GPT-6 Astra 和 GPT-5.6 Sol 怎么选？能力、额度与成本对比

这篇文章写于 GPT-6 Sol 发布之前，比较的是 Astra 和 GPT-5.6 Sol。9 月 22 日 OpenAI 发布了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，在 Work 和 Codex 里对 Plus 及以上开放，情况变了：GPT-6 Sol 的 API 价格是 $2 / $10，只有 GPT-5.6 Sol 的一半、Astra 的五分之一；Plus 在 Codex 里每 5 小时约能发 15–150 条，比 GPT-5.6 Sol 的 10–100 条还多。

下面“难题选 Astra、日常先用 Sol”的思路不变，只是 Sol 这一侧，能选 GPT-6 Sol 就优先选它。新模型的价格、额度和跑分对比，单独写在另一篇里。

OpenAI 将 GPT-6 Astra 定位为“最困难的端到端工作”模型，将 GPT-5.6 Sol 定位为“复杂专业工作”模型。两者并不是简单的新旧替代关系：Astra 把更多算力和自主执行能力用在长链路难题上，Sol 则保留了足够高的能力，同时让同一份任务额度支持更多轮尝试。

如果任务可以在一句话里说明验收结果、只涉及少量文件或只需要一次分析，先用 Sol 更合理。只有当任务需要跨多个工具、处理大量相互依赖的信息、持续推进并自行验证时，Astra 的能力优势才更可能抵消额外消耗。

OpenAI 公布的结果中，Astra 在 Terminal-Bench 4.0 上为 57.9%，Sol 为 37.3%；在 AutomationBench 上为 41.4% 对 18.1%；在 Terminal-Bench Science 0.1 上为 64.6% 对 22.4%。这些测试都要求模型在真实软件或终端环境中完成多步骤工作，正好对应 Astra 的核心定位。

差距并非处处都这么大。Agents’ Last Exam 是 59.3% 对 53.6%，GPQA Diamond 是 96.0% 对 94.6%，BrowseComp 是 91.5% 对 90.4%。这说明“更难的代理链路优先 Astra”比“Astra 所有问题都明显更好”更接近官方数据。

基准成绩还会受推理档位、工具、评测环境和成本设置影响。最有用的读法不是背总分，而是判断你的工作更接近哪类测试。

• 终端、科研流程、自动化和大型工程：Astra 的公开优势更明显。
• 知识问答、网页检索和已有流程内的专业任务：Sol 与 Astra 的差距可能较小。
• 真实选择还要同时看完成率、耗时、人工返工和额度消耗。

在 ChatGPT Work 与 Codex 中，两款模型消耗同一份任务额度，但不是简单地“发一条扣一条”。OpenAI 会根据任务、输入输出长度、推理设置、工具调用和 Fast mode 计算消耗。按官方的本地消息估算，Plus 使用 Astra 每 5 小时约 5–45 条，使用 GPT-5.6 Sol 约 10–100 条。Pro 没有 5 小时限制，9 月 29 日起按 Plus 的 5、10、25 倍计算。

如果通过 API 使用，差别更直接：Astra 每百万输入 / 输出 token 为 $10 / $50，Sol 为 $4 / $20；缓存输入分别为 $1 和 $0.40。两者标准费率正好相差 2.5 倍。长上下文请求还可能触发额外费率，因此批量处理和多轮代理任务更需要先做成本测试。

这不代表 Astra 完成一项工作一定贵 2.5 倍。官方发布页展示了一些 Astra 因更少输出、更高一次成功率而降低“每个成功任务成本”的例子；但这只适用于对应配置和评测。自己的工作流仍应按完成一次合格结果的总成本来比较。

Astra 最适合“不能只生成答案，还要把整件事做完”的任务。它的优势集中在长时间自主推进、使用多个工具、维护复杂状态和发现错误后继续修正。

• 跨仓库或跨模块的大型功能，需要读代码、修改、运行测试并处理失败。
• 科研和数据任务，需要调用终端、分析数据、运行模拟并解释结果。
• 长文档或大型上下文中的多步判断，前后约束不能丢失。
• 浏览器、桌面或专业软件操作，需要连续观察界面并执行动作。
• Sol 已经多次卡住、漏掉关键依赖或需要大量人工接管的任务。

Sol 不是“低配 Astra”。OpenAI 仍把它列为复杂专业工作的旗舰模型，而且它与 Astra 拥有相同的 105 万 token 上下文和 12.8 万 token 最大输出。对于边界清楚的高价值任务，Sol 往往能以更低消耗完成工作。

• 单个功能、明确 bug、代码审查、测试补充和范围清楚的重构。
• 报告、邮件、方案和文案的分析、改写与多轮打磨。
• 需要连续尝试多个方向，但每一轮任务本身并不复杂。
• 预算或任务额度有限，希望先获得可用结果，再决定是否升级模型。
• Astra 与 Sol 在你的实际验收标准上结果接近。

不要用“感觉更聪明”判断模型。选一个你真正会重复做、且能明确验收的任务，把同一份输入、文件范围、推理档位和工具权限分别交给 Astra 与 Sol。记录是否一次完成、总耗时、返工次数和消耗，再决定默认模型。

建议先让 Sol 完成；结果不达标时，把完全相同的任务交给 Astra。这样可以看见 Astra 是否真的减少返工，而不是把模型升级后的新鲜感误当成能力差异。

• 固定输入：同一提示、同一代码或文档版本。
• 固定条件：相同推理档位、工具权限和验收命令。
• 记录结果：一次成功率、耗时、人工修改量和任务额度。
• 按任务分类保存结论，不用一场测试决定所有工作。

普通 ChatGPT 对话里，Astra 以 GPT-6 Pro 的名字出现，Plus 没有；在 Work 与 Codex 里，Plus 有有限的 Astra 用量，也能用 Sol。本文讲的选择和额度，说的都是 Work 与 Codex。普通对话 10 月 7 日起的默认模型已经换成 GPT-6，背后是 GPT-6 Sol，Plus 可以用到 High 档。

只是比较 Astra 与 Sol，或偶尔执行长任务，Plus 可以先开始。已经是 Plus 用户，而且任务额度持续打断日常工作时，再考虑 Pro 5×；换套餐增加使用空间，任务本身仍要选择合适的模型与推理档位。

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