OpenAI представила GPT-6.1 Sol – обновление GPT-6 Sol для программирования, работы с документами и выполнения задач в приложениях. По результатам опубликованных компанией тестов, новая модель приблизилась к GPT-6 Astra, сохранив пятикратную разницу в стандартной цене входных и выходных токенов. Доступ открыт через API, а также подписчикам Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex. В обычном режиме Chat модель пока не предлагается.
Цены Sol сохранились, а чтение из кэша подешевело вдвое
Миллион обычных входных токенов GPT-6.1 Sol стоит 2 $, выходных – 10 $, как и у предыдущей Sol. Основное изменение тарифа касается повторного использования контекста: чтение миллиона токенов из кэша обходится в 0,10 $ вместо 0,20 $. Это на 95% дешевле обычного входа новой модели и в десять раз дешевле чтения из кэша Astra.
Ниже приведены стандартные тарифы OpenAI API за миллион токенов, включая запись в кэш и обработку длинного контекста.
| Модель | Контекст | Вход | Чтение из кэша | Запись в кэш | Выход |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | Короткий | 10 $ | 1 $ | 12,50 $ | 50 $ |
| GPT-6 Astra | Длинный | 20 $ | 2 $ | 25 $ | 75 $ |
| GPT-6.1 Sol | Короткий | 2 $ | 0,10 $ | 2,50 $ | 10 $ |
| GPT-6.1 Sol | Длинный | 4 $ | 0,20 $ | 5 $ | 15 $ |
| GPT-6 Luna | Короткий | 0,10 $ | 0,01 $ | 0,125 $ | 0,50 $ |
| GPT-6 Luna | Длинный | 0,20 $ | 0,02 $ | 0,25 $ | 0,75 $ |
Для GPT-6.1 Sol короткий тариф действует при входе до 272 000 токенов включительно. При превышении этого порога повышенные ставки применяются ко всему запросу: вход и операции с кэшем дорожают вдвое, выход – в полтора раза. Fast стоит вдвое дороже Standard; Batch и Flex – на 50% дешевле Standard. Региональная обработка, где она доступна, добавляет 10%.
Кэширование контекста – сохранение уже обработанного начала запроса для повторного использования. Для попадания в кэш эта часть должна совпасть с сохранённой; минимальный объём для GPT-6.1 Sol составляет 1024 токена, а запись оплачивается отдельно.
Условия совпадения контекста и выбора точек сохранения описаны в документации по кэшированию. Поэтому скидка 95% относится именно к чтению сохранённых токенов, а итоговая экономия зависит от того, сколько раз агент повторно использует контекст.
Программирование: лучший результат Sol получен на уровне high
В DeepSWE 1.1 агент решает продолжительные задачи разработки в реальных кодовых базах. GPT-6.1 Sol на уровне high получила 75,22% при стоимости 0,6461 $ за задачу. Лучший результат прежней GPT-6 Sol составил 68,81% на max при стоимости 2,7439 $: новая модель прибавила около 6,4 процентного пункта при меньшем уровне рассуждения и меньших затратах.
OpenAI описывает соотношение с Astra как сопоставимое качество примерно за пятую часть стоимости. При этом конкретный результат зависит от режима: на high новая Sol получила 75,22% против 73,23% у Astra, а на max – 71,90% против 73,23%.
Во всех таблицах производительности ниже сохранены пять опубликованных уровней рассуждения. В каждой ячейке сначала указан результат теста, затем стоимость одной задачи; для этих шести тестов более высокий результат означает лучший показатель, кроме отдельной проверки фактических ошибок.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| low | 64,38%; 0,1714 $ | 37,17%; 0,1623 $ | 67,04%; 1,5952 $ |
| medium | 73,01%; 0,4196 $ | 56,64%; 0,3798 $ | 72,79%; 3,0755 $ |
| high | 75,22%; 0,6461 $ | 65,27%; 0,6404 $ | 73,23%; 3,9237 $ |
| xhigh | 71,90%; 0,7886 $ | 66,59%; 1,0033 $ | 74,12%; 4,4291 $ |
| max | 71,90%; 1,5711 $ | 68,81%; 2,7439 $ | 73,23%; 7,4978 $ |
Увеличение уровня рассуждения не гарантирует роста результата: в этой серии DeepSWE новая Sol показала максимум на high, тогда как xhigh и max оказались ниже.
