GPT-6 Sol vs Astra：价格、跑分与推理强度怎么选

GPT-6 Sol vs Astra，归结起来就是一个比例加一个前提。比例是：OpenAI 给 GPT-6 Sol 定的价格，在每一项 token 计费上都恰好是 GPT-6 Astra 的五分之一，输入每百万 token $2 对 $10，输出每百万 token $10 对 $50^[1]。前提是：这个问题的很多答案，包括 Google 的 AI Overview，其实是在不加说明地拿 GPT-6.1 Sol 和 Astra 比，而那是另一个更新的模型^[2]。

本文比较的是 GPT-6 Sol（gpt-6-sol，2026 年 9 月 22 日发布）和 GPT-6 Astra（gpt-6-astra，2026 年 9 月 3 日发布）^[3]。内容包括价目表、OpenAI 和 Artificial Analysis 公布的跑分、两者推理强度（effort）档位如何对应，以及 6.1 Sol 在哪些地方改变了结论。

要点速览

价格： 无论是输入、缓存输入、缓存写入还是输出 token，GPT-6 Sol 都是 GPT-6 Astra 的五分之一，标准档和长上下文档都一样^[1]。
最高推理强度下的质量： Astra 领先。Artificial Analysis 的 Intelligence Index 给 Astra 打 53 分、Sol 48 分，Terminal-Bench 4.0 上是 59% 对 44%^[4]。
每美元换来的质量： Sol 有机会胜出。在 OpenAI 的 AutomationBench 测试中，xhigh 档的 Sol 拿到 33.2%，low 档的 Astra 为 30.3%，而 Astra 的单任务成本是 Sol 的 3.9 倍^[5]。
推理强度档位： Sol 支持从 none 到 max；Astra 支持从 low 到 max，不支持 none^[6]。
6.1 Sol 才是更接近的对手： 在同一指数上，GPT-6.1 Sol 得 52 分，Astra 得 53 分，单任务成本却是 $0.72 对 $3.26^[4]。

OpenAI 价目表上的 GPT-6 Sol vs Astra

每 1M token（Standard）	GPT-6 Sol	GPT-6 Astra
输入，提示词不超过 272K	$2.00	$10.00
缓存输入	$0.20	$1.00
缓存写入	$2.50	$12.50
输出	$10.00	$50.00
输入，提示词超过 272K	$4.00	$20.00
输出，提示词超过 272K	$15.00	$75.00

来源：OpenAI API 定价，Standard 档，2026 年 10 月 7 日获取^[1]。

两个模型的 Batch 和 Flex 处理都是 Standard 价格的一半，Fast 模式则翻倍^[1]。一比五的比例在每个档位都成立。只有 Astra 有 Ultrafast 价格行^[1]。

举个例子，仅作示意：一个月在 Standard 档上用掉 1 亿（100M）个未命中缓存的输入 token 和 2000 万（20M）个输出 token，所有提示词都在 272K 以内。用 GPT-6 Sol 是 100 × $2 + 20 × $10 = $400；用 GPT-6 Astra 是 100 × $10 + 20 × $50 = $2,000。推理 token 按输出计费，所以你选的推理强度对这笔账输出那一侧的影响最大。

不过，每 token 价格并不等于每个任务的成本。更强的模型可能用更少的 token 就完成任务。在 Artificial Analysis 的最高推理强度基准套件里，Sol 每个任务约用 31,000 个输出 token，Astra 约 27,000 个，因此单任务的差距缩小到约三倍：Sol $1.04，Astra $3.26^[4]。

公开跑分怎么说

有两个来源发布了直接对比。它们的测试框架不同，数字不要混着用。

Artificial Analysis，两个模型均为最高推理强度：

基准	GPT-6 Sol (max)	GPT-6 Astra (max)
Intelligence Index	48	53
Terminal-Bench 4.0（智能体编程）	44%	59%
Humanity's Last Exam	48%	55%
GDP.pdf（专业文档）	25%	31%
SciCode	58%	56%
AA-LCR（长上下文推理）	84%	81%
单任务成本	$1.04	$3.26
输出速度	95 tokens/s	56 tokens/s

来源：Artificial Analysis，2026 年 10 月 7 日获取^[4]。

Astra 赢下了大多数行，在智能体编程上优势明显。Sol 在 SciCode 和长上下文推理上略胜一筹，输出生成也更快。

OpenAI 的 AutomationBench，出自 GPT-6 Sol 发布文章：

模型与推理强度	得分	单任务成本
GPT-6 Sol (xhigh)	33.2%	$0.27
GPT-6 Astra (low)	30.3%	3.9x GPT-6 Sol

