OpenAI 在 Codex 与 ChatGPT Work 推出 GPT-6.1 Sol：面向长时编码任务，成本低于 Astra
据 IT之家 9 月 30 日消息，在当天举行的 OpenAI 开发者日活动中，OpenAI 官方宣布在 Codex 和 ChatGPT Work 中上线 GPT-6.1 Sol 模型。官方介绍称，该模型在处理复杂任务时，性能接近 Astra，但成本低于 Astra，并更适合代码、应用程序和文档场景中的重复性、长时间运行任务。对于关注 AI 编程工具、企业自动化和软件研发效率的用户来说，这意味着 OpenAI 正在把高能力模型进一步拆分到更具体的工作流中，而不是只依赖单一旗舰模型覆盖所有场景。
GPT-6.1 Sol 的定位：不是通用炫技，而是面向“长任务”的生产力模型
从官方描述看，GPT-6.1 Sol 的核心卖点并不是单次问答或多模态展示，而是更偏向实际工作中的持续执行能力。它被用于 Codex 和 ChatGPT Work，说明 OpenAI 希望让这一模型承担更多软件开发与企业协作中的后台型任务，例如围绕代码库进行修改、处理应用程序相关流程、生成或维护文档等。
这类任务通常有几个共同特征：上下文较长、步骤较多、重复度高，并且需要模型在较长时间内保持稳定输出。与面向即时聊天的模型相比，开发者和团队更关心的是单位成本、稳定性和可持续调用。因此，OpenAI 强调 GPT-6.1 Sol 在复杂任务上的能力接近 Astra，同时成本更低，实际上是在向开发者释放一个信号：高复杂度任务不一定都要使用最昂贵的模型。
- 上线位置：Codex 与 ChatGPT Work。
- 主要场景：代码、应用程序、文档中的重复性和长时间运行任务。
- 官方定位：复杂任务表现接近 Astra，但成本低于 Astra。
- 可用范围：取决于用户套餐、客户端和工作区设置。
定价信息显示：OpenAI 正在细分“高性能但更便宜”的模型层级
定价方面，据 @LuminaBench 透露，GPT-6.1 Sol 每 100 万 tokens 输入费用为 2 美元，缓存输入费用为 0.1 美元，输出费用为 10 美元。来源同时给出了折合人民币参考：输入约合 13.4 元，缓存输入约合 0.67 元，输出约合 67.2 元。需要注意的是，这一定价信息来自第三方披露，具体计费规则仍应以 OpenAI 官方实际页面为准。
从价格结构可以看出，缓存输入费用明显低于普通输入费用，这对长上下文和重复工作流尤其重要。在代码库维护、文档批处理、自动化测试说明生成等任务中，模型往往需要反复读取相似上下文。如果缓存机制可被有效利用，企业在搭建 AI 编程助手或内部知识处理工具时，可能获得更可控的成本。
同时，输出费用高于输入费用，也延续了大模型 API 计费中的常见模式：真正昂贵的部分往往是生成过程。对于开发者而言，如何减少无效输出、优化提示词结构、控制任务拆分粒度，会直接影响实际使用成本。
影响与解读：AI 编程工具进入“模型组合”阶段
GPT-6.1 Sol 的推出，反映出一个明确趋势：AI 编程和企业办公不再只是选择“最强模型”，而是根据任务类型配置不同模型。旗舰模型负责高难度推理、规划和关键决策，成本更低的专用模型则处理大量重复、长时、可流程化的任务。这种分层策略，对于 OpenAI、开发者平台和企业客户都有现实意义。
对 OpenAI 来说，Codex 和 ChatGPT Work 是连接开发者与企业用户的重要入口。将 GPT-6.1 Sol 放入这些产品中，有助于提升使用频率，也能让企业在可接受成本下扩大 AI 覆盖面。对开发团队来说，未来的研发工具链可能会变成由多个模型协作的系统：一个模型理解需求，一个模型修改代码，一个模型补全文档，另一个模型检查变更风险。
不过，来源显示 GPT-6.1 Sol 的可用性取决于套餐、客户端和工作区设置，这意味着并非所有用户都能立即使用。对于中文开发者和企业用户，短期更值得关注的是：该模型是否会进入更多 API 或工作区配置选项，以及 Codex 中相关能力是否能稳定适配真实项目中的大型代码库。
总体来看，GPT-6.1 Sol 并不是一次单纯的模型更新，而是 OpenAI 在 AI 软件工程与企业自动化方向上的一次产品化推进。它的关键词不是“最强”，而是接近高端模型能力、面向长时任务、成本更低。如果后续体验与官方定位一致，这类模型可能会成为企业部署 AI 助手和开发者构建自动化工作流时的重要选择。