# GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol

> Цены GPT-6.1 Sol совпадают с GPT-6 Sol, кроме вдвое более дешёвого кеша. Перед заменой ID уберите effort none и перенесите инструменты в Responses API.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-1-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 Sol, OpenAI API, Codex, Цены API

---
GPT-6.1 Sol — обновление GPT-6 Sol, которое OpenAI выпустила 29 сентября 2026 года, ровно через неделю после самой GPT-6 Sol. В API модель вызывается как `gpt-6.1-sol`, в ChatGPT она доступна только в Work и Codex на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. По состоянию на 30 сентября 2026 года прайс почти не отличается от прежней Sol: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных. Изменилась одна строка — кешированный ввод стоит $0,10 вместо $0,20. Поэтому счёт заметно снижается там, где большая часть контекста читается из кеша: в длинных агентных сессиях и в сериях запросов с общим префиксом.

Просто заменить ID получится не у всех. У `gpt-6.1-sol` нет уровней рассуждения `none` и `minimal` — вместо них OpenAI советует `low`. Вызов инструментов работает только через Responses API, а Chat Completions принимает эту модель лишь без инструментов. Кроме того, параметры `temperature`, `top_p` и `top_logprobs` нужно убрать из запроса. Если ваш код ничего из этого не использует, переход сводится к смене строки `model` и проверке результата на нескольких своих задачах.

## GPT-6.1 Sol рядом с GPT-6 Sol и GPT-6 Astra

OpenAI описывает GPT-6.1 Sol как модель с производительностью «почти уровня Astra» (near-Astra) для сложного кода, работы с компьютером (computer use) и профессиональных задач. При этом GPT-6 Astra, по словам компании, остаётся её самой способной моделью. В линейке GPT-6 роли распределены так: Astra — максимальный интеллект, 6.1 Sol — баланс скорости, цены и качества, Luna — самая быстрая и дешёвая.

Отличия от предыдущей Sol, которые влияют на код и счёт (данные со страниц моделей [`gpt-6.1-sol`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol) и [`gpt-6-sol`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol), по состоянию на 30 сентября 2026 года):

| Параметр | `gpt-6-sol` | `gpt-6.1-sol` |
| --- | --- | --- |
| Вход, за 1 млн токенов (до 272 000 на входе) | $2 | $2 |
| Кешированный ввод | $0,20 | $0,10 |
| Запись в кеш | $2,50 | $2,50 |
| Выход | $10 | $10 |
| Значения `reasoning.effort` | `none`, `low`, `medium` (по умолчанию), `high`, `xhigh`, `max` | `low`, `medium` (по умолчанию), `high`, `xhigh`, `max` |
| Инструменты в Chat Completions | только при `reasoning_effort: "none"` | нет, только через Responses API |
| Контекст и максимум вывода | 1 050 000 / 128 000 | 1 050 000 / 128 000 |
| Граница знаний | 20 апреля 2026 года | 30 апреля 2026 года |
| В общей таблице цен OpenAI | не указана | указана |

Цифры производительности на день релиза — заявления самой OpenAI по её собственным тестам, а не независимые замеры. Самые показательные из [анонса](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/):

- DeepSWE v1.1 (программирование): результат, сопоставимый с GPT-6 Astra, примерно за пятую часть стоимости и на 6,4 пункта выше лучшего результата GPT-6 Sol.
- OSWorld 2.0 (работа с компьютером, максимальный effort): отставание от Astra не больше 2,1 пункта при стоимости задачи примерно в семь раз ниже.
- Terminal-Bench Science 0.1: средняя стоимость задачи $5,47 против $23,80 у Astra, но первое место с 68,1 % остаётся за Astra, и самые трудные научные задачи OpenAI советует отдавать ей.

По прайсу Astra дороже в 5 раз по входу и выходу ($10 и $50 за 1 млн) и в 10 раз по кешированному вводу ($1 за 1 млн). Если вы решаете, стоит ли эта разница качества, расчёт длинного контекста для старшей модели есть в статье [GPT-6 Astra API: тарифы, доступ и стоимость длинного контекста](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-astra-api-pricing). Общая картина линейки до выхода 6.1 описана 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). А если вы сравнивали прежнюю Sol с Claude по статье [Claude Opus 5.5 или GPT-6 Sol: выбор для кода и сложных задач](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/claude-opus-5-5-vs-gpt-6-sol), учтите: вывод о равной цене чтения кеша относится к GPT-6 Sol, у GPT-6.1 Sol чтение кеша вдвое дешевле.

