Код в Codex CLI
Читает проект, правит файлы, запускает тесты и объясняет, что поменяла. Подходит как основная модель агента на каждый день.
Например«Добавь в API постраничный вывод и тесты к нему»
Основная модель GPT: код, работа с документами и данными, агенты в Codex CLI. По оценке OpenAI близка к старшей Astra на сложных задачах, а стоит в несколько раз дешевле. Оплата картой РФ в рублях, без подписки.
Другие версии GPT Solfrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.aprium.ru/v1",
api_key="ваш_ключ",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input="Напиши SQL: выручка по месяцам за 2026 год из таблицы orders",
)
print(response.output_text)SELECT date_trunc('month', created_at) AS month, sum(total) AS revenue FROM orders WHERE created_at >= '2026-01-01' AND created_at < '2027-01-01' GROUP BY 1 ORDER BY 1;
gpt-6.1-solSol берут как рабочую лошадку: она справляется с большинством задач и стоит дешевле большинства основных моделей.
Читает проект, правит файлы, запускает тесты и объясняет, что поменяла. Подходит как основная модель агента на каждый день.
Например«Добавь в API постраничный вывод и тесты к нему»
Разбирает отзывы, заявки и документы и отвечает строго по вашей JSON-схеме — результат сразу ложится в таблицу или базу.
Например«Разложи отзывы по темам и тональности в JSON»
Понимает картинки: читает текст со скриншотов, разбирает схемы и макеты интерфейса, переводит макет в вёрстку.
Например«Сверстай эту карточку товара по скриншоту»
GPT-6.1 Sol (по-русски часто пишут «гпт сол») — модель на каждый день. Astra сильнее на самых трудных задачах: исследованиях, сложных рассуждениях, больших документах. Но каждый токен у неё в несколько раз дороже, а на обычной работе разница в качестве невелика.
Удобная схема: основную работу делает Sol, а Astra подключается, когда задача упёрлась в сложность или нужна проверка важного решения.
Баланс пополняется в рублях картой Мир, Visa или Mastercard. С него списывается стоимость каждого запроса. Цены за 1 млн токенов:
Запрос длиннее 272 тыс. токенов на входе стоит дороже целиком: вход и кэш ×2, вывод ×1,5.
≈ 20 шагов: прочитать код, поправить несколько файлов, проверить
Рассчитать свой объёмРасход токенов на типичных задачах и цена по тарифу этой страницы. Рассуждение модели входит в вывод, точный расход каждого запроса виден в Аккаунте.
Агент читает модуль, добавляет функцию, пишет тесты и прогоняет их. Около 15 шагов, контекст проекта читается из кэша.
20 тыс. на входе · 700 тыс. из кэша · 12 тыс. на выводе
Каждый отзыв — тема, тональность и короткая выжимка по заданной схеме.
120 тыс. на входе · 45 тыс. на выводе
Скриншот карточки товара и требования к стилю на входе, готовый HTML и CSS на выходе.
4 тыс. на входе · 6 тыс. на выводе
У Sol уровни от low до max, по умолчанию medium. Для простых ответов ставьте low, для трудных задач — high или xhigh. Уровней none и minimal у этой модели нет.
Помечать ничего не нужно: если начало запроса повторяется (инструкции, документ, история), оно читается из кэша в 20 раз дешевле. Ставьте постоянную часть в начало, а меняющийся вопрос — в конец. Сколько попало в кэш, видно в usage.input_tokens_details.cached_tokens.
Окно у Sol — 1,05 млн токенов, но запрос длиннее 272 тыс. токенов на входе стоит дороже целиком: вход ×2, вывод ×1,5. Большие документы выгоднее разбить на части.
