GPT-6.1 Sol 发布：模型能力、API 价格与接入说明
OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日发布 GPT-6.1 Sol。官方将它定位为面向复杂编程、电脑操作和专业工作的模型，并公布了低于 GPT-6 Astra 的标准 API 价格。API 模型 ID 为 gpt-6.1-sol。
本文根据 OpenAI 发布说明和官方模型文档整理。实际可用范围、价格和功能以 OpenAI API 控制台及最新文档为准。
GPT-6.1 Sol 的官方规格
- 模型 ID：
gpt-6.1-sol - 上下文窗口：1,050,000 tokens
- 最大输出：128,000 tokens
- 推理强度：
low、medium、high、xhigh、max；默认medium - 能力方向：复杂编程、电脑操作和专业工作
- Responses API：支持工具调用
- Chat Completions：支持，但不支持工具调用
不同 API 和模型版本的能力不一定相同。需要函数调用、网页搜索、文件搜索或电脑操作时，按官方说明使用 Responses API 并核对所需工具的可用范围。
API 价格
截至本文核对时，OpenAI 官方列出的标准价格（每 100 万 tokens）为：
| 计费项 | 价格 |
|---|---|
| 输入 | $2.00 |
| 缓存输入 | $0.10 |
| 缓存写入 | $2.50 |
| 输出 | $10.00 |
以上价格适用于输入长度不超过 272K 的标准请求。输入超过 272K tokens 时，官方按更高的长上下文价格计费；Fast、Ultrafast、Batch、Flex 和区域处理也有各自规则。API 费用随实际输入、缓存和输出 tokens 变化，下单前请对照官方定价页核算。
Responses API 调用示例
下面示例使用 OpenAI 官方 API。若通过第三方兼容网关调用，先确认该网关提供此模型，并支持 Responses API 和工具调用；将 baseURL、API Key 和模型 ID 换成服务商控制台提供的值。
js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-6.1-sol",
reasoning: { effort: "medium" },
input: "阅读当前仓库，概括主要模块；不要修改文件。"
});
console.log(response.output_text);不要在前端代码、公开仓库或截图中放入 API Key。服务端示例中的环境变量名称可以根据部署环境调整。
在 Codex 中使用第三方 API
Codex 自定义 Provider 使用 Responses API。接入 Clawsocket 或其他服务时，先确认该服务支持 gpt-6.1-sol 以及 Codex 所需的 Responses、流式事件和工具调用能力，再按服务商文档配置 Provider。
模型在 OpenAI API 中存在，不代表第三方平台一定提供同一模型。使用前应核对服务商控制台中的准确 Model ID、协议、权限和计费方式。
怎样把规格转成选型依据
阅读模型发布信息时，需要区分官方规格、接口能力和自己项目中的实际效果。上下文窗口说明可接受的输入规模，最大输出说明单次生成限制；它们不能直接证明模型在某个仓库中更准确，也不能保证一次请求就完成整个软件项目。选型时应把规格当作约束条件，再用实际任务验证质量。
| 关注的问题 | 应检查的信息 | 不宜直接推出的结论 |
|---|---|---|
| 能否处理长材料 | 输入规模与上下文限制 | 长材料一定没有遗漏 |
| 能否执行 Agent 任务 | 协议、工具调用和客户端支持 | 会聊天就能稳定使用所有工具 |
| 能否用于业务上线 | 固定样例与异常处理 | 演示成功就可直接替换生产模型 |
| 是否符合预算 | 实际用量和当前计费 | 单价更低则所有任务都更便宜 |
对于代码工作流，可以优先检查三个问题：能否读懂项目现有约定，能否把修改限制在需求范围内，能否根据检查结果修复问题。它们与日常开发结果直接相关，比只看一次回答是否流畅更适合做验收。
使用 Responses API 时需要关注什么
