OpenAI 推出 GPT-6.1 Sol 與 Ultrafast 推論層：五分之一旗艦定價、每秒 300 token 的速度選項

這是 OpenAI GPT-6 Sol 系列的延伸報導。GPT-6.1 Sol 是 GPT-6 Sol 的升級版，OpenAI 在 DevDay 開發者大會宣布，定價維持不變——每百萬 input token $2、output $10——卻宣稱在多項基準上逼近旗艦 GPT-6 Astra 的表現，而 Astra 的標準定價是 $10/$50，整整貴了五倍。這個定價結構正在重新劃分 AI 推論的成本曲線。

最關鍵的數字不是那個五分之一，而是快取 input 定價從 $0.20 降到 $0.10——砍半。對企業代理應用而言，系統指令、程式碼庫上下文、政策文件這類在每次呼叫間反覆重用的素材，才是真正的成本大頭，快取讀取費用比標題定價更直接影響大量執行時的實際帳單。OpenAI 說白了：Sol 是要讓開發者拿來跑代理、把量拉起來的那個層，Astra 則是偶爾才拿出來的最大火力。

效能方面，OpenAI 引用了幾項自家測試結果。在 DeepSWE v1.1 軟體工程基準上，GPT-6.1 Sol 宣稱與 Astra 打平；在測試真實代理跨 47 個工具的 AutomationBench 上，打贏 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 2.2 個百分點，同時成本只有 Opus 5.5 的三分之一；在桌面操作基準 OSWorld 2.0 上，與 Astra 差距收窄到 2.1 個百分點，但每次任務成本只需 Astra 的七分之一。這些數字都是 OpenAI 自行測試的結果，不是第三方驗證，需要打一定折扣。

同場公布的是 Ultrafast 推論層，定價是標準方案的六倍——若以 GPT-6 Astra 計算，input 達每百萬 $60、output 達 $300。速度上，OpenAI 聲稱在 API 端最高可達每秒 300 token、Codex 內快八倍，在旗艦等級模型中屬高速端。但橫向比較不那麼壓倒性：第三方機構 Artificial Analysis 的數據顯示 Gemini 3.5 Flash 約每秒 201 token，而專門為吞吐量優化的模型如 Mercury 2 約 769 token、Celeris-1 更高達約 1,491 token。OpenAI 的差異化論述是：它在旗艦智能等級的模型上提供高速推論，而不是用精簡模型換速度。Ultrafast 目前僅對 Pro 500 與 Enterprise 客戶開放，GPT-6.1 Sol 的 Ultrafast 版本則預告在幾天後推出。

對企業技術決策者來說，這套定價體系把過去「選哪個模型」的單一決策，拆成三個軸：智能、成本、延遲。代理工作流、文件處理、後台批次作業——量大但不趕時間——可以全部往 GPT-6.1 Sol 推；互動式客服、即時財務分析、事故應對這類使用者在等待的場景，才值得付 Ultrafast 的溢價。這個設計對 OpenAI 自己也有好處：讓企業把更多量跑在平台上，而不是因為旗艦太貴而分散到競爭對手。能不能守住這個格局，取決於 Sol 的效能縮口速度夠不夠快——如果開發者認為 Sol 「夠用」，Astra 就只剩少數場景的選項，不再是預設起點。