第三方评测机构 Artificial Analysis 公布的最新对比数据，为观察大模型推理成本走势提供了新的参照。此次披露的指标是 Cost per Task（单任务成本），即完成一次典型任务所需的平均费用。

数据显示，GPT-6.1 Sol 的 Cost per Task 约为 0.72 美元。作为对照，上一代 GPT-6 Sol 的同一指标为 1.05 美元，两者相差约 30%，GPT-6.1 Sol 的成本明显更低。

这一降幅建立在上一代已经大幅下探的基础之上。Artificial Analysis 的数据显示，GPT-6 Sol 的 1.05 美元，已约为 GPT-5.6 Sol 1.99 美元的一半。从 GPT-5.6 Sol 到 GPT-6 Sol，再到 GPT-6.1 Sol，单任务成本呈现逐代走低的轨迹。

对于依赖 API 调用构建产品的 AI 团队而言，Cost per Task 直接关系到单位经济模型与规模化部署的可行性。在能力迭代之外，单任务开销的持续下降，是模型能否被更广泛地嵌入生产环境的关键变量之一。