Poziom rozumowania GPT-6.1 Sol: low, medium, high, xhigh czy max?

Zacznij pracę z GPT-6.1 Sol od medium, jego domyślnego poziomu, a low używaj, gdy chcesz szybko dostać odpowiedź. Podnoś poziom rozumowania do high, xhigh lub max tylko w zadaniach, które nie udają się na medium: długich refaktoryzacjach, trudnym debugowaniu, wieloetapowej pracy agentów. W krótkich zadaniach z poniższych testów każdy poziom dał poprawną odpowiedź, ale max potrzebował około dziesięciu razy więcej czasu na pokazanie pierwszego słowa i zużył od dwóch i pół do pięciu razy więcej tokenów niż low.

To także główny powód, dla którego GPT-6.1 Sol wydaje się wolny. Zawsze rozumuje przed odpowiedzią, a na to rozumowanie czekasz, zanim pojawi się pierwszy widoczny tekst.

Jakie poziomy rozumowania obsługuje GPT-6.1 Sol?

Pięć: low, medium, high, xhigh i max. Domyślny jest medium. Według strony modelu GPT-6.1 Sol od OpenAI „poziomy rozumowania none i minimal nie są obsługiwane”, więc w przeciwieństwie do GPT-6 Sol nie da się wyłączyć rozumowania. Bez none ustawienia próbkowania, takie jak temperature i top_p, również nie mają efektu.

Poziom ustawiasz dla każdego żądania. W Responses API jest to reasoning.effort:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_SEEDROUTER_KEY", base_url="https://api.seedrouter.ai/v1")

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Find the race condition in this handler and suggest a fix: ...",
    reasoning={"effort": "low"},
)
print(response.output_text)
print(response.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens)

W Chat Completions pole nazywa się reasoning_effort. Tokeny rozumowania są wliczane do output_tokens, naliczane jako wyjście i dzielą budżet max_output_tokens z odpowiedzią.

Jak pięć poziomów wypada w praktyce?

5 października 2026 r. wysłaliśmy przez SeedRouter do GPT-6.1 Sol trzy prompty o znanych odpowiedziach, raz na każdym poziomie, wszystkie pięć poziomów jednocześnie. Czasy to sekundy od żądania do pełnej odpowiedzi. Koszt liczony według cen cennikowych OpenAI: $2 za wejście i $10 za wyjście za milion tokenów, sprawdzonych 5 października 2026 r.

Zadanie z liczenia — ile liczb całkowitych od 1 do 1000 jest podzielnych przez 3 lub 5, ale nie przez 7 (odpowiedź: 401).

Trudniejsze zadanie z liczenia — ile liczb całkowitych od 1 do 99 999 jest wielokrotnościami 7 i nie zawiera cyfry 7 (odpowiedź: 8434).

Code review — znajdź błędy w czterolinijkowej funkcji Pythona median, która sortuje dane wejściowe w miejscu i źle obsługuje listy o parzystej długości.

To pojedyncze przebiegi na krótkich zadaniach, więc traktuj je jako orientację co do skali, a nie benchmark. Liczba tokenów rozumowania różni się między przebiegami, a wyższy poziom zarabia na swój koszt w trudniejszych zadaniach.

Dlaczego GPT-6.1 Sol jest wolny?

Większość oczekiwania to rozumowanie, a rozumowanie idzie najpierw. Drugi test strumieniował to samo 300-wyrazowe wyjaśnienie na trzech poziomach i mierzył, kiedy pojawił się pierwszy widoczny tekst:

Gdy odpowiedź już się zacznie, płynie w podobnym tempie na każdym poziomie. Zmienia się cicha część przed nią: na max model rozumował pół minuty, zanim cokolwiek napisał. Jeśli Twoi użytkownicy patrzą na wskaźnik ładowania, najszybciej odczuwalne jest low ze strumieniowaniem.

OpenAI zapowiedziało też GPT-6.1 Sol Ultrafast, z „nawet 8x szybszym generowaniem tokenów w porównaniu ze standardową prędkością w Codex”, w swoim poście premierowym.

Czy xhigh lub max może być gorszy niż medium?

W konkretnym zadaniu tak: wyższy poziom rozumowania nie gwarantuje lepszej odpowiedzi. W powyższych przebiegach max ani razu nie pobił low pod względem poprawności, tylko kosztował więcej. Własne wyniki OpenAI wskazują w tę samą stronę przy rutynowej pracy: GPT-6.1 Sol pobił najlepszy wynik GPT-6 Sol w DeepSWE „przy niższym poziomie rozumowania”, a największy zysk w faktograficzności względem GPT-6 Sol osiągnął na poziomie low.

W liczbach OpenAI wyższy poziom opłaca się przy długiej, trudnej pracy: wyniki GPT-6.1 Sol w OSWorld 2.0 i Terminal-Bench Science podano dla maksymalnego poziomu rozumowania. Praktyczna zasada to mierzyć na własnych zadaniach. Uruchom próbkę na medium i na poziomie o jeden wyżej, a wyższy poziom zostaw tylko tam, gdzie naprawia błędy.

Jaki poziom wybrać?

• low — odpowiedzi w czacie, klasyfikacja, ekstrakcja, proste zmiany w kodzie, wszystko, na co czeka użytkownik.
• medium — domyślny poziom do pomocy przy kodzie, code review i większości kroków agenta.
• high — zmiany w wielu plikach i debugowanie, które nie udaje się na medium.
• xhigh — długie refaktoryzacje i planowanie wielu kroków.
• max — najtrudniejsze problemy, w których błędna odpowiedź kosztuje więcej niż dodatkowe tokeny.

W całym agencie mieszaj poziomy: planuj na wyższym poziomie, a rutynowe kroki z narzędziami wykonuj na low lub medium. Ceny wszystkich poziomów są na stronie GPT-6.1 Sol, a przewodnik po cenach GPT-6.1 Sol wyjaśnia, jak tokeny rozumowania pojawiają się na rachunku.

Najczęściej zadawane pytania

Jaki jest domyślny poziom rozumowania GPT-6.1 Sol?

medium. Jeśli pominiesz to pole, GPT-6.1 Sol rozumuje na poziomie medium.

Low czy medium w GPT-6.1 Sol?

Używaj medium domyślnie, a low tam, gdzie szybkość jest ważniejsza niż głębia. W powyższym teście low poprawnie odpowiedział na każde pytanie i pokazywał pierwszy tekst po około trzech sekundach, wobec około czternastu na medium.

Dlaczego GPT-6.1 Sol jest taki wolny?

Rozumuje przed odpowiedzią, a rozumowanie nie jest strumieniowane jako tekst. Na medium i wyżej ta cicha faza zajmuje większość oczekiwania. Obniż poziom rozumowania lub strumieniuj odpowiedź, aby tekst pojawiał się wcześniej.

Czy xhigh jest lepszy niż high w GPT-6.1 Sol?

Tylko w zadaniach, które tego wymagają. W krótkich zadaniach oba poziomy dały te same odpowiedzi, a xhigh zużył więcej tokenów. Zanim zapłacisz za xhigh, przetestuj oba na własnej pracy.

Czy można wyłączyć rozumowanie w GPT-6.1 Sol?

Nie. GPT-6.1 Sol nie obsługuje none ani minimal. Jeśli potrzebujesz odpowiedzi bez rozumowania, GPT-6 Sol nadal obsługuje none. Zobacz porównanie GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra vs GPT-6 Sol.