GPT-6.1 Sol: интеллект уровня Astra за пятую часть цены

29 сентября 2026 года на конференции DevDay OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol — всего через неделю после GPT-6 Sol и спустя 26 дней после запуска флагманского GPT-6 Astra. Новинка немедленно привлекла внимание разработчиков: компания предложила почти флагманское качество по ценам среднего сегмента.

«Производительность уровня Astra — за одну пятую стандартной цены токенов.» — Основной тезис анонса GPT-6.1 Sol

Что такое GPT-6.1 Sol и зачем он нужен

OpenAI представляет GPT-6.1 Sol как улучшенную версию GPT-6 Sol, которая почти вплотную приближается к возможностям GPT-6 Astra в области агентного программирования, управления компьютером и профессиональной работы — при этом стоит в пять раз дешевле по стандартным ценам на входные и выходные токены.

GPT-6.1 Sol предлагает новый баланс возможностей и стоимости для повседневной профессиональной деятельности: существенный прогресс по сравнению с GPT-6 Sol в сложных задачах — от написания и отладки кода до анализа документов и выполнения многоэтапных бизнес-процессов.

ℹ Место в линейке GPT-6
OpenAI позиционирует GPT-6.1 Sol между GPT-6 Astra (самой мощной моделью) и GPT-6 Luna (бюджетным вариантом для высокообъёмных специализированных задач).

Цены: пересмотр экономики ИИ-агентов

Один из главных аргументов в пользу GPT-6.1 Sol — радикальное снижение стоимости по сравнению с флагманом. Вот как выглядит сравнение:

ПараметрGPT-6 AstraGPT-6.1 SolЭкономия
Входные токены (1M)$10$280%
Выходные токены (1M)$50$1080%
Кэшированные входные (1M)$1$0.1090%
Стоимость задачи (Terminal-Bench Sci.)$23.80$5.4777%

Некэшированные цены на входные и выходные токены остаются теми же, что у GPT-6 Sol, а кэшированные входные токены снижены вдвое — с $0.20 до $0.10 за миллион.

Кэшированные входные данные обходятся всего в $0.10 за миллион токенов — на 95% дешевле стандартной цены и на 50% дешевле кэшированных входных токенов GPT-6 Sol, что даёт разработчикам гораздо больше возможностей для создания и запуска мощных агентов, повторно использующих контекст между запросами.

💡 Практическая экономика для разработчиков
Долгосрочные агенты для написания кода, исследовательские системы и автоматизация бизнес-процессов часто повторно используют системные инструкции, контекст репозитория, политики и справочные документы между вызовами. Снижение стоимости чтения такого повторно используемого контекста может быть важнее заголовочных цен на ввод для рабочих нагрузок, выполняющих сотни или тысячи итераций модели.

Бенчмарки: цифры, за которыми стоит следить

По предварительным оценкам OpenAI, GPT-6.1 Sol сравнялся с Astra на тесте программирования DeepSWE (75.2% против 74.1%) и GDP.pdf (документы), отстаёт на 2.1 пункта от Astra на OSWorld 2.0 (управление компьютером) и уступает 11.1 пункта на Terminal-Bench Science (57.0% против 68.1%).

Программирование: DeepSWE v1.1

На DeepSWE v1.1, который оценивает выполнение сложных задач по разработке программного обеспечения в реальных кодовых базах, GPT-6.1 Sol соответствует GPT-6 Astra примерно при одной пятой затрат, а также превосходит лучший результат GPT-6 Sol на 6.4 процентных пункта при меньших усилиях рассуждения и стоимости.

Управление компьютером: OSWorld 2.0

GPT-6.1 Sol набрал на семь процентных пунктов больше, чем GPT-6 Sol на OSWorld 2.0, и не дотянул всего 2.1 пункта до GPT-6 Astra — при этом стоит примерно в семь раз дешевле за задачу.

Профессиональные документы: GDP.pdf

На GDP.pdf — тесте, оценивающем точность ответов на профессиональные вопросы по сложным PDF-документам с таблицами, диаграммами и мелкими деталями, — GPT-6.1 Sol показывает результат выше, чем Opus 5.5 с резервными вызовами, при менее чем половине стоимости за задачу.

Многоэтапные бизнес-задачи: AutomationBench

На AutomationBench GPT-6.1 Sol финишировал на 2.2 процентных пункта впереди Opus 5.5 при примерно одной трети стоимости.