Документы: преимущество над Opus 5.5 во всех проверенных режимах
GDP.pdf проверяет ответы на профессиональные вопросы по сложным PDF-документам. Модель должна учитывать таблицы, графики, схемы и мелкий шрифт в материалах из финансов, здравоохранения, права и ещё семи профессиональных областей.
В опубликованной OpenAI серии GPT-6.1 Sol опередила Claude Opus 5.5 с резервными моделями на каждом проверенном уровне рассуждения и обходилась более чем вдвое дешевле за задачу. Лучший результат новой Sol – 32% на high при стоимости 0,3494 $. Astra на xhigh получила 32,2% при стоимости 1,9127 $.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | Opus 5.5 с резервными моделями |
|---|---|---|---|---|
| low | 27,00%; 0,3341 $ | 21,80%; 0,3300 $ | 30,40%; 1,6963 $ | 25,60%; 0,7641 $ |
| medium | 30,00%; 0,3375 $ | 25,40%; 0,3400 $ | 30,40%; 1,7198 $ | 25,60%; 0,7953 $ |
| high | 32,00%; 0,3494 $ | 28,00%; 0,3500 $ | 31,00%; 1,7948 $ | 28,80%; 0,8254 $ |
| xhigh | 31,80%; 0,3681 $ | 23,80%; 0,3700 $ | 32,20%; 1,9127 $ | 26,60%; 0,9643 $ |
| max | 31,00%; 0,4199 $ | 24,80%; 0,4300 $ | 31,00%; 2,0758 $ | 26,20%; 1,5523 $ |
В этой диаграмме вариант Opus 5.5 включает обращения к Opus 5 и Opus 4.8. Приведённые числа относятся к испытанию OpenAI и не заменяют результаты других запусков GDP.pdf с иной средой и настройками.
Бизнес-процессы: выигрыш на medium, но отставание на max
В AutomationBench 1.0.6 агент выполняет рабочие процессы с помощью 47 инструментов для продаж, маркетинга, операционной работы, поддержки, финансов и управления персоналом. На medium GPT-6.1 Sol получила 31,70% против 29,53% у Opus 5.5 с резервными моделями. Разница составляет около 2,2 процентного пункта, а стоимость задачи – 0,1917 $ против 0,6500 $, то есть примерно в 3,4 раза ниже.
По сравнению с прежней Sol на том же medium прирост составил около 4,8 процентного пункта. На max картина меняется: Opus 5.5 с резервными моделями набрала 42,47%, Astra – 41,40%, а GPT-6.1 Sol – 36,10%.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | Opus 5.5 с резервными моделями | Fable 5.1 с Opus 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| low | 24,70%; 0,1570 $ | 21,16%; 0,1861 $ | 30,30%; 1,0800 $ | 24,20%; 0,5100 $ | – |
| medium | 31,70%; 0,1917 $ | 26,94%; 0,2098 $ | 34,10%; 1,2700 $ | 29,53%; 0,6500 $ | – |
| high | 33,20%; 0,2255 $ | 31,20%; 0,2368 $ | 37,10%; 1,4400 $ | 33,03%; 0,7100 $ | – |
| xhigh | 35,50%; 0,2508 $ | 33,18%; 0,2746 $ | 39,00%; 1,5000 $ | 35,77%; 0,8900 $ | – |
| max | 36,10%; 0,2989 $ | 31,96%; 0,3406 $ | 41,40%; 1,7300 $ | 42,47%; 1,4400 $ | 31,40%; 2,4500 $ |
Для Claude Fable 5.1 с Opus 5 опубликована только точка max; прочерки обозначают отсутствие данных для остальных уровней. Её стоимость 2,4500 $ неполная: в неё не включены обращения к резервной модели, которые, по примечанию OpenAI, происходили примерно в 40% задач.
Управление компьютером: 71,42% при стоимости 1,2689 $
В OSWorld 2.0 агенты выполняют продолжительные повседневные и профессиональные задачи в компьютерных приложениях. OpenAI использовала офлайн-набор выпуска v2026.08.08 и метрику частичного зачёта.
Частичный зачёт в OSWorld – оценка, которая учитывает выполнение отдельных частей задачи. Её нельзя напрямую сравнивать с долей полностью завершённых задач при строгом зачёте.
