对比 · 两者均在售

GPT-6 Astra vs GPT-5.6 Sol：贵 2.5 倍，买到的到底是什么

先说一条最容易被跳过的事实：这两个模型的上下文窗口与最大输出完全相同，都是 1,050,000 与 128,000。所以从 Sol 换到 Astra，买到的不是更大的窗口。官方定价页当前显示 Astra 每百万 token 输入 $10、输出 $50，Sol 是 $4、$20（Sol 这一档官方注明是促销价，至少持续到 2026-11-21）。真正的分界线在推理档位与知识截止：Astra 的 reasoning.effort 不支持 none，Sol 支持。这一条决定了简单任务上两者的实际成本差远不止 2.5 倍。

更新于 2026-09-10

#窗口完全相同#价差 2.5 倍#Astra 无 none 档#知识截止差 73 天

四条官方规格的直接对照

1,050,000

上下文窗口：两者相同

官方模型文档对 Astra 与 Sol 给出的上下文窗口都是 1,050,000，最大输出都是 128,000。这意味着「换 Astra 是为了塞更多上下文」这个理由不成立 —— 两者能吃下的输入一样多。

2.5×

标价倍数

Astra $10 / $50，Sol $4 / $20，输入与输出都恰好是 2.5 倍。注意 Sol 这一档官方标注为促销价，页面写明至少持续到 2026-11-21；促销结束后的标准价官方未公布，所以这个倍数本身是有时效的。

none

只有 Sol 有的推理档

官方文档：Sol 的 reasoning.effort 支持 none、low、medium（默认）、high、xhigh、max；Astra 支持 low、medium、high、xhigh、max，没有 none。对不需要推理的任务，Sol 可以完全跳过推理 token，Astra 做不到。

73 天

知识截止之差

Astra 的知识截止是 2026-04-30，Sol 是 2026-02-16，相差 73 天。如果你的任务涉及 2026 年 2 月之后的事实，这是 Astra 唯一无法用配置弥补的优势。

为什么「没有 none 档」比价签更重要

推理 token 按输出价计费，并且计入那 128,000 的输出上限。Sol 把 reasoning.effort 设为 none 时，一次简单调用产生的推理 token 是零，你付的就是实际输出那点钱。Astra 没有这个档位，最低只能从 low 起步，也就是每一次调用都会产生推理 token —— 哪怕这次任务只是把一段文本改写成 JSON。于是在简单任务上，两者的实际账单差距不是标价上的 2.5 倍，而是 2.5 倍再乘上一个由推理 token 带来的系数，这个系数取决于你的任务形态，没有通用值，必须自己量。这也是本页不给「Astra 贵 N 倍」这种单一数字的原因：它对不同任务给出的答案会差很远。

官方对两者的定位

官方模型文档对 Astra 的描述是「我们最强的模型，为最难的端到端工作而造」，建议用于复杂推理、编码、计算机操作、研究与文档创作。对 Sol 的描述是「GPT-5.6 家族中的旗舰档，大致对应更早的 GPT-5 家族中不带后缀的那一档」，并注明 gpt-5.6 这个别名会把请求路由到 Sol。把这两段放在一起读，官方给的分工很清楚：Astra 面向端到端的难活，Sol 是那条通用主线。选型的问题因此不是「哪个更强」，而是「你的活是不是端到端的难活」。

决策路径：三个问题决定选哪个

问题一

任务需要跨多步、自己调工具、自己判断何时结束吗？如果是，Astra 的定位就是为这类活设计的，值得先在真实负载上跑一次对照。如果不是，先看问题二。

问题二

这个任务需要推理吗？如果不需要（改写、抽取、格式化、分类），Sol 的 none 档能把推理 token 降到零，这是 Astra 给不了的形态，成本差距在这里最大。

问题三

任务是否依赖 2026 年 2 月之后的事实？如果是，Astra 的知识截止晚 73 天是实打实的优势；如果不是，这条不构成理由。三个问题都答「否」，就没有换 Astra 的依据。

规格对照表

GPT-6 Astra

发布 2026-09-03 · 模型 id gpt-6-astra · 上下文 1,050,000 · 最大输出 128,000（含推理 token） · 知识截止 2026-04-30 · reasoning.effort 支持 low / medium / high / xhigh / max · 标价每百万 token 输入 $10、输出 $50 · 官方定位：最强模型，为最难的端到端工作而造。