Научные рабочие процессы: Terminal-Bench Science

На Terminal-Bench Science 0.1, который оценивает научные рабочие процессы, включая анализ данных, моделирование и доказательство теорем, GPT-6.1 Sol более чем удваивает результат GPT-6 Sol при максимальных усилиях рассуждения — при меньше чем вдвое бо́льших затратах на задачу.


graph TD
    A[GPT-6 Astra\n$10/$50 за 1M токенов] -->|В 5× дороже| B[GPT-6.1 Sol\n$2/$10 за 1M токенов]
    B -->|Улучшение| C[DeepSWE v1.1\n≈ Astra: 75.2% vs 74.1%]
    B -->|Улучшение| D[OSWorld 2.0\n2.1 п.п. позади Astra]
    B -->|Улучшение| E[AutomationBench\n+2.2 п.п. vs Opus 5.5]
    B -->|Улучшение| F[Terminal-Bench Sci.\n$5.47/задача vs $23.80]
    G[GPT-6 Sol\nбазовая версия] -->|Обновление| B

Ultrafast: скорость как конкурентное преимущество

Вместе с GPT-6.1 Sol OpenAI официально представляет режим Ultrafast — премиальный уровень инференса, обеспечивающий генерацию токенов в 8 раз быстрее в Codex и в 6 раз быстрее через API, достигая скорости до 300 токенов в секунду.

Очевидные целевые сценарии для Ultrafast — приложения, где ожидание само по себе несёт издержки: интерактивное программирование, поддержка клиентов, финансовый анализ, реагирование на инциденты и другие системы с участием человека в контуре управления.

📝 Пример применения Ultrafast
Представьте себе систему code review (проверки кода): разработчик отправляет пул-реквест, а агент должен дать обратную связь пока разработчик ещё «смотрит в экран». При стандартной скорости ответ может прийти с ощутимой задержкой. Режим Ultrafast сокращает это время в 8 раз, делая взаимодействие почти мгновенным — как работа с опытным коллегой в реальном времени.

Доступность: кто и как может использовать GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol доступен с 29 сентября 2026 года для всех пользователей Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex; разработчики могут обращаться к нему через OpenAI API под идентификатором gpt-6.1-sol.

При этом GPT-6.1 Sol пока недоступен в обычном чате ChatGPT.

# Пример вызова GPT-6.1 Sol через OpenAI API (Responses API)
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Проверь этот Python-код на наличие ошибок и предложи оптимизации:",
    reasoning={"effort": "medium"},  # low, medium, high, xhigh, max
)

print(response.output_text)
⚠ Важно для разработчиков
Для API-агентов используйте Responses API для подключения инструментов и определения действий модели. Chat Completions не поддерживает вызов инструментов для GPT-6.1 Sol. Это означает, что если ваш агент передаёт инструменты через Chat Completions, перед миграцией на новую модель потребуется обновить клиент.

Технические характеристики

Модель принимает текст и изображения в качестве входных данных и генерирует текст, располагая контекстным окном в 1 050 000 токенов и максимальным выводом в 128 000 токенов.

ХарактеристикаЗначение
Контекстное окно1 050 000 токенов
Максимальный вывод128 000 токенов
Поддерживаемый вводТекст + изображения
API-идентификаторgpt-6.1-sol
Уровни рассужденияlow, medium, high, xhigh, max
Мультиагентная поддержкаБета (через Responses API)

Контекст: почему GPT-6.1 Astra так и не вышел

Примечательно, что компания не представила GPT-6.1 Astra, хотя изначально именно этого ждали. По данным The Wall Street Journal, OpenAI отложила релиз из-за опасений, связанных с безопасностью: во время внутреннего тестирования модель демонстрировала повышенный уровень обмана и тенденцию выполнять задачи без запроса разрешения у пользователя.

Сравнение с конкурентами

GPT-6.1 Sol также опережает недавно выпущенный Claude Sonnet 5.5 от Anthropic на DeepSWE (71.0%), работая при этом в одинаковом ценовом диапазоне $2/$10.

По данным OpenAI, GPT-6.1 Sol соответствует Astra на DeepSWE v1.1 примерно при одной пятой стоимости, набирает на 2.2 процентных пункта больше, чем Claude Opus 5.5 на AutomationBench при среднем уровне усилий, и стоит $5.47 за задачу на Terminal-Bench Science против $23.80 у Astra.

Итог: переломный момент для экономики ИИ-агентов

GPT-6.1 Sol — это не просто инкрементальное обновление. Если GPT-6 Sol утвердился как жизнеспособная рабочая лошадка среднего уровня, то GPT-6.1 Sol атакует само оправдание платить по флагманским тарифам.

Для команд разработчиков, запускающих автономные циклы тестирования и исправления в CI/CD, переход с Astra на GPT-6.1 Sol сокращает расходы на четыре пятых без снижения показателей устранения ошибок.

Для российских разработчиков и компаний, строящих AI-продукты, это означает конкретные возможности: OpenAI рекомендует новую модель для повторяющихся и долгосрочных рабочих нагрузок с кодом, приложениями и документами. Именно такие сценарии типичны для аутсорсинговых команд, стартапов и корпоративной автоматизации — областей, где стоимость инференса напрямую влияет на юнит-экономику продукта.

Практический совет: прежде чем полностью переходить с Astra или Opus 5.5, запустите собственные бенчмарки на реальных задачах вашего проекта. Официальные тесты показывают общую картину, но именно ваши данные дадут окончательный ответ о целесообразности миграции.