# GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-6 Sol: какую модель выбрать

> GPT-6.1 Sol стоит как GPT-6 Sol, в пять раз дешевле Astra и отстаёт от неё на 1–2 балла в независимом индексе. Astra нужна для самых трудных задач.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol
- Published: 2026-09-30
- Updated: 2026-09-30
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ru/about)
- Category: OpenAI API
- Tags: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, OpenAI API, Сравнение моделей

---
Если вы сейчас работаете на `gpt-6-sol`, переходите на `gpt-6.1-sol`: цены за токены те же, кэшированный ввод стал вдвое дешевле, а в независимом индексе Artificial Analysis новая модель выше на каждом уровне рассуждения. Большую часть задач, которые сейчас идут на GPT-6 Astra, стоит прогнать на GPT-6.1 Sol с уровнем `high` или `xhigh`: по тому же индексу она набирает столько же баллов, сколько Astra на ступень ниже, а задача обходится в 3–5 раз дешевле. Astra оправдана там, где нужен максимальный результат: самые трудные научные задачи, длинные сквозные процессы, работа, в которой одна ошибка стоит дороже всей разницы в цене токенов.

Переход при этом не сводится к замене имени модели. GPT-6.1 Sol не принимает уровни `none` и `minimal`, а инструменты вызывает только через Responses API. GPT-6 Sol никто не отключает: её нет в [списке устаревших моделей OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations), и в API она по-прежнему работает. Все цены ниже относятся к прямому API OpenAI и указаны в долларах США по состоянию на 30 сентября 2026 года.

## Какую модель брать для какой задачи

| Ситуация | Модель | Почему |
| --- | --- | --- |
| Код, агенты, работа с документами, где важна цена | GPT-6.1 Sol, `high` или `xhigh` | По индексу Artificial Analysis — баллы Astra уровнем ниже при цене задачи в 3–5 раз меньше |
| Сервис уже работает на `gpt-6-sol` | GPT-6.1 Sol после проверки запросов | Та же цена за токены, выше баллы на всех уровнях |
| Запросы используют `none` или `minimal` либо вызывают инструменты через Chat Completions, а переделать их сейчас нельзя | Пока GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol эти варианты не поддерживает, а GPT-6 Sol не объявлена устаревшей |
| Самые трудные научные задачи, длинные процессы, где нужна предельная точность | GPT-6 Astra | OpenAI оставляет такие задачи за Astra; её уровню `max` у GPT-6.1 Sol нет равного |
| Нужен режим Ultrafast в API прямо сейчас | GPT-6 Astra | Для GPT-6.1 Sol Ultrafast обещан позже, цены на него нет |

Если нужен выбор по всей линейке, включая Luna и Terra, он разобран в материале [«GPT-6 Sol, Luna, Astra и GPT-5.6 Terra: что выбрать для работы»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-sol-vs-terra-vs-luna-vs-astra); он вышел до GPT-6.1 Sol, поэтому в роли Sol там ещё старая модель.

## Что изменилось в GPT-6.1 Sol по сравнению с GPT-6 Sol

Линейка сменилась за месяц. Согласно [журналу изменений OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/changelog), GPT-6 Astra (`gpt-6-astra`) вышла 3 сентября 2026 года, GPT-6 Sol (`gpt-6-sol`) — 22 сентября, а GPT-6.1 Sol (`gpt-6.1-sol`, с точкой в идентификаторе) — 29 сентября. Через неделю после выхода GPT-6 Sol OpenAI сделала рекомендуемой новую версию: в таблице флагманов на [странице цен](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) теперь стоят `gpt-6-astra`, `gpt-6.1-sol` и `gpt-6-luna`, а [страница GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) отсылает к GPT-6.1 Sol как к более новой модели Sol. Даты отключения GPT-6 Sol нет.

**Цена.** За обычный ввод, запись в кэш и вывод GPT-6.1 Sol берёт столько же, сколько GPT-6 Sol. Единственное отличие — кэшированный ввод: $0,10 вместо $0,20 за 1 млн токенов, то есть скидка на чтение из кэша выросла с 90 до 95 %.

