GPT-6.1 Sol的定價表看起來簡單，但其中藏着一個容易被誤讀的結構。官方宣傳”五分之一於Astra的價格”，這個表述在標準輸入輸出檔位上確實成立，真正值得細看的是緩存輸入那一欄——它單獨拉到了Astra的十分之一。以下從標準定價、緩存機制、長上下文檔位和實際賬單四個層麵拆解這張價格表的真實含義。
GPT-6.1 Sol的標準短上下文定價是每百萬輸入Token 2美元、輸出10美元。對照GPT-6 Astra的每百萬輸入10美元、輸出50美元，兩者恰好維持在精確的五分之一比例上。
緩存寫入的價格是每百萬2.5美元，略高於標準輸入價。這個設計有明確的引導意圖：OpenAI不希望使用者頻繁重寫緩存，而是鼓勵把穩定的長前綴寫一次、反復讀取。對於需要反復復用同一份程式碼庫或文檔上下文的代理式任務，緩存寫入的成本會被後續的緩存讀取攤薄。
標準檔的定價邏輯很直白：如果你只是偶爾調一次API做單輪問答，付的就是2美元輸入、10美元輸出，沒有任何折扣空間。這種情況下你享受到的是那個朴素的五分之一降幅——相對於Astra來說已經很可觀，但談不上”驚喜”。
這是整張價格表裡最值得單獨拎出來講的一欄。GPT-6.1 Sol的緩存輸入價格被砍到了0.10美元每百萬Token，只有標準輸入價的5%。
對照Astra的緩存輸入價1.50美元每百萬，Sol的緩存輸入價是Astra的十五分之一，而不是五分之一。這個非對稱的定價結構意味着：一旦你的工作流能夠命中緩存，實際賬單會遠低於”五分之一”這個粗略估算。
舉個具體的例子來說明。假設一個工作流需要寫入一次緩存（成本0.125，因為寫入按標準輸入價的1.25倍計費），然後重複讀取999次。在GPT-6 Sol上，這999次緩存讀取的花費是999 × $0.20 / 1M ≈ $0.20。在GPT-6.1 Sol上，同樣的999次讀取只需要$0.10左右。單次工作流的差價看起來不大，但對於每天運行數萬次智能體任務的團隊來說，這個差距會快速累積。
價格表裡還有一個容易被忽略的維度：上下文長度。當輸入Token超過128K時，價格會按檔位上浮。
這個結構和Astra保持一致，只是絕對數字按五分之一比例縮小。對於需要處理超長文檔的使用者，上下文檔位的加價是一筆不可忽視的成本。
把以上所有規則拼在一起，一個真實場景的賬單大概是這樣：假設你每天調用1000次API，每次輸入2000個Token（其中80%命中緩存），輸出500個Token。
同樣的工作流如果跑在Astra上，日賬單大約是$25以上。這個對比就是”五分之一於Astra”在實際賬單上的體現——而且因為緩存輸入的折扣更深，實際差距比五分之一還要大。
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