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title: "GPT-6.1 Sol：重分配工作，不是全面換模型"
description: "官方說法是「近Astra的表現，五分之一的價格」。但真正該改的是工作分配，而且這一版最大的改動不在標準單價，是快取讀取降到US$0.10。"
canonical_url: https://www.datum.page/zh-tw/docs/models/gpt-6-1-sol
site: "Datum"
author: "CJ Mario"
author_url: https://x.com/cjmario89
language: zh-TW
published: 2026-09-30
last_updated: 2026-09-30
topic: "模型與選型"
kind: concept # 概念
level: intermediate # 中級
tags: [models, openai, cost, caching, codex, reasoning]
cite_as: https://www.datum.page/zh-tw/docs/models/gpt-6-1-sol
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# GPT-6.1 Sol：重分配工作，不是全面換模型

> 官方說法是「近Astra的表現，五分之一的價格」。但真正該改的是工作分配，而且這一版最大的改動不在標準單價，是快取讀取降到US$0.10。

> **說明：適用範圍**
>
> 規格、價格與供應狀況以2026-09-30查核的官方頁面為準。API價格指標準費率，與ChatGPT或Codex的訂閱額度是兩套計費。benchmark成績全部是OpenAI自己公布的對照，不是第三方複驗。

看到新模型，最直覺的問題是「它比上一代聰明多少」。

但對已經把AI放進工作裡的人，另一個問題更有用：**在維持同樣驗收標準的前提下，有哪些工作現在才變得值得交出去？**

GPT-6.1 Sol適合從這個角度看。OpenAI把它定位成GPT-6 Sol的升級版，說它在agentic coding、電腦操作與專業工作上「幾乎追平GPT-6 Astra的智慧，價格是Astra標準輸入與輸出單價的五分之一」（[Introducing GPT-6.1 Sol](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/)，擷取2026-09-30）。API模型目錄仍然把Astra寫成「最艱難工作用的最強模型」，Sol 6.1寫成「以較低成本取得近Astra表現」（[Models](https://developers.openai.com/api/docs/models)，擷取2026-09-30）。

所以這次更新不該讀成「便宜模型取代旗艦」。更有用的讀法是：哪些工作可以改由Sol承擔？哪些地方仍值得保留更高的預算？

## 官方公布的是「同分數、更低成本」，不是「更強」

發表頁的五組評測，每一組都是同一個形狀：分數接近，成本差一個量級（同上）。

| 評測 | 測什麼 | 官方結論 |
| --- | --- | --- |
| DeepSWE v1.1 | 真實程式碼庫裡的長時程軟體工程任務 | 與Astra打平，成本約五分之一；比GPT-6 Sol的最佳分數高6.4個百分點，而且用的推理強度與成本都更低 |
| GDP.pdf | 讀含表格、圖表與小字的專業PDF回答問題 | 在測試的推理設定下高於Opus 5.5（含備援），每題成本不到一半；接近Astra，成本約五分之一 |
| AutomationBench 1.0.6 | 跨47個工具的端到端業務流程 | `medium`下高於Opus 5.5共2.2個百分點，成本約三分之一；同設定比GPT-6 Sol高4.8個百分點 |
| OSWorld 2.0（offline） | 電腦操作工作流 | `max`下比GPT-6 Sol高7個百分點、成本不到一半；與Astra只差2.1個百分點，每題成本約七分之一 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 科學工作流：資料分析、模擬、定理證明 | `max`下每題平均US$5.47，Opus 5.5是US$23.21、Astra是US$23.80。**但Astra仍是最高分（68.1%）** |

事實性（factuality）那一項值得單獨看。在`low`下，含事實錯誤的回答比例從GPT-6 Sol的11.4%降到7.7%，約少三分之一；在測試過的推理設定下，錯誤率與Astra相差不超過1.9個百分點。但這份題目是從「使用者回報前一代模型答錯」的去識別化對話挑出來的，官方自己註明這些題目刻意困難，不代表一般使用情形。

