GPT-6.1 Sol 上线：逼近 Astra，缓存读取再降一半

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核心要点

• 缓存读取降一半：gpt-6.1-sol 输入 $2 / 输出 $10 与 gpt-6-sol 持平，缓存读取从 $0.20 降到 $0.10（每百万 tokens），只有标准输入价的 5％。多轮对话、Agent、编程助手这类缓存命中率高的负载，账单会明显下降
• 能力逼近 Astra：Artificial Analysis 智能指数 max 档 52 分，比 GPT-6 Sol 高 4 分、只比 GPT-6 Astra 低 1 分；官方称 DeepSWE v1.1 与 Astra 持平，价格约为 Astra 的五分之一
• 事实错误更少：官方在刻意设计的高难度事实类提示上测得，低推理力度下含事实错误的回答占比从 11.4％ 降到 7.7％
• API易 已上线：四项计费与官网逐项一致，不加价；折扣来自网站充值活动，详见 充值优惠说明
• 注意一处变化：推理力度不再支持 none，最低为 low

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背景介绍

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详细解析

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性能基准

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核心特性

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技术规格

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实际应用

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推荐场景

• 编程助手与 Agent：多轮对话里系统提示和代码上下文反复命中缓存，缓存读取减半直接体现在账单上
• 长文档分析：同一份合同、财报、代码库反复提问，缓存命中部分只按 $0.10 计费
• 原本用 Astra 的中等难度任务：可以先拿 GPT-6.1 Sol 跑一轮对比，能力接近而价格约为五分之一

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代码示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-your-apiyi-key", base_url="https://api.apiyi.com/v1")

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},   # low / medium / high / xhigh / max
    input="审查这段代码，指出潜在 Bug 并给出修复建议：……",
)
print(response.output_text)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-your-apiyi-key", base_url="https://api.apiyi.com/v1")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning_effort="medium",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用三句话总结这份需求文档的核心目标：……"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

curl https://api.apiyi.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-apiyi-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "input": "用一句话说明 GPT-6.1 Sol 相比 GPT-6 Sol 的变化"
  }'

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最佳实践

• 从 GPT-6 Sol 迁移基本只改模型名：gpt-6-sol → gpt-6.1-sol。唯一要检查的是推理力度——原来传 none 的代码要改成 low
• 带工具调用优先走 Responses：OpenAI 模型文档把工具调用列在 Responses API 下，函数调用、多步 Agent 建议用 /v1/responses
• 把稳定内容放在最前面：系统提示、工具定义、长文档放在消息开头，后续轮次才能命中缓存，享受 $0.10 的缓存读取价
• 上下文尽量压在 272K 以内：超过后整条请求进入更高一档计费（见下方阶梯表）
• 给推理留输出余量：推理 token 计入输出上限，max_output_tokens 不要压得太紧

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价格与可用性

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定价信息

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长上下文阶梯

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缓存减半能省多少

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可用分组与端点

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叠加网站充值活动

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总结与建议

1. 正在用 gpt-6-sol 的用户：换成 gpt-6.1-sol，检查一下有没有传 reasoning_effort: none，其余不用改
2. 正在用 gpt-6-astra 做中等难度任务的用户：拿自己的任务对比一轮，能力接近的话成本约降到五分之一
3. 重度缓存场景：把稳定前缀放在消息最前面，让缓存减半的红利最大化