GPT-6.1 Sol API 是什么?价格、和 GPT-6 Astra / GPT-6 Sol 怎么选、付款被拒怎么办(2026)
OpenAI 在 DevDay 2026 当天发布的 GPT-6.1 Sol:官方单价逐项读懂、和 GPT-6 Astra / GPT-6 Sol 的取舍(只引官方评测并带条件)、按官方单价的三个算例,以及给 OpenAI 付款总被拒时的两条路。
1. GPT-6.1 Sol 是什么:一句话说清
GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日、DevDay 2026 当天发布的 GPT-6 Sol 升级版。官方发布文章的原话是:它在智能体编程、计算机使用和专业工作方面表现尤为出色,让 Sol 在高难度任务上更接近 GPT-6 Astra,而标准输入和输出 token 价格仅为 Astra 的五分之一。开发者通过 OpenAI API 以 gpt-6.1-sol 调用;ChatGPT 这边,官方写的是 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户可以在「ChatGPT 工作」和 Codex 中使用,并特别注明尚未在聊天中提供。官方模型页给出的规格:上下文窗口 1,050,000 token,其中最大输入 922,000 token,最大输出 128,000 token;知识截止 2026 年 4 月 30 日;输入支持文本和图片,输出只有文本;支持推理 token。接口方面,Responses API、Chat Completions 和 Batch 都支持,但工具调用要走 Responses API,Chat Completions 只支持不带工具的请求。它是 DevDay 2026 的发布之一,当天的主要发布整理见 /hub/openai-devday-2026。
2. 官方价格逐项读懂
官方模型页列出的标准价(每百万 token):输入 $2,缓存输入 $0.10,缓存写入 $2.50,输出 $10。几条容易漏看的规则一起读:① 缓存读取是普通输入价的 5%——官方缓存文档写明,GPT-5.6 及之后的模型缓存读取多数是普通输入价的 10%,GPT-6.1 Sol 是 5%,所以它的缓存价是 GPT-6 Sol 的一半($0.10 对 $0.20);② 缓存写入按普通输入价的 1.25 倍计费,第一次把前缀写进缓存反而略贵,复用次数越多越划算;③ 长上下文翻倍:单次请求输入超过 272K token,这一整次请求的输入和缓存按 2 倍、输出按 1.5 倍计价;④ Batch 和 Flex 比标准价低 50%,Fast 模式是标准价的 2 倍,使用区域处理(regional processing)的地方加收 10%;⑤ 官方推理文档写明,推理 token 虽然在 API 里看不到,但按输出 token 计费,所以 reasoning.effort 调得越高,输出侧账单通常越大。价格以 developers.openai.com 的模型页为准,本文写于 2026 年 10 月初。
3. 和 GPT-6 Astra 怎么选:只看官方说法,且带条件
先说前提:下面的数字全部来自 OpenAI 自己的发布文章,是官方在特定评测和推理强度下测出来的,不等于你的业务也会得到同样结果。编程:在 DeepSWE v1.1 上,官方称 GPT-6.1 Sol 以约五分之一的成本达到与 GPT-6 Astra 相当的水平。计算机使用:在 OSWorld 2.0 上,最高推理强度下与 Astra 的得分差距缩小到 2.1 个百分点以内,单任务成本约为 Astra 的七分之一。科研:Terminal-Bench Science 0.1 上,最高推理强度下 GPT-6.1 Sol 平均单任务成本 5.47 美元,Astra 为 23.80 美元;但官方同时写明 Astra 仍以 68.1% 的得分在受测模型中排名第一,最具挑战性的科学研究任务应使用 Astra。事实准确性:在超高推理强度下,GPT-6.1 Sol 的事实错误率为 4.1%,Astra 为 4.0%,官方注明这是刻意挑选的高难度提示,不代表典型使用。官方选型指南给的思路也很直接:如果不在乎成本和延迟,可以默认用 Astra;在乎成本的复杂项目考虑 GPT-6.1 Sol,并在同一任务上和 Astra 对比,保留能达到你质量要求的最轻设置。指南里的分档建议是:GPT-6.1 Sol 中等推理强度适合复杂技术工作和需要反复修改的协同交付物;超高推理强度适合打磨过的成品、互相关联的视觉系统,以及要从相互矛盾的证据中做决策的场景。
4. 已经在用 GPT-6 Sol,要不要换成 6.1