При максимальном уровне рассуждения GPT-6.1 Sol получила 71,42% против 64,43% у прежней Sol – прибавка примерно на семь процентных пунктов. Стоимость задачи снизилась с 3,3695 до 1,2689 $, более чем вдвое. От Astra новая модель отстала примерно на 2,1 процентного пункта при стоимости задачи примерно в 7,4 раза ниже.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| low | 58,96%; 0,4248 $ | 43,90%; 1,0117 $ | 62,17%; 2,7159 $ |
| medium | 66,84%; 0,7675 $ | 54,00%; 1,3789 $ | 69,25%; 5,3594 $ |
| high | 69,56%; 0,9613 $ | 58,29%; 1,7096 $ | 70,02%; 6,9064 $ |
| xhigh | 69,38%; 1,0466 $ | 60,54%; 2,3002 $ | 71,27%; 7,4944 $ |
| max | 71,42%; 1,2689 $ | 64,43%; 3,3695 $ | 73,49%; 9,4353 $ |
Результат в научных задачах вырос вдвое, но Astra остаётся впереди
Terminal-Bench Science 0.1 оценивает научные процессы, в которых агент использует код и терминал: анализирует данные, запускает симуляции, подбирает параметры моделей и решает задачи доказательства теорем.
На max GPT-6.1 Sol получила 57,02% против 27,59% у предыдущей Sol, то есть более чем вдвое больше. Средняя стоимость задания снизилась с 12,1803 до 5,4652 $. В сравнении с Astra и Opus 5.5 с резервными моделями новая Sol обходилась более чем на 75% дешевле.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | Opus 5.5 с резервными моделями |
|---|---|---|---|---|
| low | 43,71%; 1,7918 $ | 9,17%; 2,9986 $ | 55,43%; 11,4061 $ | – |
| medium | 47,56%; 2,3386 $ | 14,49%; 4,4068 $ | 57,43%; 12,3383 $ | – |
| high | 51,14%; 2,7594 $ | 14,61%; 4,6325 $ | 62,00%; 14,9534 $ | – |
| xhigh | 53,71%; 2,8922 $ | 25,29%; 6,7698 $ | 60,86%; 15,7554 $ | – |
| max | 57,02%; 5,4652 $ | 27,59%; 12,1803 $ | 68,10%; 23,7974 $ | 63,33%; 23,2108 $ |
Astra сохранила первое место с 68,10%, а Opus 5.5 с резервными моделями получила 63,33%. Для самых сложных научных задач OpenAI по-прежнему рекомендует Astra. У Opus в этой серии опубликован только max; для остальных уровней данных нет.
Фактические ошибки: заметнее всего улучшение на low
В проверке фактической точности OpenAI использовала обезличенные диалоги ChatGPT, в которых пользователи ранее указывали на ошибку модели. Показатель отражает долю ответов хотя бы с одной фактической ошибкой; меньшее значение означает лучший результат.
На low эта доля снизилась с 11,42% у GPT-6 Sol до 7,72% у GPT-6.1 Sol, примерно на 32%. На xhigh новая модель получила 4,12% против 4,52% у прежней Sol и 3,99% у Astra. Стоимость задачи на этом уровне составила 0,0999 $ против 0,6032 $ у Astra – примерно на 83% ниже.
| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| low | 7,72%; 0,0452 $ | 11,42%; 0,0495 $ | 6,26%; 0,2417 $ |
| medium | 6,29%; 0,0558 $ | 6,86%; 0,0694 $ | 4,41%; 0,3103 $ |
| high | 4,52%; 0,0815 $ | 5,14%; 0,0994 $ | 3,90%; 0,4770 $ |
| xhigh | 4,12%; 0,0999 $ | 4,52%; 0,1348 $ | 3,99%; 0,6032 $ |
| max | 4,61%; 0,1301 $ | 4,57%; 0,1790 $ | 3,91%; 0,7865 $ |
На max GPT-6.1 Sol получила 4,61%, а прежняя Sol – 4,57%: преимущество новой модели наблюдается не во всех режимах. Набор специально составлен из сложных запросов, склонных вызывать ошибки, и не отражает их частоту при обычном использовании.
