GPT-6.1 Sol ma taką samą cenę katalogową jak GPT-6 Sol: 2 $ za milion tokenów wejściowych i 10 $ za milion tokenów wyjściowych. Twój rzeczywisty rachunek zależy od trzech innych rzeczy: tego, jak często trafiasz w cache, czy przekraczasz 272K tokenów wejściowych i ile tokenów rozumowania zużywa model. W tym artykule omówimy każdą z nich.
Pełny cennik
Standardowe stawki (za 1M tokenów)
| GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|---|
| Wejście | $2.00 | $2.00 | $10.00 | $0.10 |
| Dane wejściowe z cache | $0.10 | $0.20 | $1.00 | $0.01 |
| Zapisy do cache | $2.50 | $2.50 | $12.50 | $0.125 |
| Wyjście (łącznie z rozumowaniem) | $10.00 | $10.00 | $50.00 | $0.50 |
To stawki podane w AIHubMix. Każdy model kosztuje tyle samo w przypadku połączeń przez OpenAI i Azure, a stawki GPT-6.1 Sol są zgodne z oficjalnymi cenami na stronie modelu GPT-6.1 Sol w OpenAI.
Długi kontekst i wyszukiwanie w sieci
| Do 272K tokenów wejściowych | Powyżej 272K tokenów wejściowych | |
|---|---|---|
| Wejście | $2.00 | $4.00 |
| Wyjście | $10.00 | $15.00 |
| Dane wejściowe z cache | $0.10 | $0.20 |
| Zapisy do cache | $2.50 | $5.00 |
Gdy liczba tokenów wejściowych przekroczy 272K, całe żądanie zostaje objęte wyższą stawką. Wyszukiwanie w sieci kosztuje 0,01 $ za żądanie w obu progach.
Rzeczywista zmiana: odczyt z cache kosztuje 5% stawki za dane wejściowe
Cena katalogowa się nie zmieniła. Zmienił się koszt odczytu z cache: spadł z 10% stawki za dane wejściowe (0,20 $) do 5% (0,10 $). W przewodniku OpenAI po buforowaniu promptów wyjaśniono to wprost: odczyt z cache kosztuje 0,1× stawki za dane wejściowe w przypadku większości modeli i „0,05× w przypadku GPT-6.1 Sol”.
Ma to znaczenie, ponieważ agenci ponownie wysyłają te same treści na każdym kroku: prompt systemowy, definicje narzędzi, kontekst repozytorium i historię rozmowy. Większość ich danych wejściowych to powtarzające się treści. W takich zastosowaniach stawka za dane z cache jest w praktyce rzeczywistą ceną danych wejściowych.
Przykład: jedno zadanie agenta programistycznego
Założenia:
- Stały prefiks o wielkości 200K tokenów (prompt systemowy, narzędzia, kontekst repozytorium)
- 50 kroków, z których każdy dodaje 2K nowych tokenów wejściowych i generuje 3K tokenów wyjściowych (łącznie z rozumowaniem)
- Dla uproszczenia przyjmijmy, że prefiks ma cały czas tę samą wielkość, zostaje zapisany w cache w kroku 1 i trafia w cache we wszystkich pozostałych 49 krokach
W rzeczywistym przebiegu historia rośnie z każdym krokiem. Nawet licząc tylko 2K nowych tokenów wejściowych na krok, żądanie przekroczyłoby 272K mniej więcej przy kroku 37 (zob. próg 272K poniżej). Poniższe liczby to szacunki oparte na cenach katalogowych i tych założeniach.
| 6.1 Sol, bez cache | 6 Sol + cache | 6.1 Sol + cache | Astra + cache | |
|---|---|---|---|---|
| Początkowy zapis 200K do cache | — | $0.50 | $0.50 | $2.50 |
| 49 odczytów z cache | — | $1.96 | $0.98 | $9.80 |
| Prefiks rozliczany jak zwykłe dane wejściowe | $20.00 | — | — | — |
| 100K nowych danych wejściowych (według stawki za zapis) | $0.20 | $0.25 | $0.25 | $1.25 |
| 150K danych wyjściowych | $1.50 | $1.50 | $1.50 | $7.50 |
| Razem | $21.70 | $4.21 | $3.23 | $21.05 |
Trzy wnioski:
- Cache to najważniejsza dźwignia. Ten sam model, ta sama praca, a przebieg bez cache kosztuje niemal siedem razy więcej (21,70 $ wobec 3,23 $).