从价格看,两者输入 $2、输出 $10 完全相同,6.1 Sol 的缓存读取更便宜($0.10 对 $0.20),知识截止也新了十天(4 月 30 日对 4 月 20 日)。从官方评测看,6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1 上比 GPT-6 Sol 的最高得分高 6.4 个百分点,在 OSWorld 2.0 最高推理强度下高 7 个百分点;在同一组超高推理强度、刻意挑选的高难度提示下,事实错误率 4.1% 对 4.5%(官方注明不代表典型使用)。迁移时有三处要改(出自官方 GPT-6 指南和 6.1 Sol 模型页):① 6.1 Sol 不支持 none 和 minimal 两档推理强度(GPT-6 Sol 支持 none),原来用 none 或 minimal 的,官方建议从 low 开始对比;② 工具调用必须走 Responses API,Chat Completions 只能发不带工具的请求;③ 推理强度不是 none 时,要去掉 temperature、top_p 和 top_logprobs;用 Chat Completions 的还要去掉 logprobs,用 Responses 的要从 include 里去掉 message.output_text.logprobs。如果你是从 GPT-5.5 或更早的模型直接迁过来,还要再改一处:把 prompt_cache_retention 换成 prompt_cache_options.ttl(GPT-6 指南),官方提示词缓存文档写明它目前唯一支持的值是 30m。如果你的负载是大量简单、高频的小任务,先看 GPT-6 Luna:官方定位是最高效的型号,标准输入、输出单价都是 6.1 Sol 的二十分之一。
5. 按官方单价算三笔账
以下全部按官方标准价计算,除特别说明外单次输入不超过 272K,只是演示算法,你的真实用量以返回结果里的 usage 为准。算例一:一次编程类请求,输入 30,000 token,输出(含推理 token)8,000 token,不用缓存。 GPT-6.1 Sol:30,000 × $2 ÷ 100 万 = $0.06,8,000 × $10 ÷ 100 万 = $0.08,合计 $0.14;同样的 token 量放到 GPT-6 Astra 上是 $0.30 + $0.40 = $0.70,放到 GPT-6 Luna 上是 $0.003 + $0.004 = $0.007。跑 1,000 次分别约 $140、$700、$7。要提醒一句:不同模型完成同一任务用掉的 token 并不相同,所以「同样 token 量」只是算法演示,真实对比请拿同一批任务各跑一遍看账单。算例二:同一段 50,000 token 的固定前缀(系统提示加代码上下文),30 分钟内连续用 20 次,每次另加 2,000 token 新输入、输出 3,000 token。 不用缓存:输入 20 × 52,000 = 104 万 token,约 $2.08,输出 6 万 token 约 $0.60,合计约 $2.68。用显式缓存断点只缓存这段固定前缀,并假设后 19 次全部命中:写入一次 50,000 × $2.50 ÷ 100 万 = $0.125,读取 19 × 50,000 = 95 万 token 约 $0.095,新输入 4 万 token 约 $0.08,输出仍是 $0.60,合计约 $0.90。算例三:单次请求输入 300,000 token、输出 10,000 token。 超过 272K,整次请求输入按 $4、输出按 $15 计:$1.20 + $0.15 = $1.35;如果能把输入裁到 272K 以内(比如 270,000 token),就按标准价计:$0.54 + $0.10 = $0.64。长文档、长代码库的任务,先裁剪再发送往往是最直接的省钱办法。
6. 最小调用示例(OpenAI 官方 API)
按官方文档,在 Responses API 里把 model 设为 gpt-6.1-sol 即可,reasoning.effort 可选 low、medium(默认)、high、xhigh、max。下面的示例需要你自己的 OpenAI 官方 API Key,请求发往 OpenAI 官方接口,费用记在你自己的 OpenAI 账号上。
curl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"reasoning": { "effort": "medium" },
"input": "Summarize the tradeoffs of using a cheaper model for code review."