## Цены GPT-6.1 Sol и когда счёт действительно снизится

Ставки за 1 млн токенов из [таблицы цен OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) на 30 сентября 2026 года:

| Режим обработки | Вход | Кешированный ввод | Запись в кеш | Выход |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Standard, до 272 000 входных токенов | $2 | $0,10 | $2,50 | $10 |
| Standard, больше 272 000 | $4 | $0,20 | $5 | $15 |
| Fast, до 272 000 | $4 | $0,20 | $5 | $20 |
| Fast, больше 272 000 | $8 | $0,40 | $10 | $30 |
| Batch и Flex, до 272 000 | $1 | $0,05 | $1,25 | $5 |
| Batch и Flex, больше 272 000 | $2 | $0,10 | $2,50 | $7,50 |

Четыре правила, которые меняют итог сильнее самих ставок:

- Порог 272 000 считается по входу одного запроса. Если он превышен, по повышенным ставкам (×2 за вход и кеш, ×1,5 за выход) оплачивается весь запрос, а не только токены сверх порога.
- Токены рассуждения оплачиваются как выходные.
- Региональная обработка (data residency) добавляет 10 %. Режим Fast при хранении данных в ЕС недоступен.
- Встроенные инструменты вроде веб-поиска могут тарифицироваться отдельно за каждый вызов.

Формула для всех примеров ниже: стоимость = Σ(токены × ставка / 1 000 000). Токены взяты одинаковыми для обеих моделей, чтобы показать эффект одной лишь смены прайса. На практике модели тратят разное число токенов рассуждения на одну и ту же задачу, поэтому ваши цифры будут другими.

### Пример 1: агентный шаг с большим кешем

Один запрос: 150 000 входных токенов, из них 140 000 читаются из кеша и 10 000 — обычный ввод, плюс 3 000 выходных токенов вместе с рассуждением. Записи в кеш не учитываются: у обеих моделей они стоят $2,50 и разницы не дают.

- `gpt-6-sol`: 10 000 × $2 = $0,020; 140 000 × $0,20 = $0,028; 3 000 × $10 = $0,030. Итого $0,078.
- `gpt-6.1-sol`: $0,020 + 140 000 × $0,10 = $0,014 + $0,030. Итого $0,064.

Экономия — $0,014 на запрос, около 18 %. Сессия из 50 таких шагов обойдётся в $3,20 вместо $3,90. Для сравнения, тот же запрос по прайсу Astra стоил бы $0,390 (10 000 × $10 + 140 000 × $1 + 3 000 × $50, всё делённое на 1 000 000).

### Пример 2: запрос пересекает порог 272 000

Запрос A: 260 000 входных токенов (250 000 из кеша и 10 000 обычных) и 3 000 выходных. На `gpt-6.1-sol` по обычным ставкам: $0,020 + $0,025 + $0,030 = $0,075.

Запрос B: 300 000 входных токенов (290 000 из кеша и 10 000 обычных) и те же 3 000 выходных. Порог превышен, весь запрос идёт по ставкам длинного контекста: 10 000 × $4 = $0,040; 290 000 × $0,20 = $0,058; 3 000 × $15 = $0,045. Итого $0,143.

Входа стало примерно на 15 % больше, а цена выросла почти в 1,9 раза. Тот же запрос B на `gpt-6-sol` стоил бы $0,201, потому что кеш в длинном контексте у неё $0,40 за 1 млн. Выходит, что переход через порог добавил $0,068 (с $0,075 до $0,143), а смена модели сэкономила $0,058 (с $0,201 до $0,143). Если агент регулярно подбирается к 272 000 токенов, удержать вход ниже порога сжатием истории (compaction) или обрезкой лишних файлов в контексте не менее важно, чем перейти на 6.1.

