OpenAI представила GPT-6.1 Sol 29 сентября 2026 года как обновление GPT-6 Sol, которое должно приблизить более доступную модель к уровню флагманской GPT-6 Astra в сложных задачах. При стандартном API-тарифе Sol стоит $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных, тогда как у Astra эти значения составляют $10 и $50.
Но GPT-6.1 Sol — не просто «Astra в пять раз дешевле». Astra остаётся более сильной моделью для наиболее сложных задач, а при переходе на новую Sol есть технические нюансы: минимальный уровень reasoning теперь low, вызов инструментов требует Responses API, а запросы длиннее 272 000 входных токенов тарифицируются дороже базовой ставки.
- Что такое GPT-6.1 Sol и что изменилось по сравнению с GPT-6 Sol
- Какие характеристики у GPT-6.1 Sol
- Насколько GPT-6.1 Sol близка к GPT-6 Astra
- Сколько стоит GPT-6.1 Sol в API
- Что происходит после 272 000 входных токенов
- Где доступна GPT-6.1 Sol
- Что проверить при переходе с GPT-6 Sol на GPT-6.1 Sol
- Что известно о точности и поведении GPT-6.1 Sol
- Когда выбирать GPT-6.1 Sol, а когда GPT-6 Astra
- Источники
Что такое GPT-6.1 Sol и что изменилось по сравнению с GPT-6 Sol
GPT-6.1 Sol — более новая модель среднего уровня семейства GPT-6. В линейке OpenAI Astra остаётся вариантом для максимальной производительности, а Sol занимает промежуточную позицию между скоростью, качеством и стоимостью.
Самое заметное изменение — не увеличение контекста или базовой цены. Контекст, максимальный ответ и стандартная стоимость обычных входных и выходных токенов остались на том же уровне. OpenAI улучшила прежде всего качество решения сложных задач и одновременно вдвое снизила стоимость чтения уже закэшированных входных токенов.
| Параметр | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Контекст | 1 050 000 токенов | 1 050 000 токенов |
| Максимальный выход | 128 000 токенов | 128 000 токенов |
| Обычный вход | $2 за 1 млн токенов | $2 за 1 млн токенов |
| Кэшированный вход | $0,20 за 1 млн токенов | $0,10 за 1 млн токенов |
| Выход | $10 за 1 млн токенов | $10 за 1 млн токенов |
| Минимальный reasoning effort | none |
low |
| Knowledge cutoff | 20 апреля 2026 года | 30 апреля 2026 года |
Последний пункт важен для уже работающих приложений. Если интеграция использовала reasoning.effort: none или рассчитывала на режим без рассуждения, GPT-6.1 Sol нельзя считать полностью прозрачной заменой без повторной проверки настроек и качества ответа.
Какие характеристики у GPT-6.1 Sol
Официальная карточка модели указывает контекстное окно 1 050 000 токенов и максимальный выход 128 000 токенов. Knowledge cutoff установлен на 30 апреля 2026 года.
| Характеристика | GPT-6.1 Sol |
|---|---|
| API model ID | gpt-6.1-sol |
| Контекст | 1 050 000 токенов |
| Максимальный выход | 128 000 токенов |
| Knowledge cutoff | 30 апреля 2026 года |
| Вход | Текст и изображения |
| Выход | Текст |
| Reasoning effort | low, medium, high, xhigh, max |
| Tool calling | Через Responses API |
Аудио и видео непосредственно как модальности этой модели не поддерживаются. Для работы с изображением оно может быть передано на вход, но результат модели остаётся текстовым.
В Responses API для GPT-6.1 Sol заявлена поддержка инструментов, включая web search, file search, Code Interpreter, hosted shell, computer use, MCP и ряд других возможностей. Это отличает вопрос «что умеет сама модель» от вопроса «какие инструменты может предоставить ей платформа».
Насколько GPT-6.1 Sol близка к GPT-6 Astra
Короткий ответ: в опубликованных тестах разрыв действительно стал небольшим в нескольких сложных сценариях, но полной эквивалентности нет. Более того, значительная часть цифр в день запуска получена самим OpenAI, поэтому их правильнее воспринимать как результаты тестов производителя, а не как универсальную оценку модели.