Безопасность: реже скрывает сбой поиска и нарушает ограничения
OpenAI также проверила, сообщает ли агент о поломке поискового инструмента, пытается ли обходить автоматическую проверку или предупреждения и допускает ли несанкционированные последствия при управлении компьютером. Все четыре диаграммы из анонса сведены ниже; в каждой меньшая доля сбоев означает лучший результат.
| Проверка и уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|---|
| Не сообщил о сбое поиска, max | 2,10% | 4,92% | 1,50% | 28,67% |
| Попытался обойти автоматическую проверку, max | 0% | 0% | 0% | 0,26% |
| Пытался обойти предупреждение, max | 23,48% | 64,39% | 17,42% | 42,37% |
| Нежелательные последствия при управлении компьютером, xhigh | 4,32% | 17,39% | 2,40% | 13,70% |
В этих испытаниях новая Sol улучшила результаты предшественницы, а Astra ещё реже скрывает сбой поиска, пытается обходить предупреждения и допускает нежелательные последствия при работе в приложениях. Попыток обойти автоматическую проверку у GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol и Astra не зафиксировали. Эти числа характеризуют специально подобранные сложные случаи и не показывают частоту сбоев в обычной работе.
В дополнении к карточке безопасности OpenAI относит GPT-6.1 Sol к уровню Critical по кибербезопасности и High по биологическим и химическим возможностям. Для неё применяют тот же набор защитных механизмов, что и для Astra.
API: контекст 1,05 млн токенов и пять уровней рассуждения
По официальной карточке GPT-6.1 Sol, контекстное окно составляет 1 050 000 токенов, максимальный вывод – 128 000 токенов, а граница знаний указана как 30 апреля 2026 года. Модель принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; аудио и видео в качестве входных форматов не поддерживаются.
Разработчикам доступны low, medium, high, xhigh и max; по умолчанию используется medium. Режимы none и minimal отсутствуют. Для вызова инструментов требуется Responses API, а Chat Completions поддерживается без вызова инструментов.
Поддерживаются потоковый вывод, структурированные ответы, поиск в интернете и файлах, интерпретатор кода, терминал, применение правок, навыки, управление компьютером, MCP и генерация изображений через отдельный инструмент. В списке изменений API от 29 сентября также указана поддержка делегирования работы вспомогательным агентам в бета-версии Multi-agent. Для обращения к модели используется идентификатор:
gpt-6.1-sol
Поддерживается размещение данных в США и ЕС; Fast недоступен при размещении данных в ЕС.
Доступность в Work и Codex, а Sol Ultrafast пока ожидается
Стандартная GPT-6.1 Sol доступна подписчикам Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex, а также разработчикам через API. По англоязычному анонсу OpenAI, в режиме Chat её пока нет.
Отдельно на DevDay компания представила Ultrafast. В английской сводке мероприятия для него заявлена генерация до восьми раз быстрее в Codex, до 300 токенов в секунду, и до шести раз быстрее в API. Речь идёт о скорости генерации токенов; время выполнения всей задачи зависит также от работы инструментов и других задержек. Руководство API при этом заявляет ускорение до восьми раз: на 29 сентября две официальные оценки для API различаются.
На англоязычный анонс и сводка DevDay относят GPT-6.1 Sol Ultrafast к ближайшим дням. Уже доступна Astra Ultrafast: через API и в Work/Codex на Pro 500, а также на подходящих корпоративных тарифах. В русской версии анонса Sol Ultrafast уже названа доступной; это расходится с английскими страницами и текущей документацией, поэтому её запуск требует отдельного подтверждения.
По документации Work и Codex, Astra Ultrafast доступна на Pro за 500 $ в месяц и подходящих тарифах Enterprise и Edu. Цена Pro в США соответствует примерно 42 204 рублям по курсу ЦБ России на 29 сентября 2026 года; это пересчёт американской цены, а не тариф для России.
В Enterprise Ultrafast по умолчанию выключен, и его включает владелец рабочего пространства. Подходят соглашения с оплатой в кредитах или долларах; для Edu требуется оплата в кредитах. Прежние Enterprise с ограничением частоты вместо оплаты использования не поддерживаются. Другие самостоятельные подписки на старте доступа не получают даже при покупке кредитов. Режим недоступен рабочим пространствам, которым требуется выполнение вычислений за пределами США.
Для Astra Ultrafast расход включённых лимитов составляет восемь стандартных единиц, купленных кредитов и корпоративной оплаты по использованию – шесть. В API действуют токенные тарифы и отдельные ограничения частоты; поддерживаются глобальная обработка и размещение данных в США, но не региональная обработка в ЕС и других регионах за пределами США.
OpenAI проводила испытания своих моделей в исследовательской среде или через API, а результаты конкурентов брала из открытых отчётов. Работа в пользовательском ChatGPT может отличаться из-за системных инструкций, доступных инструментов и настроек рассуждения. Вывод о близости к Astra относится к конкретным опубликованным испытаниям.