GPT-6.1 Sol API 集成与路由指南：以中端定价获得接近 Astra 的智能

GPT-6.1 Sol 在 2026 年 9 月 29 日上线，距离 GPT-6 Sol 发布仅七天。这个模型在 DeepSWE v1.1 编码基准上追平了 GPT-6 Astra，每 token 价格却只有 Astra 的五分之一，缓存输入费用又比 GPT-6 Sol 砍掉了一半。对已经在跑 GPT-6 Sol 的团队来说，升级就是换一个模型 ID。对其他人，这篇指南走完从注册到路由的全部流程。

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

三分钟快速上手

第一步，拿到 API 密钥。 去 platform.openai.com，在项目设置里生成一个 API key。

第二步，安装 OpenAI SDK。

pip install --upgrade openai

第三步，发送第一个请求。

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 使用 OPENAI_API_KEY 环境变量

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="用两句话解释 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的区别。",
)
print(response.output_text)

GPT-6.1 Sol 通过 Responses API 支持 tool calling、structured outputs、streaming、computer use 和 async tool calling。Chat Completions 仅支持不含工具的请求。

GPT-6.1 Sol 相比 GPT-6 Sol 改了什么

GPT-6.1 Sol 不是小版本修补。OpenAI 称它"在 agentic coding、computer use 和 professional work 上接近 GPT-6 Astra 的智能"（来源，2026-10-01 检索）。

和 GPT-6 Sol 的主要差距集中在以下几个方向。

• 编码（DeepSWE v1.1） GPT-6.1 Sol 追平 Astra，比 GPT-6 Sol 的最高分高出 6.4 个百分点，而且用更低的 reasoning effort 就做到了
• 专业文档（GDP.pdf） 得分超过 Claude Opus 5.5（含 fallback），每任务成本不到后者的一半
• 业务流程（AutomationBench） 在 medium reasoning effort 下比 GPT-6 Sol 高 4.8 个百分点
• 桌面操作（OSWorld 2.0） 在 max reasoning effort 下比 GPT-6 Sol 高 7 个百分点，和 Astra 的差距缩小到 2.1 个百分点，成本约为 Astra 的七分之一
• 科学研究（Terminal-Bench Science） 在 max effort 下分数翻倍，每任务平均 $5.47，Astra 要 $23.80
• 事实准确性 在 low reasoning effort 下，出错率从 11.4% 降到 7.7%，降幅约 32%

以上基准数据均为 OpenAI 自报（来源，2026-10-01 检索）。

Astra 的问题：GPT-6.1 Sol 真的追上了吗

编码任务上，追上了。GPT-6.1 Sol 在 DeepSWE v1.1 上和 Astra 打平。其他维度的情况更复杂。

Artificial Analysis 报告 GPT-6.1 Sol 在其 Intelligence Index 上只比 Astra 低 1 分，价格不到 Astra 的四分之一（来源，2026-10-01 检索）。BenchLM 上 GPT-6.1 Sol 在 211 个模型中排第 25 位，得分 66.47/100（来源，2026-10-01 检索）。

GPT-6 Astra 仍然领先的地方如下。

• Terminal-Bench Science Astra 达到 68.1%，OpenAI 明确建议"最困难的科学研究任务"继续用 Astra
• 安全评估 Astra 的 refusal-adjusted pass@1 为 63.46%，GPT-6.1 Sol 只有 47.96%（来源，2026-10-01 检索）
• OSWorld 2.0 Astra 在 max reasoning effort 下领先 2.1 个百分点

实际结论很直接。大部分生产负载（编码、文档处理、业务流程），GPT-6.1 Sol 能交出 Astra 水准的结果。把 Astra 留给前沿科研和最复杂的桌面操作任务就够了。