**Качество.** В индексе Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (10 тестов) GPT-6.1 Sol выше GPT-6 Sol на 8 баллов на уровнях `low` и `medium`, на 7 — на `high` и `xhigh`, на 4 — на `max`. При этом стоимость задачи индекса на каждом уровне такая же или ниже: на `max` $0,72 против $1,05, на 31 % меньше. Заявления OpenAI в [анонсе модели](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) указывают в ту же сторону: +6,4 пункта к лучшему результату GPT-6 Sol в DeepSWE v1.1, +7 пунктов в OSWorld 2.0 на `max` менее чем за половину стоимости задачи, +4,8 пункта в AutomationBench на `medium`.

**Расход токенов.** По данным [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-6-1-sol-replaces-gpt-6-sol-after-just-7-days-with-near-astra-intelligence), GPT-6.1 Sol выдаёт примерно на 10–30 % больше выходных токенов, чем GPT-6 Sol на том же уровне рассуждения. Цена за токен та же, но отдельный ответ может стать длиннее и дороже.

**Изображения.** 25 сентября OpenAI исправила ошибку кодирования изображений, из-за которой GPT-6 Sol и GPT-6 Luna хуже понимали картинки, в том числе в Codex и при управлении компьютером. Если вы сравнивали Sol на задачах со скриншотами до 25 сентября, эти результаты стоит повторить: OpenAI сама рекомендует перезапустить такие проверки.

## Цены: где «в пять раз дешевле» верно, а где нет

Тарифы Standard за 1 млн токенов для запросов до 272 000 входных токенов — по страницам моделей [GPT-6.1 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol), [GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) и [GPT-6 Astra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra):

| Модель | Ввод | Кэшированный ввод | Запись в кэш | Вывод |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| GPT-6.1 Sol | $2,00 | $0,10 | $2,50 | $10,00 |
| GPT-6 Sol | $2,00 | $0,20 | $2,50 | $10,00 |
| GPT-6 Astra | $10,00 | $1,00 | $12,50 | $50,00 |

«В пять раз дешевле» точно описывает обычный ввод, запись в кэш и вывод. Кэшированный ввод у Astra дороже в 10 раз, поэтому у агентов с длинным повторяющимся контекстом разница в счёте оказывается чуть больше пятикратной. В стоимости задачи всё иначе: она зависит от того, сколько токенов модель тратит на рассуждение и ответ. На одинаковых уровнях рассуждения в индексе Artificial Analysis Astra дороже GPT-6.1 Sol примерно в 4,5–7 раз, а при равных баллах — в 3–5 раз.

Остальные правила у всех трёх моделей общие:

- если во вводе больше 272 000 токенов, весь запрос тарифицируется по удвоенным ставкам ввода и кэша и по ставке вывода ×1,5: у GPT-6.1 Sol это $4 / $0,20 / $5 / $15, у Astra — $20 / $2 / $25 / $75;
- Batch и Flex стоят 50 % от Standard, режим Fast — вдвое дороже Standard, региональная обработка данных, где она есть, добавляет 10 %;
- контекстное окно — 1 050 000 токенов, максимум вывода — 128 000 токенов.

Режим Ultrafast — отдельная история. В анонсе OpenAI говорится о запуске и GPT-6 Astra Ultrafast, и GPT-6.1 Sol Ultrafast, но в прайсе Ultrafast есть только у Astra: $60 за ввод и $300 за вывод, в шесть раз дороже Standard. В [документации ChatGPT по моделям](https://learn.chatgpt.com/docs/models) сказано, что поддержка Ultrafast для GPT-6.1 Sol появится позже. Пока цены на него нет, закладывать его в расчёты рано.

Подробный разбор счёта за Astra, включая длинный контекст, — в материале [«GPT-6 Astra API: тарифы, доступ и стоимость длинного контекста»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-astra-api-pricing).

### Пример: один запрос агента с кэшем

Возьмём условный запрос: 200 000 входных токенов, из них 150 000 читаются из кэша и 50 000 — обычные, плюс 20 000 выходных. Тариф Standard, запись в кэш не учитываем. Стоимость = обычный ввод (млн) × ставка ввода + кэшированный ввод (млн) × ставка кэша + вывод (млн) × ставка вывода.