示例中的一次文本请求只是入门。真实 Agent 任务还包括模型提出工具调用、客户端执行工具、把工具结果返回模型，以及模型继续完成任务。应按照所选协议组织这一轮消息，不能只把工具输出拼进普通回答后假定任务状态完整。
接入第三方平台时，需要同时核对模型 ID 和协议能力。同名模型的上游规范、平台提供的接口格式以及客户端期望的事件结构，是不同层面的问题。发生错误时，应先判断是哪一层不匹配，再查具体参数。
对于流式输出，要区分已经接收到部分文本和请求真正完成。网络断开时，界面里可能已有内容，但工具操作或最终结果尚未完成。生产系统应记录请求是否成功结束，并将不完整结果与正常回答分开处理，避免用户把半截内容当成完整结论。
迁移模型可以按四个阶段进行
先建立固定样例
从真实工作中选择可以重复运行的任务：解释函数、查找错误调用、修复边界输入、整理一份文档。每个样例写明输入材料、预期结果和检查方式。样例不要只包含模型最擅长的演示问题，也应覆盖项目常见的失败条件。
对于难以自动判分的回答，可以制定人工标准：是否引用真实材料，是否漏掉限制条件，是否产生无关修改，是否明确说明未完成的检查。标准在比较之前确定，能减少只凭主观印象挑选结果。
再验证接口与工具
保持任务材料不变，先测试普通响应，再测试工具调用和结果回传。只有客户端、平台和模型共同支持需要的功能，整个工作流才算可用。某个端点可以回答问题，不能据此替代工具任务的专项验证。
遇到失败时保留脱敏错误、请求时间和任务阶段。不要把完整密钥、客户资料或仓库源码直接贴进公开反馈。服务方通常需要的是能定位请求的信息与最小复现材料，而不是整份工作数据。
然后小范围试用
选择容易审查和回滚的任务开始试用，保留原来的模型配置与切换方法。代码任务应检查差异并运行现有测试；文档任务应核对事实、引用和限定语。不要只因为模型给出肯定的完成说明，就跳过项目原有验收。
最后统计质量与成本
统计时以完整任务为单位，包括失败重试、额外工具轮次和人工修正。某次请求单价较低，如果需要多次返工，任务总成本仍可能上升。反过来，输出较长也未必浪费，需要看它是否提供了验收所需的证据。
| 阶段 | 应产出的记录 | 进入下一阶段的条件 |
|---|---|---|
| 样例准备 | 输入、预期结果、评分标准 | 能重复执行 |
| 接口验证 | 协议、工具、错误信息 | 关键调用可完成 |
| 小范围试用 | 差异、检查结果、人工意见 | 结果可审查且可回滚 |
| 效果统计 | 用量、耗时、返工情况 | 满足业务质量与预算 |
怎样估算一个任务的费用
费用核算应先区分普通输入、缓存相关输入和输出，再根据当次请求适用的价格档位计算。一个任务可能包含多次 API 请求，因此需要累加整段会话的实际用量。接口返回的用量数据和账单记录比根据文本长度猜测更适合作为核算依据。
长材料场景还应检查是否进入不同的输入长度计费档位。不要拿标准短请求的单价乘以所有输入后就给出预算承诺。缓存是否命中、是否产生缓存写入、是否选择额外处理档位，都应以当前平台规则及实际请求记录为准。
通过 Clawsocket 使用时，应查看 Clawsocket 的模型价格和账户计费说明。上游官方价格可用于了解模型定位，但不能自动等同于第三方平台的最终扣费。预算表里最好分别列出平台、模型 ID、协议、核对时间及实际费用来源。
适合先验证的工作场景
代码审查可以从一个明确差异开始，让模型说明潜在问题、触发条件和证据位置。文档整理可以要求保留原始数字和完成状态，无法从材料中确认的信息单独列出。复杂规划则先让模型提出所需材料和执行顺序，再逐步核对。
这些测试的共同点是结果有依据、范围可控制。无论模型规格多大，业务验收都应落到具体材料和运行结果。实际使用中逐步保存成功样例与失败原因，比反复更换模型名称更能帮助团队形成可靠的工作方法。
常见问题
GPT-6.1 Sol 的 API 模型名是什么？
OpenAI 官方 API 模型 ID 是 gpt-6.1-sol。通过第三方平台调用时，应使用该平台显示的模型 ID。
Chat Completions 能调用工具吗？
官方文档说明 GPT-6.1 Sol 的 Chat Completions 支持不含工具调用的请求；需要工具调用时使用 Responses API。
GPT-6.1 Sol 一定比 GPT-6 Astra 便宜吗？
OpenAI 公布的标准 API 定价低于 GPT-6 Astra。不同输入、缓存和输出项目的单价比例并不相同；实际账单还受输入长度、处理档位和区域定价影响。