![Расчёт запросов A и B: $0,075 ниже порога 272 000, $0,143 выше порога на gpt-6.1-sol и $0,201 для того же запроса на gpt-6-sol](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/gpt-6-1-sol/img/long-context-threshold.webp)

### Без кеша разницы нет

Если запросы почти не попадают в кеш, прайс у двух моделей одинаковый: $2 / $2,50 / $10 до порога и $4 / $5 / $15 после. Тогда разница в счёте возникает только из-за того, сколько токенов каждая модель тратит на задачу. Это можно выяснить лишь прогоном ваших запросов.

## Что поменять в запросах при переходе с `gpt-6-sol`

Список собран по разделу Migration quickstart в [руководстве OpenAI по GPT-6](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model):

| Что есть в текущем коде | Что сделать для `gpt-6.1-sol` |
| --- | --- |
| `reasoning.effort: "none"` или `reasoning_effort: "none"` | Поставить `low` и сравнить результаты |
| `minimal` (остался от старых моделей) | Начать с `low` и сравнить на типичных задачах |
| Функции или инструменты в Chat Completions | Перенести вызов в Responses API |
| `temperature`, `top_p`, `top_logprobs` | Удалить |
| `logprobs` в Chat Completions | Удалить |
| `message.output_text.logprobs` в `include` (Responses) | Удалить |
| Смена effort посреди диалога через новый параметр запроса | Передавать элемент `configuration_update`, а `reasoning.effort` на уровне запроса не менять, чтобы сохранить префикс для кеша |
| `prompt_cache_retention` (при переходе с GPT-5.5 и старше) | Заменить на `prompt_cache_options.ttl` со значением `"30m"` |
| Дообучение (fine-tuning) | Для `gpt-6.1-sol` не поддерживается |

![Четыре изменения при переходе с gpt-6-sol на gpt-6.1-sol: effort none на low, инструменты в Responses API, удаление temperature и logprobs, configuration_update для смены effort](https://blog.laozhang.ai/posts/ru/gpt-6-1-sol/img/migration-changes.webp)

Типичный случай поломки выглядит так: запрос через Chat Completions с инструментами и `reasoning_effort: "none"` работал на `gpt-6-sol`, потому что для прежней Sol это была единственная разрешённая комбинация.

```python
# Работало с gpt-6-sol, не подходит для gpt-6.1-sol сразу по трём пунктам
completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    reasoning_effort="none",   # у 6.1 Sol такого значения нет
    temperature=0.2,           # параметр нужно убрать
    tools=chat_tools,          # инструменты в Chat Completions не поддерживаются
    messages=messages,
)
```

Для `gpt-6.1-sol` тот же вызов переносится в Responses API. Обратите внимание, что описание функции в Responses лежит на верхнем уровне объекта, без вложенного ключа `function`:

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

tools = [{
    "type": "function",
    "name": "get_order_status",
    "description": "Возвращает статус заказа по номеру",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
        "required": ["order_id"],
        "additionalProperties": False,
    },
    "strict": True,
}]

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "low"},  # было "none" на gpt-6-sol
    tools=tools,
    input="Где сейчас заказ 48213?",
)

for item in response.output:
    if item.type == "function_call":
        print(item.name, item.arguments, item.call_id)

print(response.usage)  # входные, кешированные и выходные токены для расчёта цены
```

Результат функции возвращается следующим запросом как элемент `function_call_output` с тем же `call_id`. Если инструменты вам не нужны, можно остаться на Chat Completions — достаточно поменять модель и убрать неподдерживаемые параметры:

```python
completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning_effort="low",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Сократи этот отчёт до пяти пунктов: ..."},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```

Если проект уже открыт в Codex, OpenAI предлагает поручить миграцию встроенному навыку документации командой `$openai-docs migrate this project to the GPT-6 model family`. Результат всё равно стоит сверить с таблицей выше: навык правит код, но не знает, на каком уровне effort ваши задачи дают приемлемое качество.

## Где включить GPT-6.1 Sol: API, Codex и ChatGPT Work

### API и лимиты по уровням

В API модель доступна через Responses API (с инструментами и без) и через Chat Completions (без инструментов), для неё указаны цены Batch. Принимает текст и изображения, отвечает текстом; аудио и видео не поддерживаются. В Responses API доступны веб-поиск, поиск по файлам, генерация изображений, интерпретатор кода, работа с компьютером, MCP и другие встроенные инструменты, а также мультиагентный режим в бета-версии.

