企业官网建设流程全解析

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。

如果你平时经常使用 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
• 简单任务用 5.6
• 复杂任务再切 6.1

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，发现情况和想象中并不一样。

我的结论先放前面：

如果你主要使用 Codex 写代码，GPT-6.1 Sol 已经可以直接作为默认模型。

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：

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%

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%

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：

阅读一个已有项目，理解业务逻辑，然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。

对于偶尔使用 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，这个差距就非常明显了。

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 非常重要。

因为 Codex 会反复读取很多相同内容。

例如：

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

如果这些内容命中 Prompt Cache，就不需要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：

GPT-6.1 Sol 的缓存输入价格只有 GPT-5.6 Sol 的四分之一。

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”？

如果只是价格便宜，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？

从 OpenAI 对 GPT-6.1 Sol 的定位来看，答案恰恰相反。

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 并不是：

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 编程模型性价比时非常看重的一点。

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。

举个很简单的例子。

假设一个 Bug。

使用弱一点的模型：

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 ↓ 通过

可能两轮就完成了。

所以 AI 编程真正应该计算的是：

完成一个任务需要花多少钱。

而不是：

一次回答多少钱。

可以把它理解成：

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可以继续使用 GPT-5.6 Sol。

场景一：已经调得非常稳定的老项目

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

并且已经运行得非常稳定。

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。

那完全可以继续使用。

模型选择没必要搞“一刀切”。

七、我现在会怎么配置 Codex？

如果让我现在重新配置自己的 Codex，我会这么分。

1. 简单修改

例如：

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

使用：

GPT-6.1 Sol Reasoning：Low Speed：Standard

2. 日常开发

例如：

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

使用：

GPT-6.1 Sol Reasoning：Medium Speed：Standard

这是我最推荐的组合。

也就是：

GPT-6.1 Sol + Medium + Standard

我认为它可以覆盖至少 70%～80% 的日常 Coding 任务。

GPT-6.1 Sol 官方默认推理等级本身就是 Medium，并支持 Low、Medium、High、xHigh 和 Max。

3. Debug

例如：

偶发 Bug 并发问题 状态异常 复杂依赖 跨模块调用 性能问题

使用：

GPT-6.1 Sol Reasoning：High

4. 大型重构

例如：

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

可以使用：

GPT-6.1 Sol Reasoning：High / xHigh

5. 特别困难的问题

如果 6.1 Sol 真的解决不了，再考虑：

GPT-6 Astra

我的思路不是：

永远使用最强模型

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

这个问题我自己在使用 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。

更高的 Reasoning 等级本身并不会改变模型的每 Token 单价。

但是它可能会产生更多推理 Token，因此最终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终 Token 消耗。

九、如果想省额度，Standard 比 Fast 更重要

这个可能是很多 Codex 用户真正需要注意的。

GPT-6.1 Sol 支持：

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

这些倍率来自 OpenAI 当前的 ChatGPT Work / Codex Rate Card。

十、我的最终 Codex 模型策略

如果让我给一个非常简单的版本，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

这些场景继续使用。

十一、GPT-5.6 Sol vs GPT-6.1 Sol 最终对比

最后简单做个总结。

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

对于高频使用 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 的位置非常舒服。

能力足够强，价格又压了下来。

所以接下来我的 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

如果你也是重度 Codex 用户，可以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

最终你会发现：

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。

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。