- W tym przypadku 6.1 Sol jest o około 23% tańszy niż 6 Sol (3,23 $ wobec 4,21 $), a jednocześnie osiąga lepsze wyniki.
- Przy dużym wykorzystaniu cache Astra kosztuje więcej, niż sugerowałaby pięciokrotna różnica cen katalogowych. W tym przykładzie kosztuje 6,5 raza więcej niż 6.1 Sol (21,05 $ wobec 3,23 $), ponieważ Astra obniża cenę danych wejściowych z cache o 90%, a 6.1 Sol — o 95%.
Potwierdzają to dane OpenAI dotyczące kosztu poszczególnych zadań, zebrane przez Vellum i The Next Web: około 1,50 $ dla 6.1 Sol wobec 7,70 $ dla Astry w DeepSWE, 1,30 $ wobec 9,30 $ w OSWorld i 5,47 $ wobec 23,80 $ w Terminal-Bench Science.
Jedno zastrzeżenie: OpenAI twierdzi, że Astra zwykle potrzebuje mniej tokenów wyjściowych, by wykonać to samo zadanie. Porównuj modele pod względem kosztu zadania, a nie kosztu tokena.
Zapisy do cache nie są bezpłatne
Zapisy do cache w 6.1 Sol kosztują 1,25× stawki za dane wejściowe przy domyślnym 30-minutowym czasie przechowywania w cache. Jeśli prefiks zostanie użyty tylko raz, korzystanie z cache zwiększy koszt o 25%. Oto obliczenia według wzoru z przewodnika OpenAI:
- Jeden zapis i jeden odczyt: koszt równy 1,35× zwykłej ceny danych wejściowych (1,3× w przypadku 6.1 Sol), wobec 2× bez cache
- Jeden zapis i dziewięć odczytów: około 2,15× (około 1,7× w przypadku 6.1 Sol), wobec 10×
Minimalny prompt, który można zapisać w cache, ma 1,024 tokeny. Zastosowanie wzoru OpenAI na próg opłacalności przy stawce za odczyt 0,05× dla 6.1 Sol pokazuje, że prefiks o wielkości 51 tokenów lub mniejszy nigdy się nie opłaca. Przy 10 lub większej liczbie żądań rozbudowanie dowolnego prefiksu liczącego ponad 174 tokeny do 1,024 tokenów za pomocą przydatnych, niezmiennych treści jest tańsze. (W przewodniku OpenAI podano 102 i 221 tokenów — wartości te zakładają stawkę za odczyt 0,1× stosowaną w większości pozostałych modeli).
W przypadku wywołań, w których nic w prompcie się nie powtarza, takich jak jednorazowe pytania dotyczące dokumentów wysyłanych tylko raz, użyj trybu jawnego (prompt_cache_options.mode: "explicit") bez punktów kontrolnych. Żądanie nie utworzy wtedy żadnych zapisów w cache, więc nie zostaną naliczone żadne opłaty.
Próg 272K
6.1 Sol obsługuje kontekst o wielkości 1.05M tokenów, ale gdy liczba tokenów wejściowych przekroczy 272K, wyższa stawka obejmuje całe żądanie, a nie tylko tokeny przekraczające ten próg.
| Żądanie | Wejście | Wyjście | Koszt |
|---|---|---|---|
| A | 270K | 10K | 0.27 × $2 + 0.01 × $10 = $0.64 |
| B | 280K | 10K | 0.28 × $4 + 0.01 × $15 = $1.27 |
Dziesięć tysięcy dodatkowych tokenów wejściowych niemal podwaja rachunek.
Jak nie przekroczyć progu:
- Zliczaj tokeny po stronie klienta i skracaj lub porządkuj treść, zanim osiągnie 272K
- Pobieraj odpowiednie fragmenty długich dokumentów zamiast wysyłać je w całości
- Gdy naprawdę potrzebujesz długiego kontekstu, umieść stałą część w prefiksie zapisanym w cache
Porządkowanie kontekstu restartuje cache, więc wiąże się z pełną opłatą za jeden zapis. Przekroczenie 272K sprawia, że za każde kolejne żądanie płacisz stawkę wyższą od 1,5 do 2 razy. Im więcej kroków pozostało do końca przebiegu, tym bardziej opłaca się porządkowanie kontekstu.
