6 Sol 低约 30%

核心亮点

Artificial Analysis 数据显示，GPT-6.1 Sol 的每任务成本（Cost per Task）约 0.72 美元，比 GPT-6 Sol（1.05 美元）低约 30%，而 GPT-6 Sol 已约为 GPT-5.6 Sol（1.99 美元）的一半。三代 Sol 档连续降价，把"实惠档"的任务成本压到 0.72 美元，延续了前沿模型性价比快速下行的趋势。

具体数据

Cost per Task 是 AA 把模型在真实任务上的花费折算出的统一口径，比单纯 token 单价更贴近"办成一件事花多少"。GPT-5.6 Sol 为 1.99 美元，GPT-6 Sol 降到 1.05（约一半），GPT-6.1 Sol 再降至 0.72（再降约 30%）。三代同档累计降幅明显，说明实惠档正快速变便宜，而非只在旗舰上卷能力。

技术细节

Sol 是 OpenAI 的实惠推理档，瞄准日常任务的成本控制。每任务成本下降通常来自推理效率提升（更短思考、更好路由、更小模型兜底）与基础设施降本。AA 用统一任务集测，使跨代可比。对开发者，Cost per Task 比上下文单价更该被关注，因为它直接决定大规模调用的账单。

与竞品对比

Sol 档持续降价，直接对标其他厂商的实惠档。GPT-6.1 Sol 0.72 美元的任务成本，对走量业务很有吸引力。相比同代旗舰的高价，Sol 把"日常任务用便宜档"变成默认策略。对国内模型，性价比已是主战场，Sol 的降幅提示全球前沿也在用降价抢量，而非只堆峰值分数。

行业影响或适用场景

对客服、摘要、分类、初稿等高频低难任务，Sol 档降价意味着规模化成本显著下降，中小团队也能跑大量调用。对产品定价，便宜档让"按任务计费"更可持续。对行业，前沿模型降价会传导到下游 API 与套件，倒逼闭源与开源都卷性价比，最终利好所有调用方。

数据口径与可信度

数据来自 Artificial Analysis 的 Cost per Task 口径，属第三方独立测算，比厂商 token 单价更可比。但"任务"定义随 AA 任务集而定，未必等于你的真实任务成本；跨代降价基于同口径，趋势可信，绝对数字需以你的工作负载复核。引用保留"据 AA"的限定，别把 0.72 当成所有业务的统一单价。

风险与边界

便宜档可能用更短思考或更简单路由，复杂任务质量或不如旗舰，别把所有流量都压到 Sol。成本下降也可能伴随速率、并发或功能的取舍。跨境使用 OpenAI 需合规与数据出境评估。比价要看综合：单价、质量、速率、合规，而非单看每任务成本。把降价当机会，也把质量边界当约束。

市场定位

GPT-6.1 Sol 卡位"实惠档性价比"，用连续降价把日常任务成本压到 0.72 美元，主打走量与规模。对重调用业务，它是降本首选；对 OpenAI，是用低价档锁住开发者入口、对抗开源与竞品。在性价比战场，Sol 的降幅把"便宜且够用"变成显著卖点，挤压同档对手空间。

延伸观察

前沿模型的竞争正从"谁最强"转向"谁更便宜且够用"。Cost per Task 这类统一口径会成选型核心指标。当实惠档足够强，大量日常任务无需旗舰，算力被更高效地分配。未来模型厂更可能用分级定价收割不同预算，而便宜档的持续提升，会持续压缩"为简单任务付高价"的合理性。

进一步分析

说白了，GPT-6.1 Sol 每任务 0.72 美元，比 GPT-6 Sol 的 1.05 再降约 30%，而后者已是 GPT-5.6 Sol（1.99）的一半。三代实惠档连续降价，把"办一件事"的成本压得很低。对走量业务是实打实利好，但复杂任务别全压便宜档，质量可能不够，要看任务难度分档。

实操建议

做高频低难任务的团队，优先把流量切到 Sol 档并实测每任务成本与质量可接受度。用 AA 的 Cost per Task 做跨模型比价基准，但用自有任务集复核绝对数字。按难度分档：简单走 Sol，复杂留旗舰。评估跨境合规与数据出境。把降价带来的预算省下来，投到更难任务的旗舰调用或人工复核，提升整体性价比。

一句话结论

说白了，GPT-6.1 Sol 每任务成本约 0.72 美元，较 GPT-6 Sol（1.05）再降约 30%、仅为 GPT-5.6 Sol（1.99）的约三分之一；三代实惠档连续降价利好走量业务，但复杂任务应按难度分档、勿全压便宜档，且比价要看自有工作负载复核而非单看 AA 数字。