Claude Opus 5.5 的单次成本。