GPT-6.1 Sol — почти флагман по цене середнячка
OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol, которая в ряде сложных тестов почти догоняет флагманскую GPT-6 Astra, а токены у неё в пять раз дешевле. Разбираем простыми словами, что умеет новая модель, кому она пригодится и как за пару минут попробовать её в Unitool.
Когда середнячок догоняет флагмана
С нейросетями обычно работает простое правило. Хочешь лучший результат — плати за самую дорогую модель. GPT-6.1 Sol это правило заметно подвинула.
Это обновление модели GPT-6 Sol от OpenAI. В программировании, управлении компьютером и профессиональной работе она почти догоняет GPT-6 Astra, самую умную модель компании. При этом стандартные цены на входные и выходные токены у неё в пять раз ниже, чем у Astra.
Токены — это небольшие кусочки текста, по которым нейросеть считает работу и оплату. Всё, что ты отправляешь модели, считается входными токенами, а всё, что она отвечает, — выходными. Чем ниже цена за токены, тем дешевле обходится одна и та же работа, особенно когда её много. Больше всего это ощутят те, кто запускает ИИ-агентов, то есть программы, которые сами проходят длинную цепочку шагов и обращаются к модели много раз подряд.
Три модели GPT-6 простыми словами
В линейке GPT-6 теперь три модели.
- GPT-6 Astra — самая умная модель OpenAI, рассчитанная на лучшие результаты.
- GPT-6.1 Sol — интеллект почти на уровне Astra при цене в пять раз ниже.
- GPT-6 Luna — быстрое и эффективное решение повседневных задач в больших масштабах.
Astra остаётся самой мощной моделью компании по совокупности возможностей. Sol предлагает новый баланс возможностей и стоимости, а Luna подходит для простых и массовых задач, где важны скорость и цена.
Отдельно стоит сказать про кэшированные входные данные. Это повторно используемый контекст, например длинный документ, который модель перечитывает в нескольких запросах подряд. У GPT-6.1 Sol он стоит 0,10 доллара за миллион токенов, то есть на 95% ниже стандартной цены входных данных и вдвое дешевле, чем у прежней GPT-6 Sol. Для агентных задач, где контекст нужно использовать снова и снова, это заметная экономия.
На практике. Для сложных задач не обязательно сразу брать самую дорогую модель. Можно начать с GPT-6.1 Sol и переходить на Astra только там, где нужен максимум качества.
Программирование и управление компьютером
Чтобы показать, насколько модель стала сильнее, OpenAI использует тесты, которые называют бенчмарками. Это набор одинаковых заданий, по результатам которого модели можно сравнивать между собой.
В DeepSWE v1.1 ИИ-агенты решают сложные задачи по разработке программ в реальных кодовых базах. GPT-6.1 Sol достигает здесь уровня GPT-6 Astra при затратах примерно в пять раз ниже. Она также превосходит лучший результат GPT-6 Sol на 6,4 процентного пункта, причём тратит меньше усилий на рассуждения и меньше денег. Процентный пункт — это разница между двумя процентами, например между 30% и 36%. А «усилия на рассуждения» — это режим, в котором модель думает перед ответом дольше или короче.
OSWorld 2.0 проверяет, как агенты справляются с длинными цепочками действий на компьютере в повседневных и рабочих задачах. На офлайн-наборе GPT-6.1 Sol при максимальных усилиях на рассуждения превосходит GPT-6 Sol на семь процентных пунктов, а затраты у неё более чем вдвое ниже. От Astra она отстаёт всего на 2,1 процентного пункта, при этом задача обходится примерно в семь раз дешевле.
На практике. Управление компьютером значит, что нейросеть сама открывает программы, нажимает кнопки и заполняет поля. Это пригодится для рутины вроде переноса данных между сервисами. Результат всё равно стоит проверять.
Работа с документами и бизнес-процессами
GDP.pdf — тест на профессиональные вопросы по сложным PDF-документам с таблицами, графиками, схемами и мелким шрифтом. Вопросы взяты из финансов, здравоохранения, права и семи других профессиональных сфер. GPT-6.1 Sol превосходит Opus 5.5 с резервными моделями при стоимости задачи более чем вдвое ниже на всех проверенных уровнях усилий на рассуждения. К результатам Astra она приближается при стоимости примерно в пять раз ниже.
AutomationBench 1.0.6 проверяет, правильно ли агенты выполняют рабочие процессы от начала до конца. Для этого им дают 47 инструментов для продаж, маркетинга, операционной деятельности, поддержки, финансов и управления персоналом. При среднем уровне усилий на рассуждения GPT-6.1 Sol превосходит Opus 5.5 на 2,2 процентного пункта при затратах примерно втрое ниже, а GPT-6 Sol при той же настройке обгоняет на 4,8 процентного пункта. OpenAI отдельно предупреждает, что стоимость Claude Fable 5.1 на её графике занижена, потому что не учитывает резервные модели, к которым пришлось обращаться примерно в 40% задач.
На практике. Если ты работаешь с отчётами, договорами или таблицами в PDF, можно попросить модель найти нужные данные и пересказать их простыми словами. А если твоя работа связана с продажами, маркетингом или поддержкой, такие тесты ближе всего к твоим повседневным задачам. Цифры из ответа лучше сверять с оригиналом.