Jak poziom wysiłku włożonego w rozumowanie wpływa na rachunek
Tokeny rozumowania są rozliczane według stawki za dane wyjściowe: 10 $ za milion. To samo zadanie może wymagać znacznie większej liczby tokenów rozumowania przy maksymalnym poziomie niż przy niskim.
Podane przez OpenAI koszty poszczególnych zadań dają wyobrażenie o skali (to różne testy, porównuj więc tylko rzędy wielkości):
- AutomationBench (średni): ~0,30 $
- GDP.pdf: ~0,38 $
- DeepSWE (wysoki): ~1,50 $
- Terminal-Bench Science (maksymalny): ~5,47 $
W artykule z tej serii poświęconym poziomowi wysiłku włożonego w rozumowanie wyjaśniamy, jak dobrać odpowiedni poziom. Warto pamiętać o jednej rzeczy: zmiana poziomu wysiłku włożonego w rozumowanie w trakcie rozmowy unieważnia cache. Przewodnik OpenAI wyjaśnia, że to ustawienie może zmienić ukryte instrukcje systemowe na początku promptu, przez co żadna z kolejnych treści nie będzie pasować. Wybierz poziom na początku rozmowy i nie zmieniaj go.
Jak wypada na tle modeli w podobnej cenie
| Model | Wejście / wyjście | Dane wejściowe z cache | Powyżej 272K tokenów wejściowych |
|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $2 / $10 | $0.10 | 4 $ / 15 $, całe żądanie |
| Claude Sonnet 5.5 | $2 / $10 | $0.10 | Bez dopłaty do 1M |
| GPT-6 Astra | $10 / $50 | $1.00 | 20 $ / 75 $, całe żądanie |
6.1 Sol i Claude Sonnet 5.5 mają taką samą cenę katalogową i — według strony z cennikiem Anthropic — tę samą stawkę 0,10 $ za dane wejściowe z cache. Różnica dotyczy długiego kontekstu: Sonnet 5.5 rozlicza całe okno 1M według standardowej stawki, więc powyżej 272K jest tańszy w przeliczeniu na token. Modele te dobrze radzą sobie też z różnymi zadaniami. Na przykład w AutomationBench Sonnet 5.5 osiąga znacznie lepsze wyniki. Gdy dwa modele kosztują tyle samo za token, tańszy jest ten, który kosztuje mniej za zadanie w twoim zastosowaniu.
Strona porównawcza AIHubMix zestawia obok siebie specyfikacje i ceny obu modeli. Ten sam klucz API działa z obydwoma, więc możesz wykonać te same zadania przy użyciu każdego z nich.
Ceny podane w AIHubMix oraz na stronach cennikowych OpenAI i Anthropic na dzień 22 października 2026 r. i mogą ulec zmianie.
Lista kontrolna kosztów
- Najpierw umieszczaj niezmienne treści. Prompt systemowy, definicje narzędzi i materiały referencyjne umieszczaj na początku. Znaczniki czasu i dane użytkownika — na końcu.
- Dopisuj, nie przepisuj. Streszczanie, skracanie i porządkowanie kontekstu za każdym razem restartuje cache.
- Utrzymuj stałą listę narzędzi. Nie dodawaj ani nie usuwaj narzędzi przy każdym żądaniu. Zamiast tego używaj
tool_choiceluballowed_tools. - Wybierz jeden poziom wysiłku włożonego w rozumowanie na całą rozmowę. Zmiana go w trakcie rozmowy restartuje cache.
- Nie przekraczaj 272K tokenów wejściowych.
- Dobieraj model do zadania. Luna do prostych zadań na dużą skalę, 6.1 Sol do większości zastosowań, Astra do najtrudniejszych problemów.
- Monitoruj trzy wartości:
cached_tokens,cache_write_tokensireasoning_tokens.
Wniosek: cena katalogowa się nie zmieniła, ale odczyt z cache stał się o 50% tańszy. W przypadku zadań agentowych czyni to 6.1 Sol modelem o najlepszym stosunku jakości do ceny w rodzinie GPT-6 — pod warunkiem że dobrze korzystasz z cache i nie przekraczasz 272K.
