GPT-6.1 是 OpenAI 旗下 GPT-6 系列生成式人工智能系统中的一个模型家族。该家族公开记载的模型 GPT-6.1 Sol 于 2026 年 9 月 29 日发布，是 GPT-6 Sol 的升级版本。该模型专为复杂编程、计算机交互以及专业工作流设计，着重在能力与计算成本之间取得平衡。OpenAI 指出，其在多项基准评估中的表现接近 GPT-6 Astra，但并非在所有任务上都超越了 Astra。(deploymentsafety.openai.com)
命名与在 GPT 系列中的定位
OpenAI 的安全文档将 GPT-6.1 归类为一个模型家族，而产品文档则将已发布的模型定名为 GPT-6.1 Sol。对应的应用程序编程接口标识符为 gpt-6.1-sol。因此，家族名称与完整模型名称的适用范畴有所不同，但在本文语境中均指代同一次有记录的发布。(deploymentsafety.openai.com)
在 OpenAI 的模型目录中，Astra 面向要求最为严苛的工作，Sol 适用于兼顾成本控制的复杂任务，Luna 则用于任务高度聚焦的大规模负载。这些仅是 GPT-6 系列内部的产品定位区隔，而非人工智能领域不同的学术分类。(developers.openai.com)
能力与技术接口
根据 2026 年 10 月 14 日的文档记录，GPT-6.1 Sol 支持文本与图像输入，并生成文本输出。官方列出的上下文窗口为 1,050,000 个 token，最大输出为 128,000 个 token，标称的知识截止时间为 2026 年 4 月 30 日。该模型不支持原生音频和视频模态。(developers.openai.com)
该模型提供五档推理算力（reasoning-effort）设置：low、medium、high、xhigh 和 max，默认档位为 medium。通过 Responses API，该模型支持函数调用（function calling）、结构化输出、网页与文件检索、代码执行、Shell 命令行操作以及计算机使用工具（computer-use tools）。Chat Completions 接口亦受支持，但无法使用工具调用功能。该模型不支持开发者微调。(developers.openai.com)
应用场景与官方公布的性能
OpenAI 发布时的基准评估涵盖四大核心领域：
- 软件工程： 在现有代码库中编写、调试与修改代码。
- 基于文档的专业工作： 利用包含表格、图表、示意图和细则说明的复杂文档回答问题。
- 工作流自动化与计算机使用： 借助软件应用程序及商业工具完成多步骤任务。
- 科学计算： 结合代码与终端工具开展数据分析、模拟仿真及其他科研工作流。
OpenAI 报告称，该模型在上述领域均较 GPT-6 Sol 有所提升。在 DeepSWE v1.1 评估中，其得分达到与 GPT-6 Astra 相当的水平，而任务成本仅约为后者的五分之一；在离线评估基准 OSWorld 2.0 中，在最大推理算力设置下，其表现相较 GPT-6 Sol 提升了 7 个百分点。这些数据仅代表特定评估配置下的结果，并非普适的性能差异。(openai.com)
发布与访问方式
GPT-6.1 Sol 通过 OpenAI API 推出，并作为可选模型入驻 ChatGPT Work 和 Codex。OpenAI 将这些环境与普通的 Chat 模型选项进行了区分。企业和教育工作区的访问权限可能需要管理员手动开启。(developers.openai.com)
发布时，对于输入 token 数量不超过 272,000 的提示，标准 API 定价为：每百万输入 token 收费 2 美元，每百万缓存输入 token 收费 0.10 美元，每百万输出 token 收费 10 美元。缓存写入费用另行计收。2026 年 10 月 8 日，OpenAI 在 Responses API 中新增了 Ultrafast（超快）处理层级，以缩短生成输出 token 之间的间隔。(developers.openai.com)
安全评估与局限性
在自身的《准备框架》（Preparedness Framework）下，OpenAI 将 GPT-6.1 Sol 在网络安全能力方面评定为严重（Critical），在生物与化学能力方面评定为高（High），而在 AI 自我改进能力方面则低于“高”门槛。这些标签属于 OpenAI 评估体系内部的分类等级。该公司对该模型部署了与 GPT-6 Astra 相同的安全防护体系。(deploymentsafety.openai.com)
随附的安全报告详细记录了针对越权操作、信息泄露、规避限制以及逃避监控等方面的测试情况。报告显示，该模型在多项评估中较 GPT-6 Sol 有所改善，但也记录了残留的违规失效案例。在覆盖 49,650 项匹配任务的 Codex 内部部署模拟中，GPT-6.1 Sol 触发了 28 次严重程度达三级或以上的对齐偏差行为警告。报告明确警示，由于存在分布偏移，内部部署测试的结果不能直接等同于外部实际部署的安全性指标。(deploymentsafety.openai.com)
OpenAI 亦提醒，其特意设计的高难度真实性与安全性测试并不代表典型使用场景。研究评估和 API 评测与生产环境中的 ChatGPT 可能存在差异，因为系统提示词、可用工具以及推理设置各不相同。因此，公布的对比结果仅适用于受测的模型版本和环境，并不构成衡量模型能力或可靠性的绝对且脱离具体语境的单一标准。(openai.com)
参考来源
- Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Soldeploymentsafety.openai.com
- All models | OpenAI APIdevelopers.openai.com
- Model selection | OpenAI APIdevelopers.openai.com
- GPT-6.1 Sol Model | OpenAI APIdevelopers.openai.com
- Changelog | OpenAI APIdevelopers.openai.com