来源：OpenAI^[5]。AutomationBench 测试的是横跨 47 个工具的业务工作流。

OpenAI 还表示，在其内部评估中，GPT-6 Sol 的事实性错误约为 GPT-5.6 Sol 的一半，"approaching Astra-level reliability"，并称 Astra "remains the world's best model for computer use"^[5]。这些都是厂商在 OpenAI 自己的环境下得出的结果。

Sol 与 Astra 的推理强度如何对齐

两个模型开放的推理强度范围并不相同。GPT-6 Sol 支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh 和 max。GPT-6 Astra 支持 low、medium、high、xhigh 和 max，不支持 none^[6]。所以更贴近实际的是跨档位对比，Artificial Analysis 公布了两组：

组合	Intelligence Index	Terminal-Bench 4.0	单任务成本
Sol (high) vs Astra (medium)	42 vs 50	26% vs 49%	$0.37 vs $1.54
Sol (max) vs Astra (low)	48 vs 46	44% vs 42%	$1.04 vs $0.82

来源：Artificial Analysis，2026 年 10 月 7 日获取^[4]。

值得看的是第二行。max 档的 Sol 和 low 档的 Astra 在指数上相差在两分以内，Artificial Analysis 跑完整套指数的花费也几乎一样：$1,536 对 $1,537^[4]。在这个预算上两者打平。预算更低时，high 及以下的 Sol 单任务成本远低于 Astra 的任何档位。预算更高时，medium 及以上的 Astra 得分高过 Sol 能达到的任何水平。

延迟也不是一句话能说清的。在 high 对 medium 这组里，Astra 返回首个 token 用了 5.47 秒，Sol 用了 22.47 秒；但一旦开始输出，Sol 更快，每秒 99 个 token 对 50 个^[4]。

GPT-6 Sol vs Astra 不等于 GPT-6.1 Sol vs Astra

GPT-6.1 Sol 于 2026 年 9 月 29 日发布，是 OpenAI 对 GPT-6 Sol 的升级^[3]。OpenAI 的发布文章称它 "nearly matches GPT-6 Astra's intelligence on agentic coding, computer use, and professional work at one-fifth of Astra's standard input and output token prices"^[2]。大多数"Sol 差不多就是 Astra"的说法重复的正是这句话，而它说的是 6.1，不是 GPT-6 Sol。

	GPT-6 Sol	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra
Intelligence Index (max)	48	52	53
Terminal-Bench 4.0 (max)	44%	56%	59%
单任务成本 (max)	$1.04	$0.72	$3.26
缓存输入（每 1M）	$0.20	$0.10	$1.00
最低推理强度	`none`	`low`	`low`

来源：Artificial Analysis^[4]，OpenAI 定价页与 GPT-6 指南^[1]^[6]。

OpenAI 自己的数字指向同一个方向：在 DeepSWE v1.1 上，6.1 Sol 以约五分之一的成本追平 Astra，并比 GPT-6 Sol 的最好成绩高出 6.4 分。Terminal-Bench Science 的最高分仍属于 Astra，为 68.1%，OpenAI 也说它 "should be used for the most difficult scientific research tasks"^[2]。

想看整个家族的全貌，包括 Luna 和缺席的 GPT-6 Terra，请参阅 GPT-6 Sol vs Terra vs Luna。

会影响选择的 API 细节

Chat Completions 中的工具调用。 在 OpenAI 的 API 上，GPT-6 Sol 只有在推理强度为 none 时才支持在 Chat Completions 中做 function calling，而 Astra 做工具调用需要使用 Responses API^[6]。
采样参数。 Astra 不支持自定义 temperature 或 top_p，也不支持 logprobs^[3]。
上限相同。 两者的上下文窗口都是 1,050,000 token，最大输入 922,000 token，最大输出 128,000 token^[7]。

在 reAPI 上，两个模型都通过同一个 Chat Completions 端点提供，模型 id 分别是 gpt-6-sol 和 gpt-6-astra^[8]。在这里 Sol 接受全部六个推理强度值；Astra 对 none 返回 400。在 Sol 上，temperature、top_p、frequency_penalty 和 presence_penalty 会返回 400；2026 年 9 月 24 日实测时，带 tools 的请求在 medium 和 none 两种推理强度下都返回了 tool_calls。截至 2026 年 10 月 7 日，GPT-6.1 Sol 不在 reAPI 的模型列表中。当前的每 token 价格见 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Astra 页面，GPT-6 Sol pricing 详细拆解了 Sol 的各项费用。