2026年GPT-5.6 Sol与GPT-6.1 Sol成本与性能全面对比:哪个更适合Codex?实用指南

平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“2026年GPT-5.6 Sol与GPT-6.1 Sol成本与性能全面对……”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。

Codex 到底该用 GPT-5.6 Sol 还是 GPT-6.1 Sol？我算了一笔账

最近 Codex 又多了一个很值得关注的模型：

GPT-6.1 Sol。

若你平时经常采用 Codex 写代码，现在可能会遇到一个新的选择题：

GPT-5.6 Sol 和 GPT-6.1 Sol，到底应该用哪个？

如果只看名字，很容易认为：

• GPT-6.1 Sol 更新、更强
• GPT-5.6 Sol 老一些，但可能更便宜
• 轻松任务用 5.6
• 复杂任务再切 6.1

落到代码里，但我把 OpenAI 最新的价格、Codex 额度消耗方式以及模型定位重新看了一遍之后，发现情况和想象中同时不一样。

我的结论先放前面：

• 从实现思路看，若你主要采用 Codex 写代码，GPT-6.1 Sol 已经能够直接作为默认模型。
• 它不仅能力更强，价格甚至比 GPT-5.6 Sol 更低。

而且不是便宜一点。

是接近直接砍半。

下面详细算一下这笔账。

一、先看价格：GPT-6.1 Sol 反而更便宜

截至 2026 年 10 月 21 日，OpenAI 官方给出的 Standard 模式价格如下所示：

也就是说，同样处理 100 万 Token：

普通输入

• GPT-5.6 Sol：$4
• GPT-6.1 Sol：$2

直接下降：50%

输出

• GPT-5.6 Sol：$20 / 1M Tokens
• GPT-6.1 Sol：$10 / 1M Tokens

也是：50%

缓存输入

更夸张的是缓存输入。

• GPT-5.6 Sol：$0.40
• GPT-6.1 Sol：$0.10

相当于降低了：75%

从实现思路看，OpenAI 当前官方价格页确认 GPT-6.1 Sol 的 Standard API 价格为输入 $2、缓存输入 $0.10、输出 $10；GPT-5.6 Sol 当前价格则为 $4、$0.40 和 $20。