GPT-5.6 Sol

模型 id gpt-5.6-sol（别名 gpt-5.6 路由到它） · 上下文 1,050,000 · 最大输出 128,000 · 知识截止 2026-02-16 · reasoning.effort 支持 none / low / medium（默认）/ high / xhigh / max · 官方定价页当前显示每百万 token 输入 $4、输出 $20，并注明该促销价至少持续到 2026-11-21 · 官方定位：GPT-5.6 家族的旗舰档。

两种典型场景的选法

该上 Astra 的活

长链路的自主编码与重构、需要模型自己决定调用哪个工具并自行收尾的研究型任务、涉及 2026 年 2 月之后事实的工作。这些场景里，一次做对省下的往返成本通常超过 2.5 倍的单价差 —— 但这句话需要你用自己的负载验证，别当结论直接用。

该留在 Sol 的活

高频的短任务、格式转换、抽取与分类、以及任何你可以把 reasoning.effort 设成 none 的调用。这类任务上换 Astra 通常是纯粹的成本上升：窗口没变大，推理 token 却从零变成了必付项。

怎么量才有意义

别用单条请求的价签比较，用你自己一天的真实流量算总账。做法：把同一批请求分别打到两个模型，记录每次的输入 token、输出 token 与推理 token 三个数，再各自乘以对应单价。关键在于推理 token 必须单独记 —— 它按输出价计费，在 Astra 上无法为零，而这正是两者账单差距的主要来源。跑完你会得到一个属于你自己的倍数，它可能远低于 2.5（复杂任务），也可能远高于 2.5（简单任务被迫付推理）。任何一篇文章给出的通用倍数都替代不了这次测量。

在 QCode 上怎么对照

QCode 的同一把 key 可以调 gpt-6-astra 与 GPT-5.6 三档，切换只改 model id，端点与鉴权都不变。这意味着上面那套对照不需要两套凭据、两套接入，把同一批请求换个 model id 跑第二遍就行。账单在同一个控制台里按模型分开列，推理 token 也在其中，你不用自己拼账。要注意的是 Astra 的迁移约束与 Sol 不同（采样参数、推理档、工具调用路径），跑对照前先过一遍迁移指南，否则对照会因为参数报错而不成立。

常见问题

Astra 的上下文窗口比 Sol 大吗？

不大，两者相同。官方模型文档对 Astra 与 Sol 给出的上下文窗口都是 1,050,000，最大输出都是 128,000。如果你换 Astra 的理由是窗口，那个理由不成立。

贵 2.5 倍值不值？

取决于任务形态，没有通用答案。复杂的端到端任务上，一次做对能省下多轮往返，实际总账可能比 Sol 更低；简单任务上，因为 Astra 没有 none 推理档，你会为每次调用多付一份推理 token，实际差距大于 2.5 倍。唯一可靠的做法是用自己的流量算总账，方法见上面那一节。

什么是 none 推理档，为什么它重要？

reasoning.effort 控制模型在回答前做多少推理。设为 none 意味着不产生推理 token。推理 token 按输出价计费并占用 128,000 的输出上限，所以对于不需要推理的任务，能不能设 none 直接决定成本。官方文档显示 Sol 支持 none，Astra 不支持，最低是 low。

Sol 的 $4/$20 会一直是这个价吗？

官方定价页把它标注为促销价，写明至少持续到 2026-11-21。促销结束后的标准价官方没有公布。所以按 2.5 倍这个倍数做长期预算时要留意：它的分母是有时效的，2026-11-21 之后可能变化。

gpt-5.6 和 gpt-5.6-sol 是同一个吗？

官方文档写明 gpt-5.6 这个别名会把请求路由到 GPT-5.6 Sol。也就是说你写 gpt-5.6 时用的就是 Sol。写完整 id 的好处是明确，将来官方若把别名指向别的档位，你的代码不会跟着变。

能不能混着用？

可以，而且这通常是成本最优解。按任务类型路由：简单短任务走 Sol 并设 none，复杂端到端任务走 Astra。前提是你的代码里模型名是一个可配置的值而不是写死的字符串 —— 这件事本身就是迁移准备的第一步。

出处

规格与推理档位来自 OpenAI 官方模型文档 developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra 与 /gpt-5.6-sol；价格与 Sol 的促销期限来自官方定价页 developers.openai.com/api/docs/pricing，抓取日期 2026-09-10。Astra 的发布日期来自 OpenAI 2026-09-03 的发布公告。本页不引用二手评测，也不给未经自己测量的性能倍数。

同一把 key，换个 model id 就能对照

Astra 与 GPT-5.6 三档都在同一个账户下，账单按模型分列，推理 token 单独可见。

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