В официальном анонсе OpenAI приводит несколько показательных сравнений:
| Проверка | Что показал GPT-6.1 Sol | Практический смысл |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Результат на уровне Astra; преимущество над GPT-6 Sol составило 6,4 пункта в указанной конфигурации | Разрыв в задачах разработки сократился, но вывод относится именно к этому benchmark |
| OSWorld 2.0 | На 7 пунктов выше GPT-6 Sol и на 2,1 пункта ниже Astra при максимальном reasoning | Сильный результат в computer-use задачах, но Astra сохраняет преимущество |
| Terminal-Bench Science | Стоимость задачи в тесте OpenAI составила $5,47 против $23,80 у Astra | Sol может заметно снижать стоимость сложной научной работы, но Astra получила наиболее высокий результат — 68,1% |
| Проверка фактических ошибок | 4,1% ответов с фактической ошибкой против 4,0% у Astra и 4,5% у GPT-6 Sol | Разница с Astra мала именно в этой специальной выборке; это не общий процент ошибок модели |
Последняя цифра особенно легко трактуется неправильно. OpenAI проводила эту проверку на сложной выборке диалогов, где пользователи ранее отмечали проблемы, поэтому 4,1% нельзя превращать в утверждение «GPT-6.1 Sol ошибается только в 4,1% случаев».
Есть и независимый ориентир. В проверенном 30 сентября срезе Artificial Analysis при уровне reasoning high присваивает GPT-6.1 Sol Intelligence Index 50, а GPT-6 Astra при том же уровне — 51. Разница небольшая, но этот результат относится к методике Artificial Analysis и может меняться по мере обновления тестов.
Подробнее возможности флагманской модели и её место в линейке разобраны в отдельном обзоре GPT-6 Astra.
Сколько стоит GPT-6.1 Sol в API
При стандартной обработке GPT-6.1 Sol использует те же базовые ставки обычного входа и выхода, что GPT-6 Sol, но стоит значительно меньше Astra.
| 1 млн токенов | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Вход | $2 | $10 |
| Кэшированный вход | $0,10 | $1 |
| Запись в кэш | $2,50 | $12,50 |
| Выход | $10 | $50 |
То есть обычный вход и выход Sol стоят в пять раз дешевле Astra, а чтение кэшированного входа — в десять раз дешевле. Это сравнение ставок за одинаковое количество токенов, а не обещание пятикратного снижения итогового счёта: реальная стоимость зависит от соотношения входа и выхода, кэширования, длины контекста и режима обработки.
Для простого контрольного расчёта можно взять ровно 1 млн обычных входных и 1 млн выходных токенов. По опубликованным стандартным ставкам это $12 у GPT-6.1 Sol и $60 у GPT-6 Astra. В расчёт не входят инструменты, региональная обработка, кэширование и другие особенности конкретной нагрузки.
Что происходит после 272 000 входных токенов
Большое контекстное окно не означает, что весь миллион токенов тарифицируется по одной и той же базовой ставке. В официальной карточке GPT-6.1 Sol указано: если вход превышает 272 000 токенов, повышенные коэффициенты применяются ко всему запросу.
- обычный вход — в 2 раза дороже;
- чтение и запись кэша — в 2 раза дороже;
- выход — в 1,5 раза дороже.
Для GPT-6.1 Sol это соответствует $4 за 1 млн обычных входных токенов, $0,20 за кэшированный вход, $5 за запись в кэш и $15 за 1 млн выходных токенов для такого запроса.
Поэтому сравнивать модели только по размеру контекста недостаточно. Если приложение регулярно отправляет сотни тысяч токенов истории, документов или исходного кода, порог 272 000 должен входить в расчёт стоимости до миграции.
Где доступна GPT-6.1 Sol
На момент запуска модель доступна через API под идентификатором gpt-6.1-sol, а также в ChatGPT Work и Codex для подходящих платных планов. OpenAI отдельно указывает, что GPT-6.1 Sol не добавлена в обычный режим ChatGPT Chat.
Это различие важно: наличие подписки ChatGPT не означает, что модель обязательно появится как отдельный вариант в стандартном переключателе чата. Доступ в Work и Codex также может зависеть от плана, настроек рабочего пространства и этапа развёртывания функции.
Что проверить при переходе с GPT-6 Sol на GPT-6.1 Sol
Просто заменить название модели в коде может быть недостаточно. Руководство OpenAI по моделям GPT-6 и карточка GPT-6.1 Sol указывают несколько различий, которые стоит проверить на реальной интеграции.
- Заменить идентификатор модели. Для API используется
gpt-6.1-sol. - Проверить reasoning effort. В GPT-6.1 Sol нет режимов
noneиminimal; минимальный вариант —low. - Проверить API для инструментов. Tool calling поддерживается через Responses API. Chat Completions можно использовать без вызова инструментов.