这里有个细节值得注意。

GPT-5.6 Sol 当前还是促销价格。

OpenAI 表示 GPT-5.6 Sol 当前的促销价格至少持续到 2026 年 11 月 21 日。

但即使是在促销期间，它依然比 GPT-6.1 Sol 贵。

这就很有意思了。

二、我们实际算一笔 Codex 的账

假设让 Codex 完成一个比较大的开发任务。

比如：

在这个场景下，阅读一个已有项目，理解业务逻辑，随后开发一个会员管理模块，同时修改前端、后端和数据库。

假设整个任务累计消耗：

输入：1,000,000 Tokens
输出：100,000 Tokens

暂时不算缓存。

GPT-5.6 Sol：

输入：1 × $4 = $4
输出：0.1 × $20 = $2
总计：$6

GPT-6.1 Sol：

输入：1 × $2 = $2
输出：0.1 × $10 = $1
总计：$3

结果就是：

• GPT-5.6 Sol：$6
• GPT-6.1 Sol：$3

同样 Token 消耗，价格直接降低一半。

对于偶尔采用 Codex 的人来说，可能感觉不明显。

但是如果你和我一样，经常让 Codex：

• 阅读整个项目
• 修改多个文件
• Debug
• 跑测试
• 重构代码
• 分析日志
• 修改数据库
• 执行终端命令
• 连续工作几十分钟

长期积累下来，这个差距就很明显了。

三、真正容易被忽略的是 Cached Input

很多人算 AI 编程成本，只盯着：

• Input Token
• Output Token

实际上对于 Codex 这种 Agent 编程工具：

Cached Input 很重要。

因为 Codex 会反复读取很多相同内容。

比如：

• AGENTS.md
• package.json
• 项目目录
• 基础组件
• 核心源码
• 上下文
• 系统指令
• 历史代码

在这个场景下，若这些内容命中 Prompt Cache，就不需每次都按照正常输入价格重新计算。

而 GPT-6.1 Sol 的 Cached Input 是：$0.10 / 1M Tokens

GPT-5.6 Sol 是：$0.40 / 1M Tokens

也就是说：在这个场景下，GPT-6.1 Sol 的缓存输入价格只有 GPT-5.6 Sol 的四分之一。

结合项目来看，对于长时间运行的 Coding Agent 来说，这其实比单纯降低输入价格还重要。

四、最关键的问题：6.1 Sol 是不是“便宜但缩水”？

若只是价格便宜，我其实不会直接建议大家切换。

真正重要的是：能力有没有下降？

理解这一步时，从 OpenAI 对 GPT-6.1 Sol 的定位来看，答案恰恰相反。

理解这一步时，OpenAI 给 GPT-6.1 Sol 的官方定位是：面向复杂编码、计算机操作和专业工作的高性能模型，在较低成本下提供接近 Astra 的能力。

OpenAI 甚至直接将其描述为：

Near-Astra performance for complex work at a lower cost。

也就是说，GPT-6.1 Sol 同时不是：低价版 GPT-6

它真正想占的位置更像是：

性能接近顶级模型
+
价格控制在主力模型区间

这也是为什么我认为它特别适合 Codex。

五、AI 编程不要只看一次请求多少钱

这是我现在判断 AI 编程模型性价比时很看重的一点。

很多人理解“便宜模型”的方式是：单次 Token 价格低=省钱

其实不一定。

举个很轻松的例子。

假设一个 Bug。

采用弱一点的模型：

分析
↓
修改代码
↓
测试失败
↓
重新分析
↓
继续修改
↓
又报错
↓
再次修改

最后可能跑了 6 轮。

而能力更强的模型：

分析依赖关系
↓
定位根因
↓
修改代码
↓
运行测试
↓
借助

可能两轮就完成了。

所以 AI 编程 真正应该计算的是：完成一个任务需花多少钱。

而不是：一次回答多少钱。

能够把它理解成：

实际开发成本=Token 单价×Token 数量×返工次数

如果一个模型：

• 单价更低
• 推理能力更强
• Coding 能力更强
• 返工次数还更少

那这个模型的性价比优势就会被进一步放大。

而 GPT-6.1 Sol 现在刚好处于这个位置。

六、那 GPT-5.6 Sol 还有必要用吗？

有。

但我已经不会把它当 Codex 默认模型了。

我更愿意把 GPT-5.6 Sol 当成：Fallback Model

也就是备用模型。

我认为下面几个场景仍然能够继续采用 GPT-5.6 Sol。

场景一：已经调得很稳定的老项目

比如一个项目已经围绕 GPT-5.6 Sol 做了很多优化：

AGENTS.md
Prompt
Rules
Skills
Workflow

并且已经运行得很稳定。

那就没有必要为了追新模型立刻全部修改。

稳定本身也是一种价值。

场景二：前端 UI 任务

GPT-5.6 Sol 在一些视觉型前端任务上的表现一直不错。

比如：

Landing Page
后台管理系统
APP 页面
H5
营销页面
Dashboard

有时候不同模型生成出来的 UI 风格确实会存在差异。

如果你已经发现：某个项目用 GPT-5.6 Sol 生成的页面更符合你的审美。

那完全能够继续采用。

模型选择没必要搞“一刀切”。

七、我现在会怎么设置 Codex？

若让我现在重新设置自己的 Codex，我会这么分。

1. 轻松修改

比如：

• 修改一个按钮
• 增加一个字段
• 调整 CSS
• 修改接口参数
• 修正文案

采用：

GPT-6.1 Sol
Reasoning：Low
Speed：Standard

2. 日常开发

