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GPT-6.1 Sol (low) vs Pareto (default)

GPT-6.1 Sol (low) 平均分领先,为 9.6 vs 9.1。 GPT-6.1 Sol (low) benchmark 成本更低,为 $0.460 vs $1.520。 GPT-6.1 Sol (low) 更快,为 7.15s vs 33.47s,通过率为 92.8% vs 87.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#16
总输出令牌
13,138
响应时间(平均)
7.15s
总成本
$0.460
排名
#42
总输出令牌
128,144
响应时间(平均)
33.47s
总成本
$1.520
推荐模型 GPT-6.1 Sol (low)

它在这里得分最高(9.6),同时成本比Pareto (default)低约 3.3 倍。

详细对比

指标 GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol low 发布日期: 2026-09-29 Pareto Pareto default 发布日期: 2026-09-18
分数 9.6 9.1
排名 #16 #42
可靠性 10.0 10.0
一致性 9.6 9.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 92.8% 87.0%
不稳定测试 1 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 2.187 8.000
总成本 $0.460 $1.520
输入价格 $2.000 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $7.500 / 1M
缓存读取价格 $0.100 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 $2.500 / 1M 不适用
总输入令牌 163,900 223,559
输出令牌 4,958 128,144
推理令牌 8,180 0
响应时间(平均) 7.15s 33.47s
响应时间(最大) 46.57s 143.33s
响应时间(总计) 164.47s 769.84s
参数量 ~2T 总计 (~150B 激活) -
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#16 GPT-6.1 Sol

low
成本
$0.028
时间
44.6s
令牌
2,881 tok

#42 Pareto

default
成本
$0.034
时间
170.7s
令牌
4,581 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
GPT-6.1 Sol 10.0 10.0 100.0% 0 4.48s 7,302 388 1,286
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

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