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 模式价格如下模型输入 / 100万 Token缓存输入输出 / 100万 TokenGPT-6.1 Sol$2$0.10$10GPT-5.6 Sol$4$0.40$20也就是说同样处理 100 万 Token普通输入GPT-5.6 Sol$4GPT-6.1 Sol$2直接下降50%输出GPT-5.6 Sol$20 / 1M TokensGPT-6.1 Sol$10 / 1M Tokens也是50%更夸张的是缓存输入。GPT-5.6 Sol$0.40GPT-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 $10GPT-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 $6GPT-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 TokensGPT-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 ReasoningLow SpeedStandard2. 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 ReasoningMedium SpeedStandard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 ReasoningHigh4. 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 ReasoningHigh / xHigh5. 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ReasoningxHigh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任务ReasoningCSS / 文案Low普通编码MediumDebugMedium / High重构High架构设计High极复杂问题xHigh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 allowanceFast ≈ 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。对比项GPT-5.6 SolGPT-6.1 Sol输入价格$4 / M$2 / MCached Input$0.40 / M$0.10 / M输出价格$20 / M$10 / MCoding强更强Agent 场景强更适合大项目强更推荐Debug强更推荐前端 UI很不错很强日常 Codex可用首选性价比★★★★★★★★★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。