- GPT-6.1 Sol: 0,05 × $2 + 0,15 × $0,10 + 0,02 × $10 = $0,100 + $0,015 + $0,200 = **$0,315**
- GPT-6 Sol: 0,05 × $2 + 0,15 × $0,20 + 0,02 × $10 = $0,100 + $0,030 + $0,200 = **$0,330**
- GPT-6 Astra: 0,05 × $10 + 0,15 × $1 + 0,02 × $50 = $0,50 + $0,15 + $1,00 = **$1,65**

При одинаковом числе токенов Astra здесь дороже в 5,2 раза. Но если GPT-6.1 Sol на той же задаче выдаст на 20 % больше вывода (24 000 токенов вместо 20 000), её вывод подорожает на $0,04, и запрос обойдётся в $0,355 — чуть дороже GPT-6 Sol. Экономия на кэше перекрывается длиной ответа там, где вывода много. Поэтому сравнивать модели по цене одного запроса мало: считать нужно стоимость принятого результата, о чём ниже.

## Насколько GPT-6.1 Sol близка к Astra

Независимое сравнение с выровненными уровнями рассуждения публикует Artificial Analysis в своём [индексе](https://artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-sol) v4.3.2. В таблице: балл индекса / стоимость одной задачи индекса / скорость вывода в токенах в секунду, по данным на 30 сентября 2026 года.

| Уровень | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol |
| --- | --- | --- | --- |
| `low` | 42 / $0,13 / 66 | 46 / $0,82 / 44 | 34 / $0,13 / 66 |
| `medium` | 48 / $0,21 / 59 | 50 / $1,54 / 45 | 40 / $0,25 / нет данных |
| `high` | 50 / $0,32 / 65 | 51 / $1,73 / 47 | 43 / $0,38 / 65 |
| `xhigh` | 51 / $0,39 / 64 | 52 / $2,31 / 48 | 44 / $0,52 / 70 |
| `max` | 52 / $0,72 / 66 | 53 / $3,26 / 51 | 48 / $1,05 / 76 |

Стоимость задачи индекса — это взвешенная стоимость прогона тестов Artificial Analysis, а не ваш будущий счёт. Зато по ней видно соотношение цены и результата при одинаковых условиях.

На одном и том же уровне Astra впереди на 4 балла на `low`, на 2 — на `medium` и на 1 — на остальных. Практичнее сравнивать пары с равным баллом:

- GPT-6.1 Sol `high` (50) = Astra `medium` (50): $0,32 против $1,54, примерно в 4,8 раза дешевле;
- GPT-6.1 Sol `xhigh` (51) = Astra `high` (51): $0,39 против $1,73, примерно в 4,4 раза;
- GPT-6.1 Sol `max` (52) = Astra `xhigh` (52): $0,72 против $2,31, примерно в 3,2 раза.

Уровню Astra `max` (53 балла) у GPT-6.1 Sol соответствия нет: её потолок — 52. Кроме того, GPT-6.1 Sol на всех уровнях отвечает быстрее — 59–66 токенов в секунду против 44–51 у Astra.

![Пары с равным баллом индекса Artificial Analysis: GPT-6.1 Sol на уровнях high, xhigh и max стоит за задачу в 4,8, 4,4 и 3,2 раза меньше, чем Astra на medium, high и xhigh; для Astra max с 53 баллами пары нет](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol/img/sol-astra-equal-score-cost.webp)

В агентном программировании разрыв ещё меньше. В Coding Agent Index от Artificial Analysis GPT-6.1 Sol на `xhigh` набирает на 1 балл больше Astra при стоимости задачи меньше 15 % от Astra, а её собственный `max` на 3 балла хуже `xhigh`. Для кода, значит, самый дорогой уровень не обязательно лучший.

