OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol с ценой в пять раз ниже Astra
Модель доступна через API и в продуктах OpenAI. Компания сравнивает её с Astra по нескольким инженерным тестам.
OpenAI 29 сентября представила GPT-6.1 Sol. Модель появилась в API с именем gpt-6.1-sol, а также в Codex и ChatGPT Work для тарифов Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Главный аргумент релиза связан с расходами: миллион входных токенов стоит $2, кэшированный ввод $0,10, выходные токены $10. Для команд, которые запускают длинные цепочки рассуждений и агентные задачи, разница в счёте заметнее, чем очередное обещание нескольких процентов качества.
OpenAI заявляет, что на DeepSWE v1.1 Sol совпал с GPT-6 Astra. В сравнении с предыдущим GPT-6 Sol компания указывает прирост на 6,4 процентного пункта. Это данные самой OpenAI, поэтому редакция маркирует их как vendor-reported. Публичная формулировка не раскрывает, сколько задач вошло в тест и как распределялись типы репозиториев. Читателю стоит воспринимать цифру как результат заявленного протокола, а не как независимый рейтинг.
На OSWorld 2.0 картина менее ровная. OpenAI сообщает о семи дополнительных процентных пунктах против GPT-6 Sol, но отставание от Astra составляет 2,1 пункта. Для офисных и компьютерных действий это важная оговорка: более дешёвая модель не стала универсальным победителем, она заняла промежуточную позицию. Выбор зависит от цены ошибки, а не только от цены токена.
Benchmark, vendor-reported: DeepSWE v1.1, совпадение с GPT-6 Astra; OSWorld 2.0, +7 п.п. к GPT-6 Sol и -2,1 п.п. к Astra; Terminal-Bench Science 0.1, $5,47 за задачу против $23,21 у Opus 5.5 и $23,80 у Astra.
В Terminal-Bench Science 0.1 OpenAI приводит стоимость одной задачи: $5,47 у Sol против $23,21 у Opus 5.5 и $23,80 у Astra. Сравнение снова vendor-reported и зависит от длины контекста, числа повторных попыток и настроек маршрутизации. При этом сама разница достаточно велика, чтобы заинтересовать разработчиков внутренних агентов: четыре недорогих прогона могут оказаться практичнее одного дорогого.
Релиз показывает, куда OpenAI двигает линейку. Astra остаётся ориентиром по верхней планке, а Sol продаёт доступ к близкому уровню за меньший бюджет. Пока нет независимой проверки заявленных баллов и поведения на русскоязычных задачах. Поэтому разумный следующий шаг для команды, а не рекламный вывод, это собственный набор тестов с реальными лимитами, логами и стоимостью полного сценария.