GPT-6.1 Sol: что изменилось и сколько стоит новая модель OpenAI

OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol всего через неделю после GPT-6 Sol. Новая версия лучше справляется с программированием, документами, компьютерными приложениями и многошаговыми рабочими процессами. По оценке самой компании, на части задач модель приближается к GPT-6 Astra, но стандартные входные и выходные токены стоят в пять раз дешевле.

Кратко

GPT-6.1 Sol — новая рассуждающая модель OpenAI для кода, анализа документов и ИИ-агентов. У неё контекст на 1,05 млн токенов, до 128 тыс. токенов в ответе и пять уровней reasoning effort. В kosareva.cloud она стоит 216 ₽ за 1 млн входных и 1 080 ₽ за 1 млн выходных токенов.

Модель уже доступна всем пользователям kosareva.cloud под идентификатором gpt-6-1-sol. Актуальные цены — на странице GPT-6.1 Sol. OpenAI также открыла её подписчикам Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work и Codex. В обычном интерфейсе Chat она на момент анонса ещё не появилась.

Что такое GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol — обновлённая модель семейства GPT-6, рассчитанная на сложную повседневную работу: разработку, анализ файлов, управление компьютером и выполнение цепочек действий через инструменты.

Это не замена GPT-6 Astra во всех сценариях. Astra остаётся флагманом для задач, где нужен максимальный результат и разница в качестве важнее бюджета. Sol занимает более практичную позицию: близкое к флагманскому качество там, где модель запускают регулярно и стоимость каждого шага имеет значение.

OpenAI сохранила базовую цену GPT-6 Sol, но улучшила качество и вдвое снизила стоимость чтения кэшированного контекста. Для длинных агентных сессий это может оказаться важнее самого обновления модели: повторно используемые инструкции, история и описания инструментов обходятся заметно дешевле.

Что изменилось по сравнению с GPT-6 Sol

Модель лучше работает с кодом

В DeepSWE v1.1, где агенту нужно вносить изменения в реальные кодовые базы, GPT-6.1 Sol сравнялась с GPT-6 Astra примерно при одной пятой стоимости задачи. Максимальный результат предыдущей Sol новая версия превысила на 6,4 процентного пункта, причём с меньшими затратами и более низким уровнем рассуждений.

Практически это означает, что модель стоит проверять на задачах длиннее одной функции: исправлении бага в нескольких файлах, обновлении тестов, работе с зависимостями и подготовке изменения, которое должно пройти проверку репозитория.

Точнее разбирает сложные документы

В тесте GDP.pdf модель отвечала на профессиональные вопросы по PDF с таблицами, диаграммами и мелкими примечаниями. По данным OpenAI, GPT-6.1 Sol приблизилась к результату Astra, сохранив существенно меньшую стоимость задачи.

Большое контекстное окно позволяет передавать крупные договоры, отчёты и наборы связанных документов. Но миллион токенов не отменяет подготовку данных: нужные файлы всё равно стоит отделять от старых версий, а вопрос — формулировать вместе с требуемым форматом ответа.

Увереннее выполняет многошаговые процессы

В AutomationBench, который проверяет работу агентов с бизнес-инструментами, GPT-6.1 Sol на среднем уровне рассуждений прибавила 4,8 процентного пункта относительно GPT-6 Sol при той же настройке.

Речь идёт о сценариях, где одного ответа недостаточно: найти данные, вызвать несколько функций, проверить результат и продолжить работу. Например, агент может разобрать входящий документ, перенести значения в систему и подготовить итоговую сводку.

AutomationBench: сравнение моделей по результату и стоимости выполнения многошаговой задачи. Источник: OpenAI.

Лучше управляет компьютерными приложениями

В OSWorld 2.0 новая модель опередила GPT-6 Sol на семь процентных пунктов при максимальном reasoning effort и менее чем половине стоимости задачи. До Astra ей не хватило 2,1 процентного пункта, но средняя стоимость выполнения оказалась примерно в семь раз ниже.

Это результат на тестовом наборе, а не гарантия для любого интерфейса. Чем больше у агента прав на изменение данных, тем важнее подтверждение опасных действий, журнал операций и возможность отката.

Сильнее в научных рабочих процессах

В Terminal-Bench Science 0.1 GPT-6.1 Sol при максимальном reasoning effort более чем вдвое превысила результат GPT-6 Sol и при этом обошлась менее чем в половину её стоимости за задачу. Средняя стоимость запуска составила $5,47. GPT-6 Astra сохранила максимальный результат — 68,1%, поэтому OpenAI рекомендует флагман для наиболее сложных научных исследований.

Terminal-Bench Science 0.1: зависимость результата от стоимости выполнения научной задачи. Источник: OpenAI.

Реже допускает фактические ошибки на сложных запросах

На внутренней проверке OpenAI при низком reasoning effort доля ответов хотя бы с одной фактической ошибкой снизилась с 11,4% у GPT-6 Sol до 7,7% у GPT-6.1 Sol. Это относительное снижение примерно на 32%.

Компания отдельно предупреждает, что тест составлен из намеренно сложных диалогов, где пользователи уже сообщали об ошибках прежних моделей. Эти цифры нельзя переносить на весь реальный трафик, но они показывают направление изменения.

GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra: какую выбрать

Выбирать модель лучше не по общей фразе «почти как Astra», а по собственному набору задач. Если Sol проходит ваши проверки, укладывается в лимит времени и не требует ручного исправления результата, переход на Astra может не окупиться. Если ошибка влияет на деньги, безопасность или необратимые действия, разница в качестве может быть важнее цены токена.

