模型库

这里集中整理模型资料。每个词条会说明模型定位、适用任务、限制和可用入口；涉及版本、价格或开放状态的内容，以页面标注的来源和核对日期为准。

当前词条

模型	适合先了解什么	资料状态
GPT-6 Sol	成本与能力平衡、缓存、生产型任务	中文资料与评测说明
GPT-6 Astra	旗舰定位、长程任务、科学与安全评估	中文资料与评测说明

如何阅读模型资料

先看模型定位，再结合自己的任务检查输入类型、上下文、工具和输出限制。模型名称或可用列表发生变化时，应回到服务商页面确认当前状态。

按问题找到要看的资料

你想确认的事	优先看哪部分	容易忽略的条件
能否处理我的文件	输入类型与工具支持	能接收图像不等于能生成图像
长文是否放得下	上下文、最大输入和输出	历史消息与工具结果也会占用空间
使用成本是否合适	价格、缓存与处理模式	单价低不一定代表整项任务成本低
能否接入自己的程序	API 标识与接口限制	产品订阅和 API 权限分别管理
在复杂任务中是否可靠	评测、独立测试与限制	不同配置的分数不能直接比较

Sol 和 Astra 应该怎样比较

现有资料把 Sol 定位为成本较低、适合大量生产任务的选项，把 Astra 定位为追求更高能力上限的旗舰。对日常摘要、文档整理或代码辅助，可以先选一批代表性样本测试 Sol；对于需要长时间分析、复杂约束或多工具协作的任务，再用相同材料比较 Astra。

记录最终结果是否能用、需要多少人工修正、整体耗时和总用量。不要只比较模型回答第一句话的速度，也不要只挑选其中一次表现最好的输出。

阅读评测时保留三个标签

来源说明数据来自模型厂商还是独立机构；版本说明测试使用哪个数据集和模型；配置说明推理强度、工具和运行环境。三者不同，同名评测也可能得到很不一样的结果。

本栏目的模型资料依据各词条列出的来源整理。历史发布日期和评测数据可以帮助理解模型背景，当前价格与账户权限则应在使用前重新确认。通用选型方法见 如何选择模型与模式，开发调用见 OpenAI API。