Передайте схему в text.format с типом json_schema и strict: true — модель ответит ровно по ней, без лишнего текста. Через aprium это проверено.
text.format, ответ — готовый JSON для таблицы или базы. Уровень low — разметке глубокое рассуждение не нужно.import json
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"topic": {"type": "string", "enum": ["доставка", "качество", "цена", "сервис", "другое"]},
"sentiment": {"type": "string", "enum": ["плюс", "минус", "смешанный"]},
"summary": {"type": "string"},
},
"required": ["topic", "sentiment", "summary"],
"additionalProperties": False,
}
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
reasoning={"effort": "low"},
input="Отзыв: «Привезли на день позже, но курьер помог донести до квартиры»",
text={"format": {"type": "json_schema", "name": "review", "strict": True, "schema": schema}},
)
print(json.loads(response.output_text))Совместимо с OpenAI Responses API: подойдут официальные SDK и инструменты, где можно указать свой адрес. Ключ: зарегистрируйтесь, пополните баланс и нажмите «Создать ключ» в Аккаунте. Ответ по частям, картинки, ответ в JSON и справка по ошибкам — на странице OpenAI API.
https://api.aprium.ru/v1gpt-6.1-solAuthorization: Bearer ключresponse = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
instructions="Отвечай по делу, без вступлений.",
max_output_tokens=4000, # предел ответа вместе с рассуждением
reasoning={"effort": "high"}, # low, medium, high, xhigh, max
input="Добавь в API постраничный вывод и тесты к нему",
)Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-6.1-sol",
instructions: "Отвечай по делу, без вступлений.",
max_output_tokens: 4000, // предел ответа вместе с рассуждением
reasoning: { effort: "high" }, // low, medium, high, xhigh, max
input: "Добавь в API постраничный вывод и тесты к нему",
});Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.
curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-sol",
"instructions": "Отвечай по делу, без вступлений.",
"max_output_tokens": 4000,
"reasoning": {"effort": "high"},
"input": "Добавь в API постраничный вывод и тесты к нему"
}'Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.
GPT-6.1 Sol в привычном инструменте: укажите адрес aprium и ключ, остальное работает как с OpenAI напрямую.
model = "gpt-6.1-sol"
model_provider = "aprium"
[model_providers.aprium]
name = "Aprium"
base_url = "https://api.aprium.ru/v1"
env_key = "APRIUM_API_KEY"
wire_api = "responses"export OPENAI_BASE_URL="https://api.aprium.ru/v1"
export OPENAI_API_KEY="ваш_ключ"
# SDK читает их сами, в коде остаётся только модель:
# client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input="...")Ключ в примерах: ваш_ключ, свой — в Аккаунт → Ключи. Пошаговые инструкции для Codex CLI, OpenCode — на странице OpenAI API.
Откройте страницу модели, чтобы сравнить задачи, цены и подключение.
Ищете GPT-6 Sol? В aprium работает актуальная версия, GPT-6.1 Sol: она пришла на смену прошлым и подключается так же. Если в вашем коде указана старая модель, замените её имя на gpt-6.1-sol.
gpt-6-solОб этой модели, ключе и цене. Общие вопросы об оплате и подключении — на странице OpenAI API.
Окно контекста — 1,05 млн токенов, из них на вход — до 922 тыс., ответ — до 128 тыс. токенов. Запрос длиннее 272 тыс. токенов на входе стоит дороже целиком.
6.1 — обновление той же линейки. Знания у неё доходят до апреля 2026, а уровни рассуждения начинаются с low: none и minimal у 6.1 нет. В aprium работает только 6.1: если в коде указана gpt-6-sol, замените имя на gpt-6.1-sol.
Да. Укажите aprium провайдером в ~/.codex/config.toml, готовый конфиг — ниже на этой странице и на странице OpenAI API.
Зарегистрируйтесь в aprium, пополните баланс, откройте Аккаунт → Ключи и нажмите «Создать ключ». Один ключ подходит для всех моделей, расход по каждому ключу виден отдельно.
$0,41 (≈ 34,52 ₽) за 1 млн входных токенов и $2,05 (≈ 173 ₽) за 1 млн токенов ответа. Рубли — по текущему курсу пополнения, свой объём можно посчитать в калькуляторе.
Около $0,65 (≈ 54,50 ₽). Это оценка для непрерывной работы агента над проектом: большая часть контекста читается из кэша, поэтому выходит дешевле, чем по цене входных токенов. Реальный расход зависит от проекта и задачи и виден в Аккаунте по каждому запросу.
Да. Чат открывается в обычном браузере, а запросы по API идут на api.aprium.ru. VPN и зарубежная карта не нужны.
Да. Откройте aprium в браузере и выберите GPT-6.1 Sol в чате. Модель открывается после первого пополнения баланса.
Создайте ключ и подключите модель к своему коду или откройте чат в браузере.