Najczęstsze pytania
Ile kosztuje GPT-6.1 Sol?
2 $ za milion tokenów wejściowych, 10 $ za milion tokenów wyjściowych, 0,10 $ za dane wejściowe z cache i 2,50 $ za zapisy do cache. Żądania przekraczające 272K tokenów wejściowych są rozliczane według stawki 4 $ za dane wejściowe i 15 $ za dane wyjściowe dla całego żądania.
Czy korzystanie z niego przez AIHubMix jest tańsze niż bezpośrednio przez OpenAI?
Standardowe stawki są takie same. Połączenia AIHubMix przez OpenAI i Azure są zgodne z oficjalnym cennikiem OpenAI, także w przypadku progu powyżej 272K.
Dlaczego mój rachunek jest wyższy, niż zakładałem?
Trzy częste przyczyny: tokeny rozumowania są rozliczane według stawki za dane wyjściowe; żądanie przekroczyło 272K tokenów wejściowych i w całości przeszło na wyższą stawkę; albo nie uwzględniono cache bądź opłat za zapisy prefiksów użytych tylko raz.
Czy zapisy do cache kosztują dodatkowo?
Zapisane tokeny są rozliczane według stawki 1,25× ceny danych wejściowych. Zastępuje to zwykłą opłatę za dane wejściowe, a nie dolicza się do niej. Prefiks zaczyna się opłacać od drugiego użycia. W przypadku prefiksów używanych tylko raz tryb jawny bez punktów kontrolnych nie tworzy żadnych zapisów.
Jak koszt 6.1 Sol wypada w porównaniu z Astrą?
Cena katalogowa Astry jest pięciokrotnie wyższa niż 6.1 Sol. W opisanym wyżej przykładzie agenta intensywnie korzystającego z cache Astra kosztuje 21,05 $, a 6.1 Sol — 3,23 $, czyli około 6,5 raza mniej, ponieważ 6.1 Sol oferuje większą zniżkę na dane wejściowe z cache. Astra często potrzebuje mniej tokenów wyjściowych na zadanie, więc porównaj koszt zadania w swoim zastosowaniu.
Czy Claude Sonnet 5.5 jest tańszy niż GPT-6.1 Sol?
Do 272K tokenów wejściowych kosztują tyle samo: 2 $ za dane wejściowe, 10 $ za dane wyjściowe i 0,10 $ za dane wejściowe z cache. Powyżej 272K Sonnet 5.5 jest tańszy w przeliczeniu na token, ponieważ nie ma dopłaty za długi kontekst. To, który model będzie tańszy za zadanie, zależy od liczby tokenów potrzebnych każdemu z nich do wykonania twojej pracy.
Czy zmiana poziomu wysiłku włożonego w rozumowanie w trakcie rozmowy zwiększa koszt?
Tak. To ustawienie może zmienić ukryte instrukcje na początku promptu, przez co zapisany w cache prefiks przestaje pasować i przy kolejnym żądaniu cache zostaje zapisany ponownie. Wybierz poziom na początku rozmowy i nie zmieniaj go.
Czytaj dalej: seria o GPT-6.1 Sol
- Tokeny rozumowania najłatwiej przeoczyć w rachunku. Które zadania można wykonywać na niskim poziomie i kiedy opłaca się maksymalny: Jak dobrać poziom wysiłku włożonego w rozumowanie dla GPT-6.1 Sol: od niskiego do maksymalnego
- Nowe zasady cache mogą podnieść rachunek po migracji. Punkty kontrolne, opłaty za zapisy, TTL i osiem innych pułapek: Migracja do GPT-6.1 Sol: 9 rzeczy, które mogą pójść nie tak
- Tańszy, ale czy wystarczająco dobry? Jak blisko model 6.1 Sol jest do Astry w programowaniu i obsłudze komputera: GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol: tygodniowa aktualizacja, która niemal dorównuje Astrze
Źródła
- GPT-6.1 Sol (OpenAI)
- Buforowanie promptów (OpenAI)
- Cennik (Anthropic)
- GPT-6.1 Sol (AIHubMix)
- Wyjaśnienie wyników benchmarków GPT-6.1 Sol (Vellum)
