GPT-6.1 Sol против GPT-6 Sol и GPT-6 Luna для реальной работы

Эти три модели занимают разные позиции в каталоге GPT-6 на GetVibe. Выбор зависит от сложности задачи, объёма запрашиваемого рассуждения и длины вывода. В этом сравнении используются общедоступные страницы моделей, проверенные 3 октября 2026 года; отображаемые цены представляют собой актуальные значения каталога, а не результаты бенчмарка.

Текущий снимок каталога

Дата снимка каталога — 3 октября 2026 года. При развёртывании проверяйте каждую связанную страницу, поскольку актуальная ставка в USD может измениться.

Не воспринимайте суффикс модели как результат бенчмарка

Одно только имя модели не показывает, насколько хорошо она работает с вашим репозиторием, схемой инструментов или ограничениями вывода. Используйте один набор для оценки, содержащий ошибку с падающим тестом, небольшую функциональность в нескольких файлах и задачу на объяснение, в которой не требуется вносить изменения. Зафиксируйте prompt, commit, настройки разрешений и команду тестирования. Записывайте корректность, результат тестов, задержку, расход входных и выходных токенов, а также количество итераций исправления. Мы не проводили общедоступный бенчмарк для этой статьи, поэтому таблица представляет собой сравнение цен и настройки, а не рейтинг качества.

Рассуждение влияет и на поведение, и на стоимость

Каждая модель предоставляет набор настроек рассуждения, описанных на её странице. Используйте минимальный уровень, при котором задача соответствует требованиям к корректности, а затем повышайте его для случаев, завершившихся неудачей. Токены рассуждения учитываются в расходе на вывод, поэтому сравнивайте общую стоимость задачи, а не исходите из одинакового размера вывода. Устанавливайте значение max_tokens, достаточное для запрошенного ответа, но не неограниченное. Если ваш prompt запрашивает код, объяснение и тесты, заранее определите бюджет для каждого из этих результатов.

Для первой проверки с OpenAI SDK используйте ID модели как настройку, а не прописывайте его во множестве мест вызова:

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"Объясните этот падающий тест и предложите минимальное исправление."}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

Переменная окружения задаёт модель; она не выводится из имени модели. Храните API-ключ в менеджере секретов.

С какой модели начать?

• Luna: начните с неё для коротких, ограниченных изменений и задач с простой проверкой. Более низкая цена в каталоге делает её хорошей базовой точкой, но убедитесь, что её контекст и инструменты подходят вашему клиенту.
• Sol: рассматривайте её как кандидата для задач, в которых базовый вариант Luna не достигает требуемого уровня качества. Сравнивайте модели на одном и том же тесте, а не повышайте уровень для каждого запроса по умолчанию.
• 6.1 Sol: проверяйте её там, где важны многошаговое планирование или многократное использование инструментов. Измерьте, сокращает ли она количество итераций исправления настолько, чтобы компенсировать разницу в стоимости токенов.

Для тестового стенда используйте сравнение стоимости для coding agent, а сведения о поведении параметров ищите в руководстве по уровню рассуждения. Чтобы запускать эти модели с coding agent, см. настройку Codex CLI; Claude Code использует другой протокол Messages.

Проводите честное сравнение стоимости

Записывайте расход входных и выходных токенов при каждой попытке, включая неудачные патчи и повторные попытки. Делите общие расходы на количество изменений, прошедших ваши критерии тестирования и проверки. Повторяйте задачу, чтобы учесть вариативность результатов. Не используйте бенчмарк поставщика или один удачный ответ как замену оценке на собственном репозитории. Повторно запускайте тот же набор после изменения цены в каталоге, обновления CLI или существенного изменения prompt.

Храните выбранную модель в одной настройке окружения или проекта, чтобы её можно было изменить и откатить без правок кода. Публикуйте короткую внутреннюю заметку с датой, ID моделей, результатами тестов и актуальными ссылками на страницы моделей. Это полезнее, чем воспринимать статью со сравнением как постоянный рейтинг.