GPT-6 Astra 编程分析：同为 S 档，为什么指数低于 Sol？

GPT-6 出了，本站指数却是 112，GPT-5.6 Sol 是 113。看起来像是新模型退步了。

现有资料不支持这么下结论。 两款都在本站 S 档。112 与 113 是两项测试计算后取整的参考指数，不是“Sol 的真实编程能力稳压 GPT-6”的证据。

112 到底从哪里来

本站采用 2026-09-07 的原始测量快照。AA 的 GPT-6 Astra max 记录中，Terminal-Bench 2.1 为 88.4%，SciCode 为 56.5%。

指数计算把这两项分别除以 DeepSeek V4 Flash 0731 的对应成绩，取几何平均，再乘 100。GPT-6 的结果显示为 112；Sol 显示为 113。

只要换测试组合，顺序就可能变。Artificial Analysis 的 Coding Agent Index v1.4 保存资料中，Codex＋GPT-6 Astra 约为 67。它测的是模型与 Agent 配置组成的系统，不能与本站 112 这个值直接比较。

这就是本站采用梯队的原因：目前有依据把 GPT-6 和 Sol 都放进强候选组，没有依据把一分差写成稳定的能力差。模型出得更新，也不能自动免去这一步证据检查。

这几项测量偏向 Fable，因而从零选型时先试它有依据。仍然不能据此断言每种仓库、每个语言、每种 Agent 配置都一样。

GPT-6 的 AA 配置为 max；Fable 为 Adaptive Reasoning、Max Effort、Default Fallback。测试对象里的配置差异应当保留，不能在文章里删掉后只留下模型名。

拿一个你熟悉的仓库问题：现有测试失败，修复涉及不止一个文件，且不能随意改变 API。固定起始提交、工具权限、时间与 token 预算。

让 GPT-6 用你当前的配置运行，再让另一个候选从相同起点运行。检查补丁是否能应用、测试是否有被削弱、无关文件有没有被改动。最后记录你实际花了几分钟验收。

一个模型给出的解释更长，不一定意味着补丁更好。一次成功也不足以建立结论。先挑少量有代表性的任务排除明显问题，再扩大观察。

如果 GPT-6 仍稳定完成你的日常任务，当前证据没有要求你为了榜单上的一分差迁移。若某一类任务总要人工补救，把那一类交给 Fable 成对比较，决策会具体得多。

本站保存的 9 月 6 日 OpenRouter 报价为每百万输入 $10、输出 $50。10 万输入加 2 万输出的 token 算例为 $2，不含缓存、工具费和额外重试。

本次访问 OpenAI 官方 GPT-6 模型文档返回 403，无法复核官方标准价及产品限制。这里明确使用渠道记录，不推断 ChatGPT 订阅包含多少额度，也不把它等同于 Codex 的订阅收费。

准备接入时，核对实际 API 模型 ID、供应渠道、可选推理设置和账单。本文中的 GPT-6 特指 GPT-6 Astra，不把其他配置或产品界面自动算成同一个测试对象。

GPT-6 在本站仍属于 S 档。已经验证有效的工作流可以继续运行；遇到返工集中出现的任务，再依据日志调整模型。

下一步可以读Fable 5.1 与 GPT-6 的正面对比，或直接查看GPT-6 的证据与配置。如果多数任务很小，三款 Flash 模型的选型指南更适合拿来核算默认调用费用。

本文属于公开证据分析，仓库任务是建议的验收方法。未公布的测试日期、预算和样本量保留为未知。