**這五組加起來說的是一件事：Sol 6.1把「同一個分數的價格」壓下來了，沒有把天花板抬上去。**科學研究那一列寫得最白——Astra仍是最高分，最困難的科學任務仍該用Astra。

安全那一段也不要讀成「跟Astra同一套防護」。官方寫的是Sol 6.1在對齊評測上比GPT-6 Sol有明顯改善、更靠近Astra：在「搜尋工具壞掉時會不會告訴使用者」這一項，Sol 6.1有2.1%的情況沒有揭露，GPT-6 Sol是4.9%、Astra是1.5%、Luna是28.7%（推理強度開`max`）；在「試圖繞過自動安全審查」上則觀察到零次，與Astra和GPT-6 Sol相同。這是**幾項評測的結果比較，不是防護體系的宣告**——涉及寄信、刪資料、改正式環境的操作，權限邊界與人工確認該留還是要留。

## 價格表看得到的三件事

標準費率如下（[GPT-6.1 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol)、[GPT-6 Astra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra)，擷取2026-09-30，單位為每百萬token、美元）：

| 計費項目 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| 標準輸入 | US$2 | US$2 | US$10 |
| 快取寫入 | US$2.50 | US$2.50 | US$12.50 |
| 快取讀取 | **US$0.10** | US$0.20 | US$1 |
| 輸出 | US$10 | US$10 | US$50 |

**第一，標準輸入與輸出跟GPT-6 Sol完全一樣。**「五分之一」是對Astra講的，不是這一版降了價。

**第二，唯一降價的欄位是快取讀取，而且砍半。**發表頁明講這是相對GPT-6 Sol降50%、相對自己的標準輸入降95%。下一節專講這件事。

**第三，這張表不是全部。**單筆請求輸入超過272,000 token時，**整筆請求**適用兩倍輸入與快取費率、1.5倍輸出費率；fast mode是標準的兩倍；Batch與Flex低50%；有區域處理的加10%。context window是1,050,000 token，但最大輸入是922,000，最大輸出128,000，知識截止2026-04-30。

## 這一版真正的改動是快取，不是單價

快取讀取US$0.10，換算成倍率是標準輸入的**0.05倍**——官方文件特別點名Sol 6.1是這個費率，其他同代模型多半是0.1倍（[Prompt caching](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching)，擷取2026-09-30）。

先講一個常被誤解的規則：**快取寫入不是額外加收的費用。**同一批輸入token只會用「未快取輸入／快取讀取／快取寫入」其中一個費率計價，寫入是1.25倍的標準輸入率。

把這兩個數字放進去算，差距很清楚。以下是我依官方倍率推算的，不是官方公布的數字（官方只列了0.1倍那一組）：

| 同一段前綴的使用方式 | 0.1倍讀取的模型 | GPT-6.1 Sol（0.05倍） | 完全不用快取 |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| 寫一次、完整重用一次 | 1.35倍 | **1.30倍** | 2倍 |
| 寫一次、完整重用九次 | 2.15倍 | **1.70倍** | 10倍 |

差別在重用次數多的時候才拉開。所以快取最值得優先測試的情境，是**同一份長篇規則或背景資料會被反覆使用**——固定的品牌規範、程式開發準則、評分標準——而不是偶爾問一次、內容又幾乎完全不同的問題。

但「把固定內容排在前面」不等於一定命中。官方的條件是硬的：

- **整段渲染後的前綴必須完全相同**才可能重用，不是兩段文字意思差不多就行。
- 前綴要先達到**最低長度1,024 token**才進得了快取。
- 會改動前綴的不只正文：`model`、`tools`（名稱、描述、schema、順序都算）、`parallel_tool_calls`、`text.format`、`reasoning.effort`、`text.verbosity`與compaction都會。**在prompt裡塞當下時間戳，是最容易自己把快取打掉的寫法。**
- 存活時間靠`prompt_cache_options.ttl`，唯一支援的值是`30m`，也是預設；重用會刷新存活時間，而且不再收一次寫入費。
- 快取狀態存在個別機器上，**每分鐘超過15個請求**就可能被導到別台，導致讀不到。