Когда всё же нужна Astra
Terminal-Bench Science 0.1 оценивает научные рабочие процессы, включая анализ данных, моделирование и доказательство теорем. При максимальных усилиях на рассуждения GPT-6.1 Sol более чем вдвое превосходит результат GPT-6 Sol при стоимости задачи более чем вдвое ниже. Средняя стоимость одной задачи составляет 5,47 доллара против 23,21 доллара у Opus 5.5 и 23,80 доллара у Astra, то есть затраты ниже более чем на 75%.
Но самый высокий результат среди протестированных моделей, 68,1%, всё равно у GPT-6 Astra. OpenAI советует использовать именно её для самых сложных научно-исследовательских задач.
Выбирать можно так.
- GPT-6 Astra — для самых сложных задач, где нужен максимум качества.
- GPT-6.1 Sol — для серьёзной работы с кодом, документами и компьютером по более низкой цене.
- GPT-6 Luna — для быстрых повседневных задач.
Так ты не переплачиваешь за мощность, которая в твоей задаче не нужна, и не берёшь слишком простую модель там, где цена ошибки высока.
Насколько новая модель точна и безопасна
GPT-6.1 Sol стала точнее в фактах. Сильнее всего это видно при низком уровне усилий на рассуждения. Там доля ответов с фактической ошибкой снизилась с 11,4% до 7,7%, то есть примерно на 32%. На всех проверенных уровнях усилий частота ошибок отличается от Astra не больше чем на 1,9 процентного пункта, а задача обходится больше чем в пять раз дешевле. Тест считает долю ответов хотя бы с одной фактической ошибкой на обезличенных диалогах, где пользователи указали на ошибку более ранней модели. Такие запросы намеренно сложные и не отражают обычное использование.
В тестах на соответствие человеческим намерениям и ценностям модель тоже показывает улучшения по сравнению с GPT-6 Sol и приближается к Astra.
- GPT-6.1 Sol более открыто сообщает о своих ограничениях.
- Она надёжнее соблюдает намерения пользователя и ограничения безопасности.
- Реже скрывает неисправность инструментов поиска, нарушает явные ограничения или совершает несанкционированные действия в агентных задачах.
- OpenAI не обнаружила попыток обойти автоматическую систему проверки безопасности, как и в случае Astra и GPT-6 Sol.
В тесте на неработающий инструмент поиска проверяют, сообщает ли агент о сбое вместо того, чтобы выдать самый вероятный ответ. GPT-6.1 Sol не сообщает о проблеме в 2,1% случаев, GPT-6 Sol — в 4,9%, Astra — в 1,5%, а Luna — в 28,7%. Задания подобраны так, чтобы выявлять ошибки, поэтому цифры не показывают, как часто сбои случаются в обычной работе. Но факты, числа и ссылки из ответов нейросети по-прежнему лучше проверять самому.
На практике. Если нейросеть ищет информацию в интернете, попроси её прямо сообщать, когда поиск не сработал. Именно такое поведение OpenAI проверяет в отдельном тесте.
Сколько стоит GPT-6.1 Sol у OpenAI
С сегодняшнего дня GPT-6.1 Sol доступна всем пользователям Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в ChatGPT Работа и Codex. В режиме «Чат» модель пока недоступна. Разработчики могут подключить её через API OpenAI под именем gpt-6.1-sol. API — это способ подключить нейросеть к своим программам и сервисам.
Стандартные цены в API такие. За миллион входных токенов — 2 доллара, за миллион кэшированных входных токенов — 0,10 доллара, за миллион выходных токенов — 10 долларов.
В ближайшие дни OpenAI также обещает GPT-6.1 Sol Ultrafast — версию, которая в Codex генерирует ответ до восьми раз быстрее обычной скорости.
Как попробовать GPT-6.1 Sol в Unitool
Подписку на ChatGPT для этого оформлять не нужно. GPT-6.1 Sol уже есть в Unitool, и начать можно за пару минут.
1. Открой чат в Unitool и в списке моделей вверху выбери GPT-6.1 Sol.
2. Нажми «Создать новый чат», чтобы новая задача не смешивалась с прошлыми разговорами.
3. Если нужно, прикрепи файлы через кнопку «плюс». Модель принимает изображения, PDF и текстовые файлы.
4. Напиши задачу в строке «Спрашивай меня что угодно» или надиктуй её через микрофон.
5. Посмотри на строку под полем ввода. Там указано, сколько стоит работа модели, сейчас это 0,313 за ввод и 1,565 за вывод в расчёте на 1000 токенов.
Начать можно, например, с такого запроса:
Вот отчёт в PDF. Найди в нём пять главных цифр, объясни простыми словами, что они значат, и отметь, где в документе их искать
Модель хорошо показала себя как раз на сложных PDF с таблицами и мелким шрифтом, так что это хороший первый тест. А если нужен код, попроси её сначала описать план, а потом уже писать.
Выбирай модель под задачу
Нейросети обновляются так быстро, что уследить за всеми версиями непросто. Поэтому модель лучше выбирать на практике. Берёшь свою рабочую задачу, пробуешь её на GPT-6.1 Sol, а потом на другой модели и сравниваешь, где результат лучше и дешевле.
В Unitool для этого собраны нейросети для текста, картинок, видео и озвучки в одной подписке, например ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, Nano Banana, Seedance, ElevenLabs и Suno. Переключаться между ними можно в том же окне, без десятка аккаунтов. А если задача большая, подключи Unitool MCP, и чат сам сделает картинки, озвучку и видео по твоему описанию.
Открой Unitool, выбери GPT-6.1 Sol и дай ей задачу, которую давно хотелось сбросить с плеч.