同一个模型按速度分档定价,适合等待本身就是成本的场景。
Ultrafast 不是一个新模型,而是 GPT-6.1 Sol 的另一档服务等级。OpenAI 开发者团队的 Tibo 在其「连续 28 天更新」系列的第 4 天公布了这项功能:在 Responses API(v1/responses)里,开发者通过 service_tier 参数选择 ultrafast,就能拿到同一个模型更快的输出。
价格账很清楚。GPT-6.1 Sol 标准档每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元,Ultrafast 分别是 12 美元和 60 美元,正好 6 倍;OpenAI 同时强调,这个价位只相当于旗舰 Astra 的 1.2 倍,而速度要快得多、能力据称接近 Astra。换句话说,它给出的定位是「花接近旗舰的钱,买一个接近旗舰、但快得多的模型」。
OpenAI 自己举的场景很具体:排查线上故障、在应用里自主操作的智能体、对延迟敏感的实时交互。这些场景有个共同点——等待时间本身就是成本。凌晨三点服务宕机时,一个能在十几秒而不是两分钟内读完日志、给出判断的模型,省下的远不止 token 费。
对智能体尤其如此。一个需要连续调用几十步工具的任务,每一步的生成延迟会叠加起来;速度翻 8 倍,意味着原本要跑十几分钟的流程可能压到两分钟内。与之相对,批量摘要、离线数据处理这类不赶时间的任务,用 Ultrafast 基本就是多花冤枉钱——这类任务走 API 里面向非实时场景的 Batch 等更便宜的方式才划算。
codex --model gpt-6.1-sol --config 'service_tier="ultrafast"' 调用。开发者社区里也已出现反馈:部分 Pro 200 用户称参数虽然被接受,实际却用不了 Ultrafast 档,这与官方列出的适用套餐一致,但提示信息不够明确。
把同一个模型按速度分档定价,并不是 OpenAI 首创,但这次的价差拉得格外开。过去大模型的定价主要看「多聪明」和「多长上下文」,现在又多了一条「多快」。对厂商来说,这是把推理集群的高优先级算力单独变现;对用户来说,选择变多了,账单也更难估。
如果你主要在 Codex 里用 Ultrafast,速度优势能不能兑现,有一部分取决于本地到 OpenAI 服务端的链路——模型生成快了 8 倍,网络抖动在总耗时里的占比反而会变大,Codex 断流与稳定性的排查思路在这种情况下比以往更用得上。