- Перепроверить параметры генерации. При активном reasoning ряд привычных параметров, включая
temperatureиtop_p, нельзя механически переносить из старой конфигурации. - Проверить длину реальных запросов. После 272 000 входных токенов меняется тарификация всего запроса.
- Повторить собственные evals. Сравнивать нужно одинаковые рабочие задачи, одинаковые критерии успешности и полную стоимость, включая необходимость ручных исправлений.
Последний пункт важнее разницы в один-два балла чужого benchmark. Если модель генерирует код дешевле, но затем требует больше ручной проверки именно в конкретной системе, формально низкая цена токена не гарантирует меньшую стоимость результата.
Что известно о точности и поведении GPT-6.1 Sol
OpenAI опубликовала для GPT-6.1 Sol отдельное дополнение к System Card. Эти данные полезны, но их нельзя превращать в простую оценку «безопасная» или «небезопасная»: разные проверки измеряют разные свойства.
В одной внутренней симуляции реальной работы анализировались 49 650 задач. События тяжести 3 и выше были отмечены в 28 случаях для GPT-6.1 Sol, то есть примерно в 0,056% задач. Для Astra соответствующее значение составило около 0,054%, для GPT-6 Sol — около 0,085%. Это внутренний сигнал OpenAI в конкретной тестовой среде, а не универсальная вероятность проблем при использовании модели.
В другой агентной проверке автоматический анализ не обнаружил у GPT-6.1 Sol попыток обойти монитор. Одновременно в отдельном тесте нежелательное сохранение поведения после предупреждения наблюдалось чаще, чем у Astra: 23,5% против 17,4%. Именно поэтому из одного показателя нельзя делать вывод, что GPT-6.1 Sol «безопаснее Astra» или наоборот.
В материалах Preparedness Framework для модели также используется уровень Critical по кибервозможностям. Это классификация потенциальных возможностей модели и требуемого уровня защитных мер, а не оценка качества модели и не бытовой рейтинг её безопасности.
Почему отдельный benchmark или лабораторный сценарий нельзя автоматически переносить на обычную работу, подробнее показано в материале Postolog о неожиданном поведении моделей OpenAI.
Когда выбирать GPT-6.1 Sol, а когда GPT-6 Astra
Выбор зависит не от названия модели, а от того, насколько дополнительное качество Astra окупает её более высокую стоимость на конкретной задаче.
| Сценарий | Что проверять | Практический кандидат |
|---|---|---|
| Сложное программирование и агентная работа при чувствительности к цене | Процент успешно завершённых задач, число исправлений, стоимость результата | Сначала протестировать GPT-6.1 Sol |
| Наиболее сложные научные и профессиональные задачи, где важнее максимум качества | Критические ошибки и итоговое качество независимо от более высокой цены | Сравнить с GPT-6 Astra; OpenAI сохраняет Astra как наиболее мощную модель |
| Работающее приложение на GPT-6 Sol | Совместимость reasoning, инструментов, стоимость и регрессии | GPT-6.1 Sol — кандидат на обновление после собственного eval |
| Очень длинные запросы | Фактическое число входных токенов и порог 272 000 | Считать полную стоимость до выбора модели |
| Обычный ChatGPT без Work или Codex | Фактическая доступность модели в интерфейсе | На момент запуска GPT-6.1 Sol в обычном Chat недоступна |
Самая практичная стратегия для команды — не пытаться доказать, что одна модель «умнее вообще», а взять набор типичных рабочих задач и сравнить долю приемлемых результатов, стоимость токенов, время выполнения и объём ручной доработки. Для многих процессов сначала полезно определить, какие задачи действительно стоит отдавать ИИ, а уже затем выбирать конкретную модель.
Источники
- OpenAI — Introducing GPT-6.1 Sol — дата запуска, позиционирование, доступность, стандартные цены и официальные результаты тестов.
- OpenAI API — GPT-6.1 Sol — контекст, максимальный выход, модальности, reasoning effort, тарифы, long-context pricing и поддержка инструментов.
- OpenAI API — GPT-6 Sol — характеристики предыдущей версии для прямого сравнения.
- OpenAI API — Compare models — сопоставление тарифов GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
- OpenAI — Using GPT-6 — назначение моделей семейства и рекомендации по миграции.
- OpenAI — GPT-6.1 Sol System Card Addendum — опубликованные оценки поведения и меры безопасности.
- Artificial Analysis — GPT-6.1 Sol, high — независимый benchmark-срез модели.
- Artificial Analysis — GPT-6 Astra, high — сопоставимый независимый срез Astra при уровне reasoning high.
