OpenAI 的模型竞争正在进入一个新的阶段。

过去大家最关注的是：

模型谁更聪明？

现在越来越多真实业务开始关注另一个问题：

模型到底能不能足够快？

尤其是在 AI Coding、Computer Use、实时 Agent、企业自动化等场景里，一个模型即使推理能力很强，如果每次输出都需要等待几十秒，整体使用体验仍然会受到明显影响。

2026 年 10 月 8 日，OpenAI 正式在 API 中为 GPT-6.1 Sol 增加了 Ultrafast 模式。

开发者现在可以直接通过：

{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "service_tier": "ultrafast"
}

调用这一高速服务等级。

OpenAI 官方确认，GPT-6.1 Sol Ultrafast 已经进入 GA，可供所有 API 用户使用，但仍然受到各自 API Rate Limit 限制。

一、GPT-6.1 Sol 是什么？

GPT-6.1 Sol 是 OpenAI 在 GPT-6 系列中面向高复杂度任务推出的模型。

OpenAI 对它的官方定位非常明确：

在复杂 Coding、Computer Use 和专业工作中提供接近 GPT-6 Astra 的表现，同时保持更低成本。

它并不是专门追求最低价格的小模型，而更像是：

能力、速度和成本之间的平衡型旗舰模型。

GPT-6.1 Sol 支持：

• 复杂代码任务；
• Computer Use；
• 专业知识工作；
• Tool Calling；
• Web Search；
• File Search；
• Computer Use 工具；
• 多档 Reasoning Effort；
• 超长上下文。

官方模型页显示，它拥有 1,050,000 Token 上下文窗口，最大输出可达到 128,000 Token。

这意味着它非常适合：

大型代码仓库
+
大量项目文档
+
日志
+
数据库结构
+
历史 Issue
+
测试代码

一起交给模型分析。

二、Ultrafast 模式到底是什么？

Ultrafast 并不是一个新的模型名称。

它本质上是：

GPT-6.1 Sol 的一种更高速服务等级。

可以把它理解成：

同一个模型
        ↓
Standard
Fast
Ultrafast

它们主要区别在：

请求被分配到什么级别的推理基础设施，以及响应速度和价格。

Standard 更适合成本优先。

Fast 更适合对延迟敏感的常规产品。

Ultrafast 则进一步强调：

尽可能降低 Token 之间的生成延迟。

OpenAI 官方说明，使用 Ultrafast 时，开发者仍然调用：

gpt-6.1-sol

模型本身并没有改变。

只是增加：

"service_tier": "ultrafast"

即可。

三、GPT-6.1 Sol Ultrafast 怎么调用？

目前最推荐使用：

Responses API。

这是因为 GPT-6.1 Sol 的 Tool Calling 主要围绕 Responses API 提供。

最基础的调用结构如下：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    service_tier="ultrafast",
    input="分析这个 Python 项目的架构，并找出最值得重构的部分。",
)

print(response.output_text)

核心就是：

service_tier="ultrafast"

如果使用 JSON 请求，大致相当于：

{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "service_tier": "ultrafast",
  "input": "帮我分析这个项目中的性能瓶颈"
}