Результаты из анонса — заявления самой OpenAI, полученные в её исследовательской среде или через API. По её словам, в DeepSWE v1.1 GPT-6.1 Sol наравне с Astra примерно за пятую часть стоимости, а в OSWorld 2.0 (управление компьютером) отстаёт не больше чем на 2,1 пункта примерно за седьмую часть. В доле фактических ошибок на трудных вопросах (уровень `xhigh`) — 4,1 % у GPT-6.1 Sol, 4,0 % у Astra и 4,5 % у GPT-6 Sol. Зато в Terminal-Bench Science 0.1 Astra остаётся первой с 68,1 %, и OpenAI прямо пишет, что самые сложные научные задачи стоит отдавать ей; средняя стоимость задачи там — $5,47 у GPT-6.1 Sol и $23,80 у Astra.

## Когда Astra всё ещё окупается

Разница в 1–2 балла индекса на токенах почти никогда не оправдывает пятикратную цену. Окупает её цена ошибки. Правило выбора выглядит так:

**стоимость принятого результата = (расходы на API по всем попыткам + время на проверку и переделку) / число принятых результатов**

В примере выше Astra дороже GPT-6.1 Sol на $1,65 − $0,315 ≈ $1,34 за запрос. Если на вашей задаче Astra экономит больше этой суммы в виде повторных запусков, ручной правки или последствий ошибки, она дешевле. Если GPT-6.1 Sol принимается с первого раза почти так же часто, дешевле она.

На практике Astra стоит оставить для таких случаев:

- **самые трудные научные и исследовательские задачи**, где отрыв Astra виден и в тестах OpenAI;
- **длинные сквозные процессы** в коде, приложениях и исследованиях, где модель должна долго держать цель и ограничения. В [руководстве по моделям Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/models) OpenAI советует выбирать Astra для задач, которым нужна максимальная способность на множестве шагов и инструментов, а GPT-6.1 Sol — для повторяющейся долгой работы, где важна цена;
- **нужен предел качества**: если проверка показала, что даже `max` у GPT-6.1 Sol не дотягивает, выбора нет — Astra `max` выше;
- **нужен Ultrafast уже сейчас**.

Уйти на GPT-6.1 Sol ради более мягких ограничений не получится. OpenAI в [дополнении к системной карточке](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol) относит GPT-6.1 Sol к уровню Critical в кибербезопасности и High в биологии и химии и применяет к ней тот же набор защит, что и к Astra. Если в работе по безопасности вы упираетесь в эти ограничения на Astra, на GPT-6.1 Sol они, скорее всего, будут такими же.

Если вы рассматриваете альтернативу Astra у другого поставщика, есть разбор [«Claude Sonnet 5.5 или GPT-6 Astra: стоит ли переходить»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/claude-sonnet-5-5-vs-gpt-6-astra).

## Что проверить перед заменой gpt-6-sol на gpt-6.1-sol

OpenAI в [руководстве по переходу](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) прямо просит пользователей `gpt-6-sol` сначала проверить запросы. Вот что может сломаться или измениться:

1. **Уровень рассуждения.** GPT-6.1 Sol поддерживает `low`, `medium` (по умолчанию), `high`, `xhigh` и `max`. Значения `none` и `minimal`, которые принимала GPT-6 Sol, не поддерживаются — ставьте `low` и сравните результаты на типичных задачах. Параметр называется `reasoning.effort` в Responses API и `reasoning_effort` в Chat Completions.
2. **Вызов инструментов.** GPT-6.1 Sol работает с Chat Completions, но функции и инструменты вызывает только через Responses API. Если ваш сервис вызывал функции у GPT-6 Sol через Chat Completions с `reasoning_effort: "none"`, эту часть придётся перенести на Responses.
3. **Параметры выборки.** Раз уровень рассуждения у GPT-6.1 Sol никогда не бывает `none`, уберите `temperature`, `top_p` и `top_logprobs`. В Chat Completions уберите также `logprobs`, в Responses — `message.output_text.logprobs` из `include`.
4. **Хранение данных в ЕС.** GPT-6.1 Sol поддерживает резидентность данных в США и ЕС, но режим Fast с резидентностью в ЕС недоступен.
5. **Длина ответов.** Заложите в бюджет и лимиты вывода запас на 10–30 % больше выходных токенов и посмотрите на реальную статистику после первых дней.
6. **Уровень для своей задачи.** Не переносите старый уровень вслепую: сравните хотя бы два соседних (например, `high` и `xhigh`) и считайте стоимость принятого результата, а не запроса.
7. **Изображения.** Если эталонные результаты на картинках получены на GPT-6 Sol до 25 сентября, пересоберите их: старые цифры занижены из-за исправленной ошибки.

