1.05M Token 上下文
將儲存庫檔案、規格和先前的發現保留在同一個請求中。此模型支援 1,050,000 個 Token 的上下文視窗,以及最多 128,000 個輸出 Token;大型提示仍需要檢索紀律與成本檢查。
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'聊天、程式開發代理與文件處理。以每 1M Token 計價 — 輸入、快取輸入與輸出分開計費。GPTProto 比官方費率低 20%。
| 場景 | OpenAI 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| Personal10M tokens / 月(4.8M 快取) | $27.36 | $28.86 | $21.89 | −$5.47≈ $65.66 / 年 |
| Team100M tokens / 月(48M 快取) | $273.60 | $288.65 | $218.88 | −$54.72≈ $656.64 / 年 |
| Business500M tokens / 月(240M 快取) | $1368.00 | $1443.24 | $1094.40 | −$273.60≈ $3283.20 / 年 |
當應用程式需要跨檔案、工具結果和任務的多個階段進行推理時,請使用 GPT-6 Sol。先從具代表性的程式編寫或 Agent 工作流程開始,再將其任務完成率、延遲和總成本與其他可用模型進行比較。
1.05M Token 上下文
將儲存庫檔案、規格和先前的發現保留在同一個請求中。此模型支援 1,050,000 個 Token 的上下文視窗,以及最多 128,000 個輸出 Token;大型提示仍需要檢索紀律與成本檢查。
可調整的推理能力
依工作需求選擇 none、low、medium、high、xhigh 或 max。先從預設的 medium 設定開始,再針對例行工作測試較低的投入程度,並為較困難的任務測試較高的投入程度。
程式編寫與 Agent 工作流程
使用 GPT-6 Sol 進行程式碼變更、除錯,以及需要多個步驟的計畫。將工具執行與驗證保留在您的應用程式中;模型會提出動作,而由您的工作流程決定實際執行哪些動作。
文字與圖片輸入
OpenAI 說明文件記載了文字與圖片輸入搭配文字輸出。在所選 GPTProto 路由支援的情況下,可使用圖片理解功能處理螢幕截圖或圖表;此模型不會直接輸出圖片、音訊或影片。
GPT-6 Sol 是 OpenAI 用於高強度程式設計與代理式工作的模型。其公開的模型 ID 是 gpt-6-sol。它接受文字與圖片輸入,回傳文字,並在上游支援串流與結構化輸出。它是託管的專有模型,並非可下載的開源模型。
Sol 位於 Luna 與旗艦級 Astra 之間。當程式設計或多步驟工作需要比例行、大量任務更多推理時,請選擇它。在各層級測試相同的工作與驗收標準;比較已完成任務、延遲與總 token 數,而不只是標價。
| 已發布規格 | GPT-6 Sol |
|---|---|
| OpenAI 模型 ID | gpt-6-sol |
| 上下文視窗 | 1,050,000 個 token |
| 最大輸出 | 128,000 個 token |
| 輸入/輸出 | 文字與圖片/文字 |
| 推理強度 | none、low、medium(預設)、high、xhigh、max |
| 串流/結構化輸出 | 上游支援 |
| 微調 | 不支援 |
上下文視窗是容量限制,並非每次呼叫都傳送整個儲存庫檔案的理由。請擷取相關檔案,並為修補保留輸出預算。對於長時間任務,請記錄 token 用量、工具呼叫,以及結果是否通過你的測試;重試會改變實際成本。
儲存庫規模的程式設計。 提供與變更相關的檔案與介面,然後用你的測試檢查修補。這適合跨檔案編輯、審查與除錯。
代理式工作。 你的應用程式負責搜尋、檔案存取與工具執行。OpenAI 建議使用 Responses 進行工具呼叫;Chat Completions 僅在 reasoning_effort: "none" 時支援函式呼叫。遷移代理程式前,請檢查 GPTProto 所暴露的路由與參數。
長文件與視覺參考。 將規格或螢幕擷取畫面與書面需求一併分析。當工作流程需要圖片輸出時,請使用另一個模型。
這三款模型都公布 1,050,000 個 token 上下文與 128,000 個 token 最大輸出。這些是 OpenAI 上游標準費率,而非 GPTProto 價格;請使用即時計費小工具查看 GPTProto 計費。
| 模型 | 從這裡開始,當… | OpenAI 每 1M token 的輸入/輸出標價 | 實務檢查 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 工作負載聚焦、重複,且對成本或回應時間敏感。 | $0.10 / $0.50 | 衡量它是否能在不升級的情況下完成足夠任務。 |
| GPT-6 Sol | 程式設計、推理或多步驟代理任務需要更多餘裕。 | $2 / $10 | 將可接受的結果與工具迴圈與 Luna 和 Astra 比較。 |
| GPT-6 Astra | 最困難的跨工具、研究或電腦使用任務,值得使用旗艦層級。 | $10 / $50 | 檢查其較高的成功率是否降低每項已完成任務的總成本。 |
OpenAI 公布獨立的快取輸入、快取寫入與長上下文費率。當輸入超過 272,000 個 token 時,較高的長上下文費率會套用至 整個請求 上游。在為長時間代理執行編列預算前,請檢查 GPTProto 的即時計費規則。
使用本頁的模型 ID 測試你的提示與工具結構描述。確認所選路由支援所需的推理與工具組合。在代表性任務上比較低與中推理強度,在應用程式中保留備援,並追蹤每項已完成任務的成本。
並排看價格、速度,以及它和人們常拿來權衡的模型合不合用。
與本模型相關的指南、對比與更新。
所有文章
比較 2026 年六大最佳 LLM API 供應商,涵蓋模型存取、定價結構、速度、相容性、治理與開發者體驗。

什麼是 GPT-6 Sol?查看其發布狀態、報導所述功能、定價、程式碼測試,以及它與 GPT-6 Astra 和 GPT-5.6 Sol 的比較。

比較 GPTProto、Supabase、Stripe、Clerk 與 Resend,以更低的前期基礎設施成本,打造精簡、API 優先的 AI SaaS MVP。

比較 5 款適合電子商務與 AI 短劇的平價 AI 影片 API。了解目前定價、影片片段成本、音訊費用,以及各項任務的最佳模型。