}'7. 路线一:OpenAI 官方 API + 美国卡段虚拟卡付款
这条路用的是原汁原味的官方模型,账号、Key 和账单都在你自己手里。全程自己在官方页面操作,不把账号交给任何人:① 在 platform.openai.com 自己注册 OpenAI 官方账号;② 注册 cocodot,用支付宝充值到钱包,在控制台开一张美国卡段的 Visa 或 Mastercard 虚拟卡,再把钱从钱包转进卡——钱包余额和卡内余额是两回事,没转进卡的钱扣不走;③ 在 OpenAI 的 Billing 页面添加这张卡并给 API 充值,API 的充值和扣费都是 OpenAI 侧的账单,充多少、怎么扣、余额用完怎么处理,以你 OpenAI 账号 Billing 页面的显示为准;④ 在官方控制台创建 API Key,按上一节的示例调用。cocodot 的美国卡段虚拟卡在 OpenAI 的 API 充值上有过成功扣款,但发卡侧和商户侧的风控都会变化,任何卡都不能保证每一笔都通过。另外,OpenAI 有官方的支持国家和地区清单(developers.openai.com/api/docs/supported-countries),注册和使用前请先自行核对,并确认你的使用方式符合官方条款和所在地的法律法规。
8. 给 OpenAI 付款的常见卡点
① 国内发行的卡被拒——部分海外平台会按卡号前几位(BIN)判断发卡地区,国内的卡即使印着 Visa 或 Mastercard,跨境线上扣款也可能被风控拒掉,这时要换的是卡段,而不是再换一张国内的卡;② 账单地址——填你本人真实使用的完整地址,同一个账号始终用同一个,不要用网上找来的、他人的或编造的地址;③ 卡内余额不足——虚拟卡先充值后消费,充值金额要留出余量,余额不够扣款就会失败;④ 短时间反复重试——连续失败两次就先停下,依次排查余额、地址和卡状态,反复重试可能触发风控。卡账单上的商户名以 OPENAI 开头,对账时按商户名、金额和日期核对。更完整的排查顺序见 /hub/openai-api。
9. 路线二:想要支付宝充值的 OpenAI 兼容接口
先把边界说清楚:cocodot 的 API 中转目前没有 GPT-6 系列(GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna 都没有),也没有 Decisions API。如果你的需求是「一定要 gpt-6.1-sol」,请走上一节的官方路线。如果你的需求是「不想自己办海外账号,只想在代码里调一个强模型、用支付宝按量付费」,cocodot 在售的有 GPT-5.6 Sol / Terra / Luna、GPT-5.5、Claude(Fable 5、Opus 5、Sonnet 5 等)、Gemini、DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 等,OpenAI 兼容格式,把 base_url 改成 https://cocodot.co/api/ai/v1、填上自己的 key 即可。各型号实时价格以 /pricing 为准;GPT-5.6 三档怎么选见 /hub/gpt-56-sol-terra-luna-api,和 Claude 的对比见 /hub/opus-5-vs-gpt-56-sol,国内接入 Claude / GPT 的三条路线对比见 /hub/claude-gpt-api-china-guide。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://cocodot.co/api/ai/v1",
api_key="你的 cocodot key",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol", # cocodot 目前没有 gpt-6.1-sol,可用型号以 /pricing 为准
messages=[{"role": "user", "content": "用三句话解释提示词缓存"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)10. 不写代码,只想在 ChatGPT 或 Codex 里用
按官方说法,GPT-6.1 Sol 面向 Plus、Pro、Business、Enterprise 和 Edu 用户开放在「ChatGPT 工作」和 Codex 中,尚未在聊天中提供。ChatGPT 帮助文档(learn.chatgpt.com)的 Codex 模型页另外写明:Enterprise 和 Edu 默认关闭 GPT-6.1 Sol,需要管理员开启;Free 和 Go 不在首发范围内。这条路需要上述档位之一的 ChatGPT 订阅,订阅档位和价格以 OpenAI 官方页面为准,国内开通的步骤见 /hub/chatgpt-plus 和 /hub/chatgpt-pro。cocodot 的美国卡段虚拟卡在 ChatGPT 订阅上有过成功扣款,也有被拒的情况,同样不能保证每一笔都通过;订阅是按周期自动扣款,续费日前记得把钱转进卡里。
11. 本文的事实来源与边界
本文关于 GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 的价格、规格和评测说法,全部来自 openai.com 的 GPT-6.1 Sol 发布文章、DevDay 2026 回顾,以及 developers.openai.com 的模型页、GPT-6 指南、选型指南、提示词缓存和推理文档,写于 2026 年 10 月初;价格和可用范围以官方最新页面为准。DevDay 前后网上流传着一些关于其他新模型和新接口的速度数字与内幕说法,我们在官方页面找不到出处,本文一概不引用。cocodot 在这件事上能提供的是两样东西:给 OpenAI 官方账号付款用的美国卡段虚拟卡(见 /card),以及支付宝充值、OpenAI 兼容的 API 中转(目前不含 GPT-6 系列,见 /pricing)。按你的需求选一条即可。
GPT-6 系列官方 API 标准价(美元 / 百万 token,单次输入 ≤272K;来源:developers.openai.com 各模型页,2026-10-04 查阅)
| 型号(API 名) | 输入 | 缓存输入 | 缓存写入 | 输出 | 官方定位 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra(gpt-6-astra) | $10 | $1 | $12.50 | $50 | 综合能力最强,面向最高难度的工作:复杂推理、编程、计算机使用、研究和文档创作 |
| GPT-6.1 Sol(gpt-6.1-sol) | $2 | $0.10 | $2.50 | $10 | 以更低成本接近 Astra 的表现,面向复杂编程、计算机使用和专业工作 |
| GPT-6 Sol(gpt-6-sol) | $2 | $0.20 | $2.50 | $10 | 面向复杂编程和智能体工作流;官方模型页已指向更新的 6.1 Sol |
| GPT-6 Luna(gpt-6-luna) | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 | 最高效,面向聚焦、高频的任务 |