Когда проверки пройдены и пора менять запросы, по шагам поможет материал [«GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-1-sol).

![Семь проверок перед заменой gpt-6-sol на gpt-6.1-sol: уровень рассуждения, вызов инструментов и параметры выборки могут сломаться, а хранение данных в ЕС, длину ответов, уровень для задачи и эталоны на изображениях стоит перепроверить](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol/img/gpt-6-1-sol-migration-checklist.webp)

Дата среза знаний у GPT-6.1 Sol — 30 апреля 2026 года, у GPT-6 Sol — 20 апреля; на выбор это почти не влияет. Как получить ключ и сделать первый запрос к модели этого поколения, описано в материале [«Доступ к GPT-6 Astra API: ключ, первый запрос и ошибки подключения»](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-astra-api-access).

## ChatGPT Work и Codex: доступ по тарифу, а не по цене токенов

В ChatGPT ставки API не действуют: модели расходуют кредиты ChatGPT, а сколько кредитов тратит каждая модель, в документации к моделям не указано. Перевести цены за токены в расход по подписке поэтому нельзя.

Согласно [документации ChatGPT](https://learn.chatgpt.com/docs/models), GPT-6.1 Sol развёртывается для Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в Codex (приложение для компьютера и CLI) и в ChatGPT Work (веб и мобильные приложения). В Enterprise и Edu модель выключена, пока её не включит администратор. Free и Go при запуске её не получили. GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol и Luna доступны в Work и Codex, но не в обычном чате. В Codex модель выбирается командой `codex -m gpt-6.1-sol`, Astra — `codex -m gpt-6-astra`.

Уровни рассуждения в интерфейсе называются иначе, чем в API: от Light до Ultra, причём Max и Ultra зависят от настроек. Это не те же значения, что `low`…`max` в API, и переносить выводы из таблицы выше один в один нельзя.

Astra в обычном чате доступна как GPT-6 Pro на тарифах Pro, Business и Enterprise; у Plus она есть в Work и Codex, но не в чате. Astra Ultrafast в Work и Codex OpenAI связывает с новым тарифом Pro за $500 в месяц.

## Доступ из России

По состоянию на 29 сентября 2026 года Россия не входит в [список стран, где OpenAI поддерживает API](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries). Все цены в этом сравнении — официальные тарифы прямого API OpenAI, и к ним нельзя приравнивать рублёвые цены сторонних сервисов. GPT-6.1 Sol также есть в каталогах Microsoft Foundry и Amazon Bedrock, но у облачных провайдеров свои тарифы и свои правила доступности по странам.

## Частые вопросы

**GPT-6 Sol отключат?** На 30 сентября 2026 года — нет. Её нет в списке устаревших моделей, и в API она работает; на странице цен OpenAI показывает вместо неё GPT-6.1 Sol, а ставки GPT-6 Sol остались на странице самой модели. Формулировка «GPT-6.1 Sol заменила GPT-6 Sol» означает смену рекомендуемой модели, а не отключение.

**Какая модель GPT сейчас самая новая?** GPT-6.1 Sol, вышедшая 29 сентября 2026 года. Самой сильной моделью OpenAI по-прежнему называет GPT-6 Astra.

**Можно ли просто поменять `gpt-6-sol` на `gpt-6.1-sol` в коде?** Только если вы уже используете уровень рассуждения от `low` и выше, вызываете инструменты через Responses API и не передаёте `temperature`, `top_p`, `top_logprobs` и `logprobs`. Иначе сначала пройдите список проверок выше.

**Какой уровень GPT-6.1 Sol соответствует Astra?** По индексу Artificial Analysis `high` у GPT-6.1 Sol равен `medium` у Astra, `xhigh` — `high`, а `max` — `xhigh`. Для Astra `max` соответствия нет.