GPT-6 Sol (Global)

GPT-6 Sol (Global) 属于 gpt-sol 系列，权重不对外开放，2026 年 9 月 22 日发布，知识截止到 2026 年 4 月 20 日。它要解决的问题集中在长输入与长输出同时吃紧的场景：上下文窗口达 1,050,000 tokens，单次最大输出 128,000 tokens，意味着整份合同集、财报包或中型代码库可以一次性进入对话，而不必反复分段拼接。能力面覆盖推理、工具调用、结构化输出与附件输入，输入模态为文本与图像，输出为纯文本，因此更适合充当业务链路里的「决策与成稿节点」，而不是多模态生成端。由于是 Bedrock 渠道提供的托管模型，接入方式与同家族其他版本保持一致，迁移成本主要体现在模型 ID 与区域选择，而非接口重写。需要留意的是，公开资料对该模型的训练细节、参数规模披露很少，第三方跑分也处于缺位状态，实际选型仍应结合自有评测集验证。

选型建议需要百万级上下文、结构化输出且已在 Bedrock 体系内时值得选它；只需要轻量对话，或依赖音视频理解与图像生成时不必选它。

• 通读百万级 tokens 的合同、财报与代码库，输出结构化摘要与风险清单
• 把多步推理接入内部系统，完成带工具调用的自动化审批与查询流程
• 基于截图或扫描件抽取字段，直接产出 JSON 等结构化结果
• 单轮生成十万 tokens 量级的长文档初稿，再分段校对与合并
• 在 Bedrock 上统一托管，做同家族多版本之间的灰度与成本对比

权重未公开，参数规模与网络层结构没有官方说明，只能依据能力清单、模态边界与容量指标做定性判断。

• 结构延续 gpt-sol 家族的闭源路线，不提供开源权重，具体参数规模与网络结构在公开资料中说明很少。
• 能力推理、工具调用与结构化输出为原生能力，配合图像输入，便于把多步推理直接接到外部系统与数据源。
• 披露官方可确认的容量指标为 1.05M tokens 上下文、128K tokens 单次输出与明确的知诘截止日期，训练侧细节有限。

开源权重

否

模型家族

gpt-sol

缺少可引用的第三方跑分，判断适配度只能依赖容量指标、模态组合与价格结构，而不是榜单名次。

• 强项百万级上下文叠加 128K 单次输出，长文档通读与长报告成稿可以在单轮内完成，减少切分与拼接损耗。
• 短板输入仅文本与图像、输出仅文本，音视频理解与图像生成类需求需要外接其他模型补位。
• 适合以结构化输出和工具调用为主线的业务流程，比纯对话模型更容易嵌入既有的解析、校验与写库环节。

计费口径为输入 2.0 美元、输出 10.0 美元、缓存读 0.2 美元每百万 tokens，输出单价明显高于输入，成本结构偏向「少输出、长输入」。

• 定位在同家族中处于常规主力档位，输入价与 GPT-6.1 Sol (Global) 持平，没有溢价也没有明显折让。
• 横向对比输入价低于 GPT-5.6 Sol (Global) 的 4 美元与 GPT-5.6 Sol (US) 的 4.4 美元，比 GPT-6 Sol (US) 的 2.2 美元略低。
• 平台差价目前仅 Amazon Bedrock 一个上架渠道，两个报价源单价一致，暂无跨平台比价与套利空间。
• 省钱缓存读单价远低于输入价，长上下文反复复用的场景应优先启用缓存，并尽量把稳定内容放在提示前段。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $2/M / $10/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径第三方跑分缺位，任何能力结论都来自上下文容量、模态范围与价格，不能替代自有评测集上的实测。
• 边界知识截止 2026 年 4 月 20 日，此后的事件与数据需通过检索或工具调用补齐，不能依赖模型记忆。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。