GPT-6 Sol 评测
核对 GPT-6 Sol 的发布时间、API 费用与编程用途，再结合实际接入条件选择模型。
新版的编程表现、费用和升级变化见GPT-6.1 Sol 评测。下文保留旧版 GPT-6 Sol 的分析。
GPT-6 Sol 于 2026 年 9 月 22 日正式发布，官方定位是复杂编程与 Agent 工作流，标准 API 价格为每百万输入 $2、输出 $10。本文的判断是：涉及多个关联决策的开发任务值得优先测试 Sol，规则明确的批量提取则可以先测 Luna。决定价值的应是最后通过验收的工作。
资料核验于 2026 年 9 月 28 日。 本文是基于 OpenAI 官方规格和可复算费用的发布评测，未运行两款模型的独立对照测试。下文选型建议是测试起点，不能当成已测得的准确率、速度或排名。
GPT-6 Sol 什么时候发布？现在能用吗？
OpenAI 的 API 更新记录确认，gpt-6-sol 和 gpt-6-luna 于 2026 年 9 月 22 日发布。页面上的文章发布或更新时间是编辑时间，不代表另一个模型发布日期。
9 月 25 日，OpenAI 公布了影响 Sol、Luna 图像理解的编码问题修复，涉及 API 和 Codex，并建议重新测试受影响的视觉任务。模型已发布、客户端模型列表已出现、具体账号或网关可调用，是不同的检查项。接入前确认所选路由的目录与权限，不把发布公告理解成所有账号都能立即使用。
GPT-6 Sol 值得用吗？先看评测结论
跨文件修改、调试和多步工具分析，是 Sol 更值得验证的方向。 这些任务符合官方定位，但通过标准应该是保留原有约束、完成正确修改并通过测试。
100K 输入加 10K 计费输出的标准 token 成本为 $0.30。这给出了预算起点，尚不能证明完成一个真实任务更便宜。在同任务对照验证质量、延迟与人工修复成本前，应保留现有模型路线。
GPT-6 Sol 参数与上下文窗口
| 项目 | GPT-6 Sol |
|---|---|
| API 模型 ID | gpt-6-sol |
| 发布时间 | 2026-09-22 |
| 上下文窗口（token） | 1,050,000 |
| 预留 128K 输出后的输入预算（计算值） | 922,000 |
| 最大输出（token） | 128,000 |
| 输入 / 输出 | 文本与图片 / 文本 |
| 推理强度 | none, low, medium, high, xhigh, max |
| 知识截止时间 | 2026-04-20 |
Sol 默认使用 medium 推理。在 1,050,000-token 上下文里预留完整的 128,000 输出，减法得到 922,000 输入预算；这是容量规划计算，不是另一个独立的官方最大输入声明。推理也占用输出预算，客户端或路由还可能有额外约束。相同上下文容量不代表相同的召回率或编程质量。
GPT-6 Sol API 价格是多少？
以下为 OpenAI 直连 API 的 Standard 价格，单位为美元 / 百万 token，不是 OmniaKey 网关报价。
| 计费项目 | 输入不超过 272K | 输入超过 272K |
|---|---|---|
| 未缓存输入 | $2.00 | $4.00 |
| 缓存读取 | $0.20 | $0.40 |
| 缓存写入 | $2.50 | $5.00 |
| 输出 | $10.00 | $15.00 |
输入超过 272K token 时，整个请求的输入与缓存费率变成 2 倍，输出费率变成 1.5 倍，并非只有超出部分加价。按当前文档表述，恰好 272K 仍属于低价档。
官方将 Batch、Flex 定为适用 Standard 费率的 50%，Fast mode 为 2 倍，符合条件的区域处理另加 10%。各处理模式有独立的可用条件；价格倍率不等于延迟保证。
一次 GPT-6 Sol 编程任务要花多少钱？
| 假设工作量 | 模型 token 成本 |
|---|---|
| 100K 未缓存输入 + 10K 计费输出 | $0.30 |
| 300K 未缓存输入 + 10K 计费输出 | $1.35 |
| 1,000 个任务，每个 10K 输入 + 1K 计费输出 | $30.00 |
第一行是 0.10 × $2 + 0.01 × $10 = $0.30；第二行必须用长上下文价格，得到 0.30 × $4 + 0.01 × $15 = $1.35。如果 Agent 在多轮工具调用中反复携带整个仓库，费用也会反复产生，不能只计算最后一条回答。
这些是算例，不是实际账单。计费输出包括推理 token 与可见文本；假设每个任务只运行一次、没有缓存写入或命中，未计工具、存储、税费与人工审核。复核实际调用时应读取 usage 数据。
GPT-6 Sol 编程能力与 benchmark 怎么看？
官方模型页确认了工具、结构化输出、长上下文等开发能力，并将 Sol 定位于复杂编程。这些是功能证据，不能直接换算成 SWE-bench 分数，也不能推导为某个仓库的成功率。本文没有给出未经验证的跑分排名。
比较有意义的测试包括跨文件 bug、兼容性约束下的重构，以及需要先定位原因的失败测试。检查修改后的代码是否通过原有测试、是否实现目标行为、是否引入无关改动，并记录重试与人工修复时间。看起来合理但要修二十分钟的 patch，不应被算作低成本成功。
Sol、Luna 和 Astra 分别适合什么任务？
- 关联较多的工程任务先测 Sol。 例如阅读代码、选择方案并实施修改的一整段流程，用可执行测试确认收益。
- 边界明确的工作先测 Luna。 字段提取、分类和局部转换更容易验证，目录 token 价格也更低，详见Luna 评测。
- 难题再评估 Astra。 OpenAI 将其定位为最高能力旗舰，应根据失败类型升级，而不是让每次请求都消耗旗舰预算。
gpt-6-sol 与 gpt-5.6-sol 是不同 ID。迁移时保留旧路线，固定输入、工具权限与验收命令。一次只调整模型更容易判断效果，同时重写整个 Agent 配置会混淆变量。
API 接入与工具调用限制
两者都支持 Responses 和 Chat Completions。需要同时使用推理与工具时选 Responses API。模型页限定 Chat Completions 只有在 reasoning_effort=none 时支持 function calling，不能因两个端点都存在就假定工具行为完全相同。
Responses 的 reasoning.effort 支持 none、low、medium、high、xhigh、max。先固定档位测试，再依据验收结果增加推理预算。两者均支持结构化输出和图片输入；原生输出是文本，调用图片生成工具属于另一项操作。
curl --fail-with-body https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"reasoning": {
"effort": "medium"
},
"input": "检查下面函数的边界情况并提出最小修改：function divide(a, b) { return a / b; }"
}'
本页请求示例与价格均以 OpenAI 直连为准。通过 OmniaKey 使用时，请在实时模型目录核对具体路线、功能和报价。OpenAI 发布模型不等于某个网关、Codex 客户端或 ChatGPT 套餐已经开放。
常见问题
GPT-6 Sol 什么时候发布？
OpenAI API 更新日志记录的日期为 2026 年 9 月 22 日，模型 ID 是 gpt-6-sol。本文保留原有 URL，已将发布前的状态说明更新为正式评测。
GPT-6 Sol 编程比 Luna 强吗？
Sol 定位于复杂编程，Luna 定位于明确而高频的任务，因此广泛代码修改可以优先测试 Sol。但本文没有同条件 benchmark 能证明它在每个编程任务上都获胜，预算与选择方法见Sol 与 Luna 对比。
GPT-6 系列还有 Terra 吗？
截至 9 月 23 日，官方公开目录列出 gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna，未列出 gpt-6-terra。GPT-5.6 Terra 属于上一代。