> **建議：別用推算的省下多少下結論**
>
> 命中率看`usage`回傳的快取token數與Prompt Caching Dashboard，不要用「我把固定內容放前面了」推論。官方也提供了cache miss的診斷工具。

## 便宜五倍，不代表完成一件事便宜五倍

舉個算式：一次請求含20,000個未快取輸入token與5,000個計費輸出token，沒有快取寫入、工具費或其他加價：

20,000 ÷ 1,000,000 × US$2 ＋ 5,000 ÷ 1,000,000 × US$10 ＝ **US$0.09**

同樣用量在Astra上是US$0.45。這是依標準費率的計算示例，不是任何一種工作的固定報價，而且計費輸出包含看不見的reasoning token，不能只看答案長度估。

真正導入時要把做錯的代價算進去。假設模型A便宜很多但每次都要你修，模型B單次較貴卻能直接交付合格成果，B未必比較不划算。反過來說，兩者在你的任務上都能穩定通過驗收時，繼續全用貴的就沒必要。

我會用這個指標比較：

> **每件合格成果的平均成本 ＝（含失敗與重跑的模型費用＋工具費＋人工處理時間）÷ 通過驗收的成果數**

還有一個換算別做：發表頁的「五分之一」指的是**API標準token單價**，不是ChatGPT訂閱月費，也不能推導成同一方案的額度變成五倍。訂閱那一側的額度怎麼算，見[Pro 500上線、Pro 200額度下調](https://www.datum.page/zh-tw/docs/models/chatgpt-pro-500-allowance)。

## 推理強度要一起測，而且這一顆不支援`none`

Sol 6.1的推理強度（reasoning effort）支援`low`、`medium`（預設）、`high`、`xhigh`、`max`。**`none`與`minimal`不支援**——GPT-6 Sol與GPT-6 Luna支援`none`，從那兩顆遷移過來的請求要改成`low`，不改會直接失敗。工具呼叫要走Responses API，Chat Completions只支援不帶工具的請求。

官方的模型選擇階梯把Sol 6.1放在中段偏上：`medium`是「複雜的技術工作與預期還會修的交付物」，`xhigh`是「精修的交付物、成套的視覺系統，以及要從互相衝突的證據做判斷的決策」（[Model selection](https://developers.openai.com/api/docs/guides/model-selection)，擷取2026-09-30）。

比較的單位因此不是模型名稱，是「模型＋推理強度＋工具環境＋任務」。官方在Work與Codex的使用說明裡講得更直接：較低的推理強度不代表較低的能力，Astra開`low`可能勝過Sol開`high`；而且**提高推理強度補不了缺少的資訊與權限**（[Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex](https://help.openai.com/en/articles/20001516-managing-usage-with-gpt-6-astra-in-work-and-codex)，擷取2026-09-30）。結果不好的時候，先分辨是模型想得不夠，還是你沒給需求、驗收條件互相矛盾、或工具根本取不到正確資訊。各強度怎麼分工見[GPT的推理強度怎麼選](https://www.datum.page/zh-tw/docs/models/choosing-gpt-effort)。

## 值得做的是分工，不是全面切換

我的建議不是把所有Astra請求改成Sol 6.1，而是先把工作分成兩類：**有明確驗收方式的執行工作**，以及**需要較多判斷的關鍵工作**。

軟體開發這一側，可以先讓Sol 6.1接範圍明確的修正、測試補齊與文件更新；涉及跨系統設計、需求衝突或大範圍改動時，再比較Astra是否能提供足以抵銷價差的品質。