Бесплатный уровень API эту модель не получает. Лимиты для платных уровней по [странице модели](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol):

| Уровень аккаунта | Запросов в минуту (RPM) | Токенов в минуту (TPM) |
| --- | --- | --- |
| Free | не поддерживается | не поддерживается |
| Tier 1 | 500 | 500 000 |
| Tier 2 | 5 000 | 1 000 000 |
| Tier 3 | 5 000 | 2 000 000 |
| Tier 4 | 10 000 | 4 000 000 |
| Tier 5 | 15 000 | 40 000 000 |

Уровень повышается автоматически по мере роста расходов организации. На Tier 1 лимита в 500 000 токенов в минуту хватает примерно на три запроса по 150 000 входных токенов, поэтому агент с длинным контекстом на новом аккаунте упрётся скорее в TPM, чем в RPM. Проверить, видит ли проект модель, и отправить первый запрос можно так же, как описано в статье [Доступ к GPT-6 Astra API: ключ, первый запрос и ошибки подключения](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-astra-api-access), подставив `gpt-6.1-sol` вместо ID Astra.

Кроме API OpenAI, GPT-6.1 Sol перечислена в каталогах Microsoft Foundry, Amazon Bedrock и OpenRouter. Цены, регионы и лимиты там устанавливает каждая платформа, и ставки из этой статьи к ним не относятся.

### Codex

В Codex CLI модель выбирается при запуске или внутри сессии:

```bash
codex --model gpt-6.1-sol
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"
```

В интерактивной сессии команда `/model` переключает модель и уровень рассуждения, а пункт «More reasoning…» открывает уровни Max и Ultra. Чтобы модель стала моделью по умолчанию сразу в десктопном приложении, CLI и расширении для IDE, достаточно одной строки в общем файле `config.toml`:

```toml
model = "gpt-6.1-sol"
```

При входе через аккаунт ChatGPT доступ определяется вашим тарифом, при работе с собственным ключом API — доступом проекта. Если Codex настроен на провайдера через Chat Completions, имейте в виду: поддержка Chat Completions в Codex объявлена устаревшей и будет удалена в будущих версиях.

### ChatGPT Work

GPT-6.1 Sol доступна пользователям Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Work (веб и мобильные приложения) и в Codex (десктопное приложение и CLI). В обычном чате ChatGPT её нет. Тарифы Free и Go при запуске не включены. В Enterprise и Edu модель выключена по умолчанию, пока её не включит администратор, а выбор новой модели в интерфейсе сам по себе доступа не даёт. Раскатка идёт постепенно, поэтому в отдельных аккаунтах и клиентах модель может появиться позже.

В десктопном приложении и в ChatGPT Work на вебе по умолчанию стоит режим Power (здесь и дальше названия по англоязычной справке ChatGPT). Smarter даёт более глубокое рассуждение, Faster — более быструю и дешёвую работу, а в Advanced можно вручную выбрать модель, уровень рассуждения и скорость. Уровень Light в интерфейсе соответствует Low в CLI; Max и Ultra доступны в зависимости от настроек. По совету OpenAI начинать стоит с уровня по умолчанию: большинству задач Max и Ultra не нужны.

### Условие по стране

По состоянию на 25 сентября 2026 года Россия не входит в [список стран, где OpenAI поддерживает API и ChatGPT](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries). OpenAI предупреждает, что доступ или предоставление доступа за пределами этих стран может привести к блокировке аккаунта. Всё описанное выше относится к аккаунтам и организациям, которые работают из поддерживаемой страны.

## Ultrafast для GPT-6.1 Sol: объявлен, но пока недоступен

В анонсе OpenAI сказано, что вместе с GPT-6 Astra Ultrafast запущена и GPT-6.1 Sol Ultrafast. Остальные официальные страницы на 30 сентября 2026 года говорят иначе:

- справка ChatGPT: на старте доступны режимы Standard и Fast, поддержка Ultrafast для GPT-6.1 Sol появится позже;
- обзор DevDay: Ultrafast для GPT-6.1 Sol «скоро»;
- журнал изменений API от 29 сентября добавляет `service_tier: "ultrafast"` только для `gpt-6-astra`;
- во вкладке Ultrafast таблицы цен есть только `gpt-6-astra` ($60 за 1 млн входных и $300 за 1 млн выходных токенов до порога).

