GPT-6.1 Sol的定价表看起来简单，但其中藏着一个容易被误读的结构。官方宣传”五分之一于Astra的价格”，这个表述在标准输入输出档位上确实成立，真正值得细看的是缓存输入那一栏——它单独拉到了Astra的十分之一。以下从标准定价、缓存机制、长上下文档位和实际账单四个层面拆解这张价格表的真实含义。
GPT-6.1 Sol的标准短上下文定价是每百万输入Token 2美元、输出10美元。对照GPT-6 Astra的每百万输入10美元、输出50美元，两者恰好维持在精确的五分之一比例上。
缓存写入的价格是每百万2.5美元，略高于标准输入价。这个设计有明确的引导意图：OpenAI不希望用户频繁重写缓存，而是鼓励把稳定的长前缀写一次、反复读取。对于需要反复复用同一份代码库或文档上下文的代理式任务，缓存写入的成本会被后续的缓存读取摊薄。
标准档的定价逻辑很直白：如果你只是偶尔调一次API做单轮问答，付的就是2美元输入、10美元输出，没有任何折扣空间。这种情况下你享受到的是那个朴素的五分之一降幅——相对于Astra来说已经很可观，但谈不上”惊喜”。
这是整张价格表里最值得单独拎出来讲的一栏。GPT-6.1 Sol的缓存输入价格被砍到了0.10美元每百万Token，只有标准输入价的5%。
对照Astra的缓存输入价1.50美元每百万，Sol的缓存输入价是Astra的十五分之一，而不是五分之一。这个非对称的定价结构意味着：一旦你的工作流能够命中缓存，实际账单会远低于”五分之一”这个粗略估算。
举个具体的例子来说明。假设一个工作流需要写入一次缓存（成本0.125，因为写入按标准输入价的1.25倍计费），然后重复读取999次。在GPT-6 Sol上，这999次缓存读取的花费是999 × $0.20 / 1M ≈ $0.20。在GPT-6.1 Sol上，同样的999次读取只需要$0.10左右。单次工作流的差价看起来不大，但对于每天运行数万次智能体任务的团队来说，这个差距会快速累积。
价格表里还有一个容易被忽略的维度：上下文长度。当输入Token超过128K时，价格会按档位上浮。
这个结构和Astra保持一致，只是绝对数字按五分之一比例缩小。对于需要处理超长文档的用户，上下文档位的加价是一笔不可忽视的成本。
把以上所有规则拼在一起，一个真实场景的账单大概是这样：假设你每天调用1000次API，每次输入2000个Token（其中80%命中缓存），输出500个Token。
同样的工作流如果跑在Astra上，日账单大约是$25以上。这个对比就是”五分之一于Astra”在实际账单上的体现——而且因为缓存输入的折扣更深，实际差距比五分之一还要大。
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