AI-агенты OpenAI

GPT-6.1 Sol почти как Astra, но примерно в пять раз дешевле

· 7 минут чтения · Любовь Черемисина · AI-агенты OpenAI · СегодняВажноПрактика · Аудио

OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol: по странице модели в программном интерфейсе (API) — $2 за миллион входных токенов, $0.10 кэшированного ввода и $10 выходных; контекст 1,05 млн токенов; поддерживаются Skills, MCP и computer use через Responses API. На DevDay 2026 компания заявила качество близкое к Astra примерно за пятую часть стандартной цены Astra по токенам (The Next Web). Доступ: API, ChatGPT Work и Codex для Plus, Pro, Business, Edu и корпоративных планов; в обычном чате ChatGPT модели пока нет.

Пятиступенчатая ценовая лестница Sol с красной отметкой рядом с более высокой колонкой Astra; токены катятся по более дешёвому треку к рабочему столу

Коротко

  • Что выпустили: GPT-6.1 Sol — модель OpenAI для сложного кода, computer use и профессиональной работы «почти как Astra, но дешевле» (формулировка вендора на странице модели).
  • Цены в программном интерфейсе (за миллион токенов): вход $2.00, кэшированный вход $0.10, выход $10.00 — по странице на 30.09.2026.
  • Контекст: 1 050 000 токенов; максимум выхода 128 000; отсечка знаний 30 апреля 2026.
  • Инструменты: Skills, MCP, computer use и другие — через Responses API; Chat Completions без вызова инструментов.
  • Доступ: идентификатор gpt-6.1-sol в API; по TNW — Plus, Pro, Business, Edu и корпоративные пользователи в ChatGPT Work и Codex; в основном чате ChatGPT модели пока нет.

Что изменилось

OpenAI позиционирует Sol как апгрейд GPT-6 Sol (релиз 22 сентября 2026) с качеством ближе к GPT-6 Astra и более низкой ценой. На странице модели зафиксированы тарифы, размер контекста и поддерживаемые режимы рассуждения (от low до max). Вызов инструментов — через Responses API; для Chat Completions вендор прямо пишет, что tool calling не поддерживается.

Сводка по цифрам из официальной страницы:

ПараметрЗначение
Вход$2.00 / 1M
Кэшированный вход$0.10 / 1M
Выход$10.00 / 1M
Контекст1,05 млн токенов
Усилие рассужденияlow … max (по умолчанию medium)

На DevDay 2026 OpenAI заявила, что Sol стоит примерно в пять раз дешевле стандартных цен Astra по токенам при близком качестве на ряде внутренних тестов вендора. TNW также пишет, что релиз GPT-6.1 Astra отложен после неудачных safety-тестов — это контекст ценовой лестницы, не обещание даты.

Я намеренно не привожу проценты внутренних бенчмарков вендора (AutomationBench, OSWorld и т.д.): на странице API их нет, а для маркетинговых задач нужен собственный прогон на ваших данных.

Почему это важно

Для команд с большим объёмом агентных задач это смена экономики по умолчанию. Простые массовые запросы логично вести на дешёвую модель (Luna или прежний Sol). Обычную сложную работу я бы по умолчанию отдавала Sol. Самые тяжёлые кейсы — Astra или конкуренты уровня Opus. Эскалацию имеет смысл включать по результатам измерений, а не по привычке «всегда топовая модель».

Контекст 1,05 млн токенов и связка Skills + MCP + computer use означают, что Sol можно ставить в те же агентные конвейеры, что и Astra, — но счёт за токены и вызовы инструментов нужно считать отдельно. Кэшированный вход за $0.10 за миллион токенов важен для длинных системных промптов и повторяющихся Skills, но не отменяет оплату выхода и инструментов.

Если вы уже строите маркетинговые отчёты через MCP-коннекторы, Sol — кандидат на «рабочую лошадку»: достаточно умная модель с официальной поддержкой MCP на странице модели. Если же задача — финальная вычитка стратегии или многошаговый анализ с минимумом ошибок, порог качества может потребовать Astra — и это нормальная лестница, а не признание поражения.

Что это означает для бизнеса

Лестница, которую я предлагаю маркетинговым и ops-командам, выглядит так. Сначала пилот на Sol: тридцать одинаковых задач (отчёт, сводка конкурентов, черновик кампании). Затем метрики: стоимость принятого результата, число вызовов инструментов, время, доля правок человека. Эскалация на Astra — только если Sol не проходит порог качества на вашем наборе контрольных задач.

Отдельно проверьте канал доступа. По TNW модель есть в ChatGPT Work и Codex, но не в обычном чате ChatGPT. Процесс, завязанный на «просто открыл ChatGPT», сломается, если ваш тариф открывает Sol только в рабочем контуре.

Что протестировать

  1. Пилот: тридцать маркетинговых задач на Sol и Astra с одинаковым брифом и одним MCP-коннектором. Метрика: доллар за принятый черновик и минуты редактуры.
  2. Кэш: повторяющийся системный промпт и меняющийся пользовательский контекст на ста прогонах. Метрика: разница в стоимости входа.
  3. Канал: убедиться, что команда использует Work или Codex, а не основной чат, если только там доступна Sol.

Частые вопросы

Чем Sol отличается от Luna? Luna — более дешёвая линейка для массовых запросов. Sol позиционируется ближе к Astra по качеству на профессиональных задачах, но с тарифами из таблицы выше.

Можно ли вызывать инструменты через Chat Completions? Нет — по странице модели tool calling только через Responses API.

Нужно ли пересчитывать бюджет при переходе с GPT-6 Sol? Да. Цены и кэш изменились; сравнивайте стоимость принятого результата, а не цену за миллион токенов в вакууме.

Мой вывод

Любовь Черемисина

GPT-6.1 Sol — попытка OpenAI сделать «достаточно Astra» массовым слоем программного интерфейса и Work. Цифры $2 и $10 за миллион токенов и кэш $0.10 — из официальной страницы; «примерно в пять раз дешевле Astra» — из публичного заявления на DevDay через TNW.

Я бы не покупала Sol по слайдам вендора. Я бы прогнала свой набор маркетинговых задач и зафиксировала порог эскалации — до того как постоянно включённые агенты вроде Dots разгонят месячный счёт.

Источники

Читайте также

На кремовой бумаге весы: слева токены и кэш-блоки, справа печать «принято» на результате — метафора снижения стоимости Claude Platform без потери качества
Anthropic AI-агенты Skills Аудио ВажноПрактика

Anthropic: как снизить стоимость Claude Platform без потери качества

8.09.2026 Anthropic: кэш промпта, prompt-audit и hillclimb на Claude Platform. Их тесты: −14,6% стоимости и +5,3% точности; 90,5% против 78,6% при ~1/5 цены. Метрика — стоимость принятого результата.

6 мин чтения Читать →

← Все новости AI и MCP