Artificial Analysis：GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 较 GPT-6 Sol 低约 30%

Artificial Analysis 数据显示，GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 约 $0.72，比 GPT-6 Sol（$1.05）低约 30%，后者已约为 GPT-5.6 Sol（$1.99）的一半。

Artificial Analysis 数据显示，GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 约 $0.72，较 GPT-6 Sol 的 $1.05 低约 30%；GPT-6 Sol 已约为 GPT-5.6 Sol（$1.99）的一半。

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这是什么信号：Artificial Analysis 给出的 Cost per Task 数据显示，GPT-6.1 Sol 约 $0.72，GPT-6 Sol 约 $1.05，GPT-5.6 Sol 约 $1.99。换算下来，GPT-6.1 Sol 比 GPT-6 Sol 低约 30%，而 GPT-6 Sol 已约为 GPT-5.6 Sol 的一半。这不是能力榜单，而是单位任务成本口径的对比。

为什么重要：当每任务成本按代际快速下降，原本因为调用成本过高而不划算的高频、长链路、多步骤任务会重新进入可商业化区间。对 Agent、批量内容处理、客服自动化、数据抽取等场景，成本曲线往往比单点能力提升更能决定项目是否跑得通。

对谁有价值：直接相关的是做 AI 产品定价与毛利测算的产品经理、控制推理预算的工程团队、需要选择模型路由的 Agent 开发者，以及评估自动化 ROI 的业务负责人。对只做单次演示的团队，这个信号的紧迫性相对较低；对已经上量、按调用量付费的团队，它直接影响利润表。

可以怎么行动：把 Cost per Task 纳入模型选型评分，而不是只看榜单分数；对高频任务按任务类型分别测算成本，建立可替换的模型路由；对低价值、高并发任务优先测试更低成本模型；设置成本监控与异常回退，避免单一模型涨价或降速时被动。若成本下降伴随质量变化，应以自身任务集做小流量 A/B 验证。

风险或限制：该数据来自 Artificial Analysis 的单一指标口径，Cost per Task 受任务构成、调用方式、缓存与批量折扣等因素影响，不能直接等同于所有业务场景的实际账单。模型名称与价格均来自上述来源，未在原文中给出发布时间、完整评测方法或质量对比；因此不宜据此直接推断 GPT-6.1 Sol 在具体任务上优于或劣于其他模型。成本只是选型维度之一，延迟、稳定性、合规和输出质量仍需单独验证。

这条内容的真正价值，不只是“有人发布了一个新功能”，而是它揭示了 x.com 背后的产品方向、工作流变化或竞争信号。对 OPC 来说，这种信息可以转化成持续追踪的栏目选题。

如果把《Artificial Analysis：GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 较 GPT-6 Sol 低约 30%》放到你的内容系统里，它最大的价值在于帮助读者更快看懂“为什么值得关注”，而不是只看到一条碎片化动态。

• @ArtificialAnlys 原帖