Сколько стоит GPT-6.1 Sol в рублях

В kosareva.cloud цены фиксированы в рублях, все значения — за 1 млн токенов. Актуальные цены — на странице GPT-6.1 Sol.

Для длинного запроса повышенная ставка действует на весь запрос: при входе более 272 тыс. токенов вход и кэш дорожают вдвое, выход — в полтора раза.

Пример: обработка 100 тыс. входных и генерация 20 тыс. выходных токенов стоит 43,20 ₽. Если 80 тыс. входных токенов читаются из кэша, тот же расчёт снижается примерно до 26,78 ₽ без учёта записи контекста в кэш.

Итоговая стоимость агента зависит не только от тарифа модели. На неё влияют длина истории, reasoning effort, повторные попытки, количество вызовов инструментов и объём ответа.

Технические характеристики

• идентификатор в API kosareva.cloud — gpt-6-1-sol;
• контекстное окно — 1 050 000 токенов;
• максимальный ответ — 128 000 токенов;
• срез знаний — 30 апреля 2026 года;
• вход — текст и изображения;
• выход — текст;
• поддерживаются streaming, function calling и structured outputs;
• доступны web search, file search, code interpreter, hosted shell, computer use, MCP и другие инструменты Responses API;
• fine-tuning не поддерживается.

Параметр reasoning.effort принимает значения low, medium, high, xhigh и max. По умолчанию используется medium. Режимы none и minimal модель не поддерживает.

Для работы с инструментами OpenAI рекомендует Responses API. Chat Completions поддерживается, но без tool calling для этой модели.

Как вызвать GPT-6.1 Sol через API

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["KOSAREVA_API_KEY"],
    base_url="https://api.kosareva.cloud/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},
    input=(
        "Изучи приложенную спецификацию, найди противоречия и составь "
        "план реализации. Не меняй требования без явного указания."
    ),
)

print(response.output_text)

Для первой проверки разумно оставить medium, а затем сравнить его с high на одинаковых задачах. Максимальный уровень рассуждений имеет смысл включать только там, где измеримый прирост качества компенсирует задержку и дополнительные токены.

Где модель может не подойти

GPT-6.1 Sol не превращает агентный сценарий в полностью автономный процесс. Модель может неверно понять неоднозначное требование, выбрать не тот инструмент или закончить работу без достаточной проверки.

Доступность для подписчиков тоже легко понять неправильно. На момент анонса GPT-6.1 Sol появилась в ChatGPT Work и Codex для платных планов, но ещё не была доступна в обычном Chat. Для разработчиков модель доступна через API.

Наконец, заявленное приближение к Astra относится к конкретным тестам и настройкам. На собственных документах, репозиториях и интерфейсах соотношение качества, задержки и стоимости может отличаться.

Как проверить GPT-6.1 Sol на своей задаче

Соберите 20–50 реальных примеров и заранее определите критерии успеха. Для кода это прохождение тестов, отсутствие лишних изменений и число ручных правок. Для документов — точность извлечённых данных, ссылки на нужные фрагменты и соблюдение формата. Для агента — завершённые шаги, число повторов и отсутствие действий за пределами разрешений.

Сначала прогоните GPT-6 Sol и GPT-6.1 Sol с одинаковым промптом и medium. Затем повторите сложные случаи на high. Сравнивайте не только ответы, но и полную стоимость задачи: вход, выход, кэш, инструменты и неудачные попытки.

FAQ

Сколько стоит GPT-6.1 Sol?

В kosareva.cloud — 216 ₽ за 1 млн входных токенов, 10,80 ₽ за 1 млн кэшированных и 1 080 ₽ за 1 млн выходных. Для запросов длиннее 272 тыс. токенов действует повышенная ставка — подробно на странице GPT-6.1 Sol.

Чем GPT-6.1 Sol отличается от GPT-6 Sol?

Новая версия лучше справляется с кодом, сложными PDF, компьютерными приложениями и многошаговыми процессами. Базовые цены входных и выходных токенов не изменились, а кэшированный вход подешевел вдвое.

GPT-6.1 Sol заменяет GPT-6 Astra?

Нет. Sol подходит для регулярной сложной работы с контролем бюджета. Astra остаётся флагманом для наиболее трудных задач, где максимальное качество важнее стоимости.

Какой reasoning effort выбрать?

Начните с medium, который используется по умолчанию. Для сложных задач сравните его с high. xhigh и max стоит включать после тестов, если они дают измеримый прирост качества.

Доступна ли GPT-6.1 Sol через API?

Да. Идентификатор модели в kosareva.cloud — gpt-6-1-sol. Для вызова инструментов следует использовать Responses API; Chat Completions поддерживается без tool calling.

Вывод

GPT-6.1 Sol интересна не одной рекордной цифрой, а сочетанием качества и стоимости. Она заметно сильнее GPT-6 Sol в коде, документах и агентных сценариях, при этом стоит столько же, сколько GPT-6 Sol: 216 ₽ за 1 млн входных и 1 080 ₽ за 1 млн выходных токенов.

Для большинства команд практический вопрос будет звучать не «дотягивает ли Sol до Astra вообще», а «проходит ли она наши проверки в нужном бюджете». Ответ на него дают только собственные задачи, одинаковые настройки и расчёт полной стоимости запуска.

Источники

• OpenAI — Introducing GPT-6.1 Sol
• OpenAI Developers — GPT-6.1 Sol Model
• OpenAI Developers — API Pricing
• OpenAI Deployment Safety Hub — GPT-6.1 Sol System Card Addendum