API 接入：模型 ID、SDK 配置、可用性

来源见 OpenAI API 文档 - Models 和 Using GPT-6 指南，2026-10-01 检索。

Reasoning Effort 配置

GPT-6.1 Sol 支持五个推理级别。级别越高，输出 token 越多，困难任务质量越好，成本也越高。

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "high"},
    input="调试这段连接池实现中的竞态条件……",
)

日常任务用 low 或 medium。复杂调试用 high 或 xhigh。科学研究不在乎成本时用 max。

定价全貌

GPT-6.1 Sol 的标准输入/输出价格与 GPT-6 Sol 相同，但缓存输入费用减半。完整的分层价格表如下。

长上下文（输入 token 超过 272K）价格翻倍，输入 $4.00，缓存 $0.20，输出 $15.00 / 1M token。

来源见 OpenAI API 定价页，2026-10-01 检索。

与其他模型的价格对比

缓存输入从 $0.20（GPT-6 Sol）降到 $0.10（GPT-6.1 Sol），对 agentic 场景意义很大。一个 10 万 token 的缓存前缀，每次请求用 GPT-6.1 Sol 只需 $0.01，用 GPT-6 Sol 则要 $0.02。同样的上下文复用，成本减半。

从 GPT-6 Sol 迁移

已经在跑 GPT-6 Sol 的话，迁移很简单。

第一步，换模型 ID。

- model="gpt-6-sol"
+ model="gpt-6.1-sol"

第二步，检查 reasoning effort 设置。 GPT-6.1 Sol 不支持 none 和 minimal（GPT-6 Sol 支持）。如果你在用，换成 low。

- reasoning={"effort": "none"}
+ reasoning={"effort": "low"}

第三步，测试你的 prompt。 GPT-6.1 Sol 在事实准确性和对齐上有提升，大多数情况下现有 prompt 不需要改动。OpenAI 的 Using GPT-6 指南 提供了 GPT-6 系列的 prompt 最佳实践。

第四步，更新预算估算。 标准输入/输出价格不变，但缓存输入减半。如果你的工作负载缓存比重大，月账单应该会下降。

需要留意的行为差异

• GPT-6.1 Sol 在模糊 prompt 上可能比 GPT-6 Sol 更少追问（它继承了更多 Astra 的主动性）
• 事实出错率显著下降，之前需要人工校验的回复现在可能更可靠
• 在 max reasoning effort 下，GPT-6.1 Sol 会比 GPT-6 Sol 产生更多输出 token（更强的推理能力消耗更多 token）

通过 TheRouter 路由 GPT-6.1 Sol

TheRouter 将 OpenAI 兼容的请求路由到配置好的提供商。把 GPT-6.1 Sol 加入你的路由配置，只需将 SDK 指向 TheRouter 端点。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://your-therouter-endpoint.com/v1",
    api_key="your-therouter-key",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="分析这个代码库的安全漏洞……",
)

回退配置

一个适合中端价位段的回退链如下。

1. GPT-6.1 Sol 主路由，近 Astra 质量，$2/$10
2. Claude Sonnet 5 回退，定价一致，换了提供商
3. GPT-6 Luna 成本回退，$0.10/$0.50，适合简单任务

这样你能获得提供商冗余，主路由和第一个回退之间的价格差异可以忽略。OpenAI API 宕机时，请求自动走 Anthropic 的 Sonnet 5，价格相同。

如果你同时需要顶级质量和成本保护，可以这样配置。

1. GPT-6.1 Sol 80% 任务的主路由
2. GPT-6 Astra 需要最强科研或桌面操作能力时升级
3. GPT-6 Luna 批处理和大量简单任务

什么任务走什么模型

能不能退掉 Astra

对大多数团队来说，可以。账算得过来。

• GPT-6.1 Sol 在最重要的编码基准（DeepSWE v1.1）上追平 Astra
• 在 professional work 上，GPT-6.1 Sol 接近 Astra，每任务成本只有五分之一
• 缓存输入 $0.10/M，是 Astra 的 $1.00/M 的十分之一