比如：

开发一个 CRUD

• 增加一个业务模块
• 实现一个页面
• 新增一个 API
• 修改数据库逻辑

采用：

GPT-6.1 Sol
Reasoning：Medium
Speed：Standard

这是我最建议的组合。

也就是：GPT-6.1 Sol + Medium + Standard

我认为它能够覆盖至少 70%～80% 的日常 Coding 任务。

结合项目来看，GPT-6.1 Sol 官方默认推理等级本身就是 Medium，同时兼容 Low、Medium、High、xHigh 和 Max。

3. Debug

比如：

• 偶发 Bug
• 并发问题
• 状态异常
• 复杂依赖
• 跨模块调用
• 性能问题

采用：

GPT-6.1 Sol
Reasoning：High

4. 大型重构

比如：

• 整个项目重构
• 架构调整
• 数据库迁移
• 前后端同时修改
• 跨几十个文件修改

能够采用：

GPT-6.1 Sol
Reasoning：High / xHigh

5. 特别困难的问题

若 6.1 Sol 真的解决不了，再考虑：

GPT-6 Astra

我的思路不是：永远采用最强模型

而是：用能够解决问题的最便宜模型。

八、千万不要所有任务都开 High / xHigh

这个问题我自己在采用 AI 编程工具的时候也越来越重视。

很多人模型升级之后第一件事情就是：

Reasoning：xHigh

然后一直不改。

实际上很浪费。

比如：帮我把登录按钮宽度改成 100%。

这种任务根本没有必要深度推理。

Low 就够了。

但是：分析为什么 Spring Boot 项目运行 24 小时之后数据库连接池耗尽。

这种问题开 High 就很有意义。

所以我更建议按照任务切换：

这里还有一个容易误解的地方。

从实现思路看，更高的 Reasoning 等级本身同时不会改变模型的每 Token 单价。

落到代码里，但是它可能会产生更多推理 Token，所以最后总消耗仍然可能增加。OpenAI 当前的 Codex 计费说明也明确指出，不同推理等级适用同一模型 Token 单价，但更高推理量可能改变最后 Token 消耗。

九、如果想省额度，Standard 比 Fast 更重要

这个可能是很多 Codex 用户真正需留意的。

GPT-6.1 Sol 兼容：

Standard
Fast
Ultrafast

如果只是日常写代码：

我建议直接 Standard。

为什么？

因为当前 OpenAI 的计费规则中：

Fast
≈ Standard Token 价格的 2 倍

而对于订阅套餐里的 included allowance：

Fast
≈ Standard 的 2.5 倍额度消耗

GPT-6.1 Sol 的 Ultrafast 更夸张。

企业 Token 计费条件下可达到：6 × Standard

而套餐额度消耗可能达到：8 × Standard

所以如果你的目标是：让 Codex 额度尽可能耐用

比起纠结很多 Prompt 小技巧，我反而觉得首先应该做到：

• 不要长期 Fast
• 更不要长期 Ultrafast

结合项目来看，这些倍率来自 OpenAI 当前的 ChatGPT Work / Codex Rate Card。

十、我的最后 Codex 模型策略

如果让我给一个很轻松的版本，就是：

80%：
GPT-6.1 Sol + Medium + Standard

15%：
GPT-6.1 Sol + High + Standard

5%：
GPT-6.1 Sol xHigh
或者 GPT-6 Astra

至于 GPT-5.6 Sol：不再作为默认模型

只在：某些特殊前端任务+老项目+已经调好的 Prompt

这些场景继续采用。

十一、GPT-5.6 Sol vs GPT-6.1 Sol 最后对比

最后轻松做个总结。

所以，如果现在有人问我：Codex 到底选择 GPT-5.6 Sol 还是 GPT-6.1 Sol？

我的答案基本不会犹豫：直接 GPT-6.1 Sol。

因为现在的情况已经不是：花更多的钱获得更强能力

而是：

更强
+
更便宜
+
缓存成本更低

在这个场景下，对于高频采用 Codex 的开发者来说，这种模型升级其实比单纯 Benchmark 提升几个百分点更有意义。

写在最后

过去选 AI 编程模型，我经常纠结的是：哪个模型最强？

但现在我的想法已经变了。

真正值得问的问题应该是：完成同一个开发任务，哪个模型花的钱最少？

AI 编程进入 Agent 时代之后，成本不再只是一次 API 请求。

而是：

理解项目
+
搜索代码
+
读取文件
+
推理
+
修改
+
执行命令
+
测试
+
返工

整个闭环的成本。

从这个角度来看，目前 GPT-6.1 Sol 的位置很舒服。

能力足够强，价格又压了下来。

所以下面我的 Codex 默认模型，大概率会从：

GPT-5.6 Sol

正式切换到：

GPT-6.1 Sol + Medium + Standard

若你也是重度 Codex 用户，能够试着这么用一段时间。

重点观察三个指标：

• 任务完成率
• 返工次数
• 额度消耗

最后你会发现：

最贵的模型不一定最贵，最便宜的模型也不一定最省钱。

真正的性价比，是：用最少的 Token 和最少的返工，把事情做完。

实际处理时，本文价格及产品信息整理于 2026 年 10 月 21 日。OpenAI 模型、价格、额度规则更新较快，后续请以官方最新说明为准。

从实现思路看，总的来说，Codex适合结合实际项目边做边理解。先抓住核心思路，再逐步补上细节和边界处理，最后效果会更稳定，也更容易复用。