內容製作這一側，可以先測它整理素材、統一格式、檢查前後矛盾的效果。至於選題吸不吸引人、敘事有沒有張力、論點站不站得住，要拿真實作品比較，**不要把程式開發評測的結果套到創作品質上**。

不論哪一側，與其只下「幫我修好」，不如把完成標準一起交代：

> 請先確認問題的重現方式，再提出最小必要修改。修改後執行相關測試，最後列出修改檔案、測試結果，以及仍未驗證的部分。不要把尚未執行的測試寫成已通過。

文件工作同理。與其「幫我看完這份報告」，不如：

> 請整理報告中的主要結論，為每項結論標示來源頁碼，區分原文陳述與你的推論，並列出資料不足、無法確認的地方。

流程可以是：**先由Sol執行 → 依明確標準驗收 → 未通過時補充資訊、調整設定，或改交Astra／人工。**其中「未通過」最好是可觀察的結果——測試失敗、引用來源不足、漏掉必要欄位、違反明確限制——而不是模型自稱「我很有信心」。

要建自己的判準，就挑二、三十個真實任務當初步測試集。這不是足以證明全面優劣的統計規模，但夠找出明顯問題。任務不要只挑最簡單的，也要放進過去容易出錯、需要反覆修正，以及失敗代價高的案例，並在相同資料、工具權限與驗收標準下比較。最後只看三件事：有多少任務能獨立完成、平均需要多少人工接手時間、每件合格成果的總成本。用「做錯之後會怎樣」而不是「題目難不難」來分工，見[GPT-6 Sol與Astra怎麼選](https://www.datum.page/zh-tw/docs/models/gpt-6-sol-vs-astra)。

## 現在在哪裡用得到

發表頁寫的是「即日起提供給所有Plus、Pro、Business、Enterprise與Edu使用者，在ChatGPT Work與Codex裡使用」，**還沒進一般的Chat**；開發者可以透過API以`gpt-6.1-sol`呼叫。

不過同一天的release notes寫的是「先從Pro使用者開始，再擴及Plus、Business、Enterprise與Edu」，help center的說法則是「正在推出，沒看到代表你的帳號還沒拿到」（[ChatGPT — Release Notes](https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes)、[GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001354-gpt-56-and-gpt-6-pro-in-chatgpt)，擷取2026-09-30）。**兩邊不一致，以你自己帳號的model picker為準。**Enterprise與Edu的workspace owner要在權限設定裡開。

速度模式目前是Standard與Fast；發表頁說Ultrafast「未來幾天」會提供，在Codex裡最高8倍的token生成速度（[Speed](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed)，擷取2026-09-30）。

這個差別對不同人意義不同：主要用一般聊天介面的人，現在還切不過去；用Codex或自己串API的人，已經有具體的測試入口。

## 真正該追求的是更便宜的合格成果

我會把GPT-6.1 Sol當成一次重新分配AI工作的機會，而不是「從此所有任務都換成它」的訊號。

先找出規格清楚、容易驗收、執行頻率高的工作，測它能不能降低成本；把更高的預算留給做錯代價高的地方。省下來的資源也可以用來增加測試、查證與人工審查，而不只是產出更多內容。

**好的AI工作流程，不是每一步都用最強的模型，而是每一步都有適合的模型，以及一個可信的完成標準。**

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## 本文引用來源

- [Introducing GPT-6.1 Sol](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/)
- [Models](https://developers.openai.com/api/docs/models)
- [GPT-6.1 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol)
- [GPT-6 Astra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra)
- [Prompt caching](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching)
- [Model selection](https://developers.openai.com/api/docs/guides/model-selection)
- [Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex](https://help.openai.com/en/articles/20001516-managing-usage-with-gpt-6-astra-in-work-and-codex)
- [ChatGPT — Release Notes](https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes)
- [GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT](https://help.openai.com/en/articles/20001354-gpt-56-and-gpt-6-pro-in-chatgpt)
- [Speed](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed)