GPT-6.1 Sol zbliżył się do Astry za jedną piątą ceny tokenów

OpenAI wydało GPT-6.1 Sol w cenie 2 dolarów za milion tokenów wejściowych, 0,10 dolara za milion tokenów odczytanych z cache i 10 dolarów za milion tokenów wyjściowych. Standardowe wejście i wyjście kosztują jedną piątą stawek GPT-6 Astra, a niezależny pomiar pokazuje znacznie mniejszą różnicę wydajności.

Niezależny indeks zostawił między Sol a Astrą mniej niż jeden punkt

Artificial Analysis zmierzyło przy maksymalnym reasoning effort wynik 51,8 dla GPT-6.1 Sol i 52,7 dla GPT-6 Astra. Jedno zadanie w Intelligence Index kosztowało 0,72 dolara dla Sol i 3,26 dolara dla Astry. To koszty konkretnego zestawu testów, a nie uniwersalny cennik wykonania zadania.

Model zastępuje GPT-6 Sol zaledwie 7 dni po jego premierze. Standardowe stawki wejścia i wyjścia pozostały na poziomie 2 i 10 dolarów za milion tokenów, ale odczyt z cache staniał z 0,20 do 0,10 dolara. Dla agentów, które w każdym kroku ponownie czytają długi kontekst, ta pozycja może mieć większe znaczenie niż numer wersji.

Tańszy model bliski flagowcowi zmienia ekonomię routingu agentów

Zespoły często wysyłały najtrudniejsze zadania do Astry, a resztę kierowały do słabszego modelu. Sol 6.1 ogranicza obszar, w którym pięciokrotnie wyższa stawka Astry się opłaca. Routing może stać się prostszy: tańszy model przejmie większość kodowania, pracy z dokumentami i tool use, a Astra zostanie dla zadań, w których wewnętrzne evals wykażą mierzalną przewagę.

Cennik premiuje też wielokrotne korzystanie z tego samego kontekstu. Ma to znaczenie w długich przebiegach agentów, ponieważ rachunek tworzy nie tylko końcowa odpowiedź, lecz także każdy powrót do kodu, dokumentów i historii narzędzi.

Jedna piąta ceny tokena nie gwarantuje jednej piątej rachunku

Modele zużywają różną liczbę tokenów i wywołań narzędzi, aby wykonać tę samą pracę. Artificial Analysis zmierzyło niższy koszt zadania, ale jego zestaw może nie przypominać workflow danej firmy. Astra nadal prowadzi w indeksie, a mniejsza liczba nieudanych prób przy trudnym zadaniu może zrównoważyć wyższą stawkę.

Dla promptów powyżej 272 000 tokenów wejściowych wyższy próg obejmuje całe żądanie: wejście i cache kosztują dwa razy więcej, a wyjście 1,5 raza więcej. Zespoły używające kontekstu liczonego w milionach tokenów muszą więc modelować własny ruch, zamiast mnożyć marketingową proporcję przez liczbę żądań.

Rozstrzygnie koszt ukończonego zadania we własnych evals

Użyteczny test uruchomi oba modele na tych samych repozytoriach, dokumentach i narzędziach. Powinien mierzyć skuteczność, liczbę powtórek, opóźnienie, interwencje człowieka i pełny koszt ukończonego zadania. Cena za milion tokenów opisuje tylko część wydatków.

Jeśli Sol 6.1 utrzyma wyniki bliskie Astrze poza publicznymi benchmarkami, Astra przejdzie z roli domyślnego wyboru do roli specjalisty. Drugi niezależny pomiar i dłuższa praca produkcyjna pokażą, czy to trwała zmiana kosztów, czy przewaga ograniczona do kilku testów.

Werdykt Lilith

Sol 6.1 spycha Astrę z głównej drogi na pas dla wyjątkowo ciężkich ładunków. Zwycięzcę wskaże rachunek po wykonaniu tej samej pracy, nie tablica z ceną przy dystrybutorze.