Практический вывод: закладывать в бюджет или в код Ultrafast для 6.1 Sol пока не на что — у режима нет ни цены, ни записи в журнале изменений. Для ускорения сейчас есть Fast по двойному тарифу, и то вне хранения данных в ЕС. Ultrafast в целом работает только с глобальной обработкой и хранением данных в США.

## Что будет с GPT-6 Sol и GPT-5.5

У `gpt-6-sol` нет даты отключения: на странице устаревших моделей её нет, а страница самой модели по-прежнему открыта и отсылает к GPT-6.1 Sol как к более новой Sol. При этом из общей таблицы цен `gpt-6-sol` уже убрана, и ставки для неё остались только на странице модели. Судя по этому, старый ID продолжает работать, а оставить его в продакшене на время сравнения — разумный запасной вариант. Тем не менее OpenAI явно ведёт пользователей к 6.1, и объявление об отключении может появиться позже.

Отдельная дата касается GPT-5.5: 14 октября 2026 года она уходит из ChatGPT, ChatGPT Work и Codex на всех тарифах. На API это не распространяется. В заметке об отключении OpenAI предлагает в качестве замены `gpt-6-sol`, а в рекомендациях на той же странице — GPT-6.1 Sol там, где она уже доступна аккаунту и клиенту. Если у вас есть выбор, берите 6.1 Sol, чтобы не мигрировать дважды.

## Как проверить переход на своих задачах

1. Отберите несколько запросов, которые представляют вашу реальную нагрузку: короткие вызовы, длинные агентные сессии и хотя бы один запрос около 272 000 входных токенов, если такие бывают.
2. Прогоните их на `gpt-6-sol` и `gpt-6.1-sol`. Где было `none`, на новой модели ставьте `low`; остальные уровни оставьте как были. OpenAI отдельно предупреждает, что уровни effort не совпадают один к одному между поколениями моделей.
3. Для каждого запроса сохраните из `usage` число входных, кешированных и выходных токенов (рассуждение входит в выходные) и посчитайте стоимость по формуле из раздела о ценах.
4. Сравните качество ответов на одних и тех же входных данных, а для агентов — долю успешно завершённых задач.
5. Переключайте основную нагрузку, если качество не хуже, а стоимость на задачу не выше. `gpt-6-sol` пока можно держать как запасной вариант.

Если качество на 6.1 Sol недотягивает, прежде чем платить в пять раз больше за Astra, попробуйте поднять effort до `high` или `xhigh`. Ставки при этом не меняются, растёт только число токенов рассуждения, и стоимость такого прогона считается той же формулой.

## Частые вопросы

### GPT-6.1 Sol умнее GPT-6 Astra?

Нет. По словам OpenAI, GPT-6 Astra остаётся самой способной моделью компании, а GPT-6.1 Sol приближается к ней в части тестов при цене входа и выхода в пять раз ниже. В Terminal-Bench Science 0.1 Astra, например, по-прежнему на первом месте. Сравнение трёх моделей по тестам и стоимости задачи — в статье [GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-6 Sol: какую модель выбрать](https://blog.laozhang.ai/ru/posts/gpt-6-1-sol-vs-gpt-6-astra-vs-gpt-6-sol).

### Какой контекст у GPT-6.1 Sol?

Окно контекста — 1 050 000 токенов, максимум вывода — 128 000. Но запрос с входом больше 272 000 токенов целиком оплачивается по удвоенной ставке за ввод и кеш и по полуторной за вывод.

### Можно ли пользоваться GPT-6.1 Sol бесплатно?

Нет. В API бесплатный уровень эту модель не получает, а в ChatGPT тарифы Free и Go на старте не включены. Минимальный вариант — Plus с доступом через ChatGPT Work или Codex.

### Есть ли GPT-6.1 Sol в обычном чате ChatGPT?

На 30 сентября 2026 года нет: модель доступна только в ChatGPT Work и Codex. В обычном чате OpenAI её пока не предлагает.