GPT-6.1 Sol 把价格砍到五分之一，Dots 常驻智能体同期上线

OpenAI 的 DevDay 一次性放了两件事：一个便宜得多的模型，和一种新形态的智能体。

模型侧：

• GPT-6.1 Sol 定价 2 美元每百万输入 token、10 美元每百万输出 token。
• 这是 GPT-6 Astra 标准价格的五分之一。
• API 名是 gpt-6.1-sol，同时进 ChatGPT Work 与 Codex，覆盖 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu。
• 缓存输入可以做到更低，官方说法是编码与计算机操作任务上接近 Astra 的表现。

智能体侧：Dots。

• 由 GPT-6 Astra 驱动的常驻智能体，每个 Dot 有自己的云上计算机。
• 可以从 ChatGPT、Slack、Microsoft Teams 里触达。
• 企业版、教育版和医疗版工作区由管理员开启 beta。
• OpenAI 与微软合作，把专用 Dot 纳入 Agent 365 的治理与安全管控。

降价这件事，改变的是哪些账算得过来。 智能体循环最烧钱的不是单次调用，是反复试错的几十上百轮。成本降五分之一，意味着一大批此前单位经济学不成立的长任务，现在可以重新算一遍。

但别急着全切：

• 先拿一个真实的长任务做 A/B，对比 Astra 与 Sol 的完成率和重试次数，而不是只看单价。
• 便宜模型的隐性成本是重试。如果 Sol 需要三轮才做完 Astra 一轮的事，省钱是假的。
• Dots 涉及跨应用权限，开启前先把权限范围和审计日志定好。

价格战打到这个份上，选型的重点已经从哪个更强变成哪个在预算内能稳定跑完。

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降价五分之一对长任务循环的账确实重新算得过来，但要注意重试率。如果便宜模型要三轮才做完贵的一轮的事，省的钱是假的。建议先拿一个真实任务做 A/B，比完成率和总 token 而不是单价。

五分之一这个价格换算下来很直观：同样一亿输出 token，Astra 要五十美元，Sol 只要十美元，缓存输入再打一折就更便宜。我们跑过一轮账，批处理类任务里输出 token 占大头，换 Sol 之后月成本降了六成多。不过编码和计算机操作这类长链路任务，还是先拿自己的用例集测一遍再全量切。

价格砍到五分之一，对我们这种每天几十万次调用的业务影响最直接。之前用 Astra 做批量文档摘要，光缓存命中的输入 token 一个月就烧掉不少，换成 Sol 能省一大块。不过我会先在非核心链路上灰度一周，确认长上下文的召回质量没有下滑，便宜但不稳反而更贵。