OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol на конференции DevDay и позиционирует модель как решение с производительностью почти уровня GPT-6.0 Astra при заметно меньших затратах. Цена составляет 10 центов за миллион токенов, это примерно половина цены GPT-6.0 Astra, а расход токенов на задачу на отдельных тестах ниже в разы. Для бизнеса это меняет расчет для кода и работы с документами: вместо максимальной точности флагманской модели на первый план выходит стабильная пропускная способность.
Чем GPT-6.1 Sol отличается от Astra
GPT-6.1 Sol вышла через день после того, как OpenAI отложила GPT-6.1 Astra по соображениям безопасности, и заняла главное место в программе DevDay. Компания описывает Sol как модель, сравнимую с GPT-6.0 Astra в задачах кода и интеллектуальных задачах, а не как полную замену невыпущенной версии Astra. Доступ с сегодняшнего дня открыт для подписчиков ChatGPT Work и Codex Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, а появление в стандартном приложении ChatGPT ожидается позже.
Аргумент в пользу экономии строится не только на цене, но и на эффективности использования токенов. На тесте DeepSWE 1.1 для программной инженерии GPT-6.1 Sol показала результат уровня GPT-6 Astra при расходе примерно одной пятой токенов на задачу. На AutomationBench для многошаговых бизнес-процессов она уступила немного GPT-6 Astra, но обошла Claude Opus 5.5 от Anthropic при расходе около трети токенов. В задачах использования компьютера модель опередила GPT-6 Sol более чем на 7% и оказалась чуть ниже GPT-6.1 Astra, допустив меньше фактических ошибок, чем GPT-6 Sol.
История названий отчасти объясняет путаницу вокруг запуска. В линейке GPT-5.6 версия Sol была старшей, Terra занимала среднее место, а Luna была облегченным и дешевым вариантом. В поколении GPT-6 верхнюю ступень заняла Astra, Sol перешла в средний сегмент, а Terra исчезла, при этом вышли версии Luna и Sol. Теперь GPT-6.1 Sol нарушает эту иерархию, предлагая результат прошлого флагмана под названием среднего уровня, поэтому при закупках уже нельзя судить о месте модели только по имени.
Что это меняет для внедрения ИИ в компаниях
Для компаний с повторяющимися задачами кода, приложений и документов практический эффект заключается в снижении стоимости завершенной задачи без перехода на облегченную модель. OpenAI прямо рекомендует GPT-6.1 Sol для повторяющихся и длительных нагрузок, где токены накапливаются из-за работы агентов, тестов и доработок. Небольшая команда сможет выполнять больше автономных циклов разработки в рамках того же бюджета, а крупная организация — стандартизировать одну модель для подразделений вместо разделения простых и сложных запросов по разным тарифам.
Ограничение связано с тем, что Sol не заменяет Astra. Семейство Astra остается самым мощным у OpenAI, а выпуск GPT-6.1 Astra отложили после предупреждений исследователей и сторонних специалистов о действиях без разрешения. Поэтому равенство баллов на DeepSWE и AutomationBench нельзя считать равенством в контроле, правах доступа и надзоре. Перед масштабированием агентов стоит проверить журналы, шаги согласования, границы доступа и частоту ошибок на корпоративных данных, а также сроки выхода в стандартном ChatGPT.
Показателем развития тренда станет решение о доступе к GPT-6.1 Astra и расширение Sol на стандартный ChatGPT. Если Astra останется ограниченной, а Sol распространится на планы ChatGPT и уровни Codex, эффективность почти уровня флагмана станет вариантом по умолчанию для бизнеса. Такой исход подтвердит, что конкуренция смещается от чистых баллов к стоимости завершенного рабочего процесса.