这也是目前 GPT-6.1 Sol Ultrafast 最关键的配置。

四、Standard、Fast、Ultrafast 有什么区别？

可以简单理解为：

OpenAI 当前说明：

Fast 模式最高可以达到 Standard 大约 2.5 倍的速度。

Ultrafast 则是更进一步的低延迟服务等级。

这意味着一个典型应用可以这样设计：

后台总结
→ Standard

在线聊天
→ Fast

Coding Agent
→ Ultrafast

这样可以在成本和体验之间取得更合理的平衡。

五、Ultrafast 价格是多少？

这是开发者最关心的问题之一。

GPT-6.1 Sol Standard 当前的短上下文基础价格是：

输入：
$2 / 1M Tokens

缓存输入：
$0.10 / 1M Tokens

Cache Write：
$2.50 / 1M Tokens

输出：
$10 / 1M Tokens

官方明确说明：

GPT-6.1 Sol Ultrafast 的价格为 Standard 的 6 倍。

因此按照当前价格计算，短上下文情况下大致相当于：

Ultrafast 输入
≈ $12 / 1M Tokens

Ultrafast 输出
≈ $60 / 1M Tokens

这与 OpenAI 官方模型页给出的 6× Standard 规则一致。

所以 Ultrafast 并不是“免费提速”。

而是：

用更高 API 成本换更低延迟。

六、为什么 AI Coding 特别适合 Ultrafast？

AI Coding 有一个和普通聊天完全不同的特点：

交互次数特别多。

例如一次完整 Agent Coding 流程可能是：

读取代码
↓
分析文件
↓
搜索符号
↓
调用工具
↓
修改代码
↓
运行测试
↓
读取错误
↓
再次修改
↓
运行测试
↓
生成总结

一个任务可能触发几十次模型调用。

如果每一步等待：

8 秒

整个流程就会非常慢。

但如果平均降低到：

1～3 秒级响应

整个 Coding Agent 的体验会产生明显变化。

因此对于：

• Codex；
• IDE Agent；
• 自动 Debug；
• 自动测试；
• PR Review；
• Repository Agent；

这类场景来说，速度本身就是生产力。

七、Computer Use 为什么也需要高速模型？

Computer Use 与普通文本生成相比更加依赖实时交互。

例如：

读取屏幕
↓
判断按钮位置
↓
点击
↓
等待界面变化
↓
读取新界面
↓
再次判断
↓
输入内容

如果每一步都需要等待十几秒：

用户就会感觉：

AI 操作电脑非常迟钝。

而高速服务等级可以明显改善：

观察
→ 推理
→ 操作
→ 再观察

之间的循环速度。

这也是为什么 GPT-6.1 Sol 的官方定位中明确包含：

Computer Use。

八、Reasoning Effort 还能调吗？

可以。

GPT-6.1 Sol 支持：

low
medium
high
xhigh
max

多个 Reasoning Effort 等级。

因此可以组合：

Ultrafast
+
low reasoning

追求极低延迟。

也可以：

Ultrafast
+
high reasoning

在保留较高推理深度的情况下尽量提高响应速度。

例如：

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    service_tier="ultrafast",
    reasoning={
        "effort": "high"
    },
    input="分析这个复杂微服务架构的瓶颈，并给出重构方案"
)

这给开发者提供了非常多的组合空间。

九、GPT-6.1 Sol 的百万上下文有什么价值？

GPT-6.1 Sol 拥有：

1,050,000 Token Context Window。

这对 Coding 场景非常重要。

过去 AI 编程经常遇到：

文件太多
↓
上下文放不下
↓
必须截断
↓
AI 不知道项目全貌

而百万级上下文意味着：

模型有机会同时看到更多：

Source Code
README
API 文档
数据库 Schema
Issue
日志
测试
部署配置

于是 AI 可以从：

局部代码补全

逐渐升级到：

Repository Level Reasoning。

这也是未来 Coding Agent 的重要方向。

十、长上下文需要注意价格变化

这里有一个非常容易忽略的问题。

GPT-6.1 Sol 如果输入超过：

272K Tokens

官方会按照长上下文规则计费。

此时整次请求的：

Input
Cache
Output

费率都会进一步调整。

OpenAI 当前说明：

超过 272K 输入后：

• Input / Cache Rates 会增加；
• Output 价格也会提高。

因此不要因为模型支持百万上下文，就直接：

把整个仓库全部塞进去。

更加合理的方法还是：

文件索引
+
搜索
+
上下文筛选
+
按需加载

也就是：

RAG + Repository Search + Long Context

一起使用。

十一、Ultrafast 支持哪些数据区域？

GPT-6.1 Sol Ultrafast 目前支持：

• Global Processing；
• US Data Residency；
• EU Data Residency。

这是 GPT-6.1 Sol 一个非常值得企业用户注意的优势。

OpenAI 官方明确表示：

GPT-6.1 Sol 在 Fast 和 Ultrafast 模式下也支持 US / EU Data Residency。

对于：

欧洲企业
金融
法律
企业数据
SaaS

这种存在数据驻留要求的业务尤其重要。

十二、Ultrafast Rate Limit 怎么算？

OpenAI 对 Ultrafast 采用独立 TPM 限制。

GPT-6.1 Sol 当前默认 Ultrafast Rate Limits 为：

Build
1,000,000 TPM

Launch
4,000,000 TPM

Grow
40,000,000 TPM

不同 API Usage Tier 对应不同额度。

因此对于大型 API 平台或者高并发业务来说，需要特别关注：

TPM
RPM
Concurrency

而不能只关注模型价格。

十三、什么时候应该使用 Ultrafast？

最适合：

1. AI Coding

例如：

Codex 类 Agent
IDE Agent
代码重构
自动 Debug

2. Computer Use

需要频繁：

观察
点击
输入
判断

的任务。

3. 实时企业 Agent

例如：

客服
内部工作助手
业务审批
数据分析

4. 低延迟 API 产品

例如：

聊天产品
搜索助手
智能 IDE
实时 Copilot

5. 高价值专业任务

如果：

用户每等待 1 秒
都有明显业务成本

那么更高的 Token 成本可能是值得的。

十四、什么时候不建议 Ultrafast？

如果任务属于：

夜间批处理
文章批量生成
Embedding
离线总结
数据清洗
后台分类

一般没必要使用 Ultrafast。

因为：

速度快，但价格明显更高。

这类任务优先使用：

Standard

甚至：

Batch

通常更加经济。

十五、GPT-6.1 Sol Ultrafast 对 API 平台意味着什么？

对 AI API 聚合平台来说，它实际上提供了新的产品分层机会。

例如：

普通线路
GPT-6.1 Sol Standard

高速线路
GPT-6.1 Sol Fast

极速线路
GPT-6.1 Sol Ultrafast

用户可以自己选择：

便宜
还是
速度

未来 AI API 的竞争，可能越来越像云计算：

同一个模型
不同服务等级
不同 SLA
不同价格

而不再只是：

这个平台有没有某个模型。

十六、总结

GPT-6.1 Sol Ultrafast 的意义，并不是 OpenAI 又发布了一个模型。

真正变化的是：

推理速度正在成为独立商品。

以前我们选择模型主要比较：

能力
价格
上下文

现在还必须增加：

延迟

未来一个成熟 AI 系统很可能采用：

简单任务
→ Luna

普通复杂任务
→ Sol Standard

用户交互任务
→ Sol Fast

实时 Agent / Coding
→ Sol Ultrafast

最高难度任务
→ Astra

这种动态路由方式。

对于开发者而言，GPT-6.1 Sol Ultrafast 最值得关注的并不是“跑分更高”，而是它能否让：

Coding Agent、Computer Use 和实时 AI 产品真正变得足够快。

目前 GPT-6.1 Sol Ultrafast 已正式进入 OpenAI API GA，可以通过 Responses API 使用 service_tier: "ultrafast" 调用。

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