GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra：54.5 对 56.9，价格差 5 倍怎么选

2.4 分，5 倍价

gpt-6.1-sol 的智能分是 54.5，gpt-6-astra 是 56.9，差 2.4 分。官方价 $2/$10 对 $10/$50，输入和输出都差 5 倍。福利分组把两边同时打到 0.05x，价差不变：$0.1/$0.5 对 $0.5/$2.5。

两个模型的上下文都是 105 万 token，最大输出都是 12.8 万。Astra 是 9 月 3 日发布的旗舰，官方称其"目前全球最智能且对齐程度最高"，能力集中在计算机操作、软件工程、网络安全、科学研究这几块。6.1 Sol 是 9 月 29 日补上的一档，晚三周多，定位在 GPT-6 Sol 与 Astra 之间。两个型号 10 月都在售，福利分组都能选到，价差按官方价直接换算，没有活动价干扰。

两个模型摆在一起

gpt-6.1-sol 单次最大输入 92.2 万，这个数字决定它能一口气读完多少东西；上下文和输出上限两款一致。选型的分歧点只剩下一个：多花 5 倍，能不能换回那 2.4 分对应的成功率。

2.4 分在什么任务上值钱

平均分差在具体任务上分布很不均匀。日常编码里，54.5 已经够覆盖改写函数、补单测、读堆栈这些活，偶尔卡住的题重跑两次比升级模型便宜。按 5 万输入加 5000 输出算，6.1 Sol 在福利分组一次 $0.0075，Astra 一次 $0.0375，重试五次才追平 Astra 的一次。两家的输入输出倍率都是 5 倍，这个比例不会因为请求变长而改变。

长程 Agent 是另一回事。多步任务里一步判断错了，后面十步都建在错的前提上，错误会累积，2.4 分的边际价值在这里被放大。工具调用密集的流程还会拉长会话，50 万输入的请求在十步之后很常见，省下的是每一步的输入费，Astra 的 5 倍价会随着步数一起放大。官方把 Astra 的能力描述放在"计算机操作"和"长时程任务"上，和这个判断一致。

一次性难题没有重试窗口。架构评审、安全审计、复杂根因分析这类请求，错一次的返工成本远高于几十美分的差价，这时候按价格选模型是算错了账。

三类任务怎么选

同一批请求，全部走 Astra 的月成本是全部走 6.1 Sol 的 5 倍。真实流量里难例占比通常不到两成，混合跑的实际支出会落在两者之间的偏低位置。

选之前先跑一批自己的历史请求：从日志里抽 200 条，两边各跑一遍，记录通过率和平均重试次数。通过率差距小于一次重试的收益时，便宜那档更划算；差距大到需要人工兜底，5 倍价就是保险费。

一条可以照抄的路由

把"重试次数"和"任务风险"当成升级条件，比按 token 预算猜更可靠：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://ai.idcidiot.com/v1")

def call(model: str, prompt: str) -> str:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=8192,
    )
    return r.choices[0].message.content

def run(prompt: str, high_stakes: bool, accept) -> str:
    model = "gpt-6-astra" if high_stakes else "gpt-6.1-sol"
    out = call(model, prompt)
    if not accept(out) and model != "gpt-6-astra":
        out = call("gpt-6-astra", prompt)
    return out

accept 换成你自己的校验函数，比如 JSON schema 校验、单测是否通过、关键字段是否非空。校验能自动化的任务，升级条件就该交给它，别靠人肉判断。

先让 6.1 Sol 跑到失败，再让 Astra 接手，这条规则在账单上的效果通常比按模型单价做预算更明显。把降级路径写进代码而不是记在文档里，半年后回来看还能照着改。实时倍率见价格页，参数细节看 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra 两个模型页，同代其他型号在模型总览里。