例外情况是，如果你的工作负载必须要 Terminal-Bench Science 上 68.1% 的绝对最高分，或者最复杂的桌面操作任务，把 Astra 留在路由配置里做升级通道。

实际操作建议是默认全部走 GPT-6.1 Sol。需要顶级推理的特定请求用 model="gpt-6-astra" 标记。观察一周质量指标，再决定要不要彻底从默认路由里去掉 Astra。

上线检查清单

上生产之前过一遍。

• 所有配置中把模型 ID 从 gpt-6-sol 改为 gpt-6.1-sol
• 确认没有代码在用 reasoning.effort: "none" 或 "minimal"（不支持）
• 用新的 $0.10/M 缓存输入费率更新成本预估
• 测试 prompt 行为（事实准确性和对齐有提升，输出可能不同）
• 确认 SDK 版本支持 Responses API（openai >= 1.70）
• 如果使用 TheRouter 或其他 gateway，配好回退路由
• 监控 max reasoning effort 下的 token 用量（比 GPT-6 Sol 多）

常见错误与解决办法

"Model not found" 错误 确认你用的模型 ID 是 gpt-6.1-sol（6 和 1 之间是点号，不是横杠）。gpt-61-sol 和 gpt-6-1-sol 都不行。

"Unsupported reasoning effort" 错误 GPT-6.1 Sol 不接受 none 和 minimal。最低用 low。

max effort 下成本超出预期 GPT-6.1 Sol 在 max reasoning effort 下比 GPT-6 Sol 产生更多输出 token。检查 response usage 中的 reasoning_tokens，必要时设置 reasoning.max_tokens 限制开支。

Responses API 与 Chat Completions GPT-6.1 Sol 的 tool calling 只走 Responses API。需要 function calling 时用 client.responses.create()，不要用 client.chat.completions.create()。

常见问题

GPT-6.1 Sol 能替代 GPT-6 Sol 吗？ 可以。OpenAI 把 GPT-6.1 Sol 定位为直接升级。标准输入/输出价格相同，所有基准表现更好，缓存输入更便宜。新项目没有理由继续用 GPT-6 Sol。

能在 ChatGPT 里用 GPT-6.1 Sol 吗？ GPT-6.1 Sol 可在 ChatGPT Work 和 Codex 中使用，Chat 界面暂未上线。API 端可以正常使用。

GPT-6.1 Sol 支持图片输入吗？ 支持。GPT-6.1 Sol 接受文本和图片输入（文本输出）。所有最新 OpenAI 模型都支持文本和图片输入，详见 Models 页面。

上下文窗口多大？ 105 万 token。输入 token 超过 272K 时适用长上下文定价，标准费率翻倍。

Amazon Bedrock 上能用吗？ 可以，通过 Bedrock Mantle 的 /openai/v1 base path 接入。Responses API 和 Chat Completions 都支持（来源）。

应该用 Fast mode 还是 Ultrafast mode？ Fast mode（标准价格的 2 倍）让 token 生成速度翻倍。Ultrafast mode 已为 GPT-6.1 Sol 宣布，最高 8 倍加速，但具体可用性还在推出中。批处理和异步场景用标准速度，延迟敏感的生产环境用 Fast mode。

GPT-6.1 Sol 和 Claude Sonnet 5 怎么选？ 两者价格相同，都是 $2/$10。GPT-6.1 Sol 上下文窗口更大（105 万 vs Sonnet 5 的 20 万 token），桌面操作能力更强。Sonnet 5 在某些创意和对话任务上可能更有优势。我们在 GPT-6 Sol vs Claude Sonnet 5 一文中做了详细对比。GPT-6.1 Sol 的出现让天平进一步向 OpenAI 倾斜。

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本文中的定价和基准数据来源于 OpenAI 官方定价页、OpenAI GPT-6.1 Sol 发布公告、Artificial Analysis 和 BenchLM，均于 2026 年 10 月 1 日检索。基准数据除另有说明外均为 OpenAI 自报。