# Codex Astra / Sol 额度复测 · 2026-10-28

仅适用于账号持有人确认的 **ChatGPT Pro 200**，不适用于 Pro 100 / Pro 500。模型身份为 CLI 请求值，返回结果未独立确认实际服务模型。

## 结果

| 模型 | 成功调用 | 总 token（含缓存） | 本轮周额度结果 |
|---|---:|---:|---|
| gpt-6-astra | 32 | 2,970,893 | 64,883,075–129,766,150，点估计 86,510,767（仅主测28次） |
| gpt-6.1-sol | 72 | 6,679,074 | 待核验；不发布容量 |

## Astra 的计算依据

主测 28 次，2,595,323 tokens；同一周窗口已用 89% → 92%，即时与延迟读数一致；控制会话累计计数未变。容量 = token / (额度变化 / 100)。读数各按 ±0.5 个百分点处理，差值为 3±1 个百分点，因此区间为 token / 4% 至 token / 2%。这不是统计置信区间。

普通输入 2,320,149；缓存读取 271,104；输出 4,070；缓存写入 0。

前 4 次 Astra 试测单独保留（87% → 88%），不与主测跨区间合并，避免期间 Sol 和控制会话流量混入。

## Sol 为什么暂不发布容量

72 次全部成功，实际用量可查逐次账本，但没有获得同时满足隔离和稳定读数的容量样本：
- gpt-6.1-sol-01：4 次，372,162 tokens；已用 87% → 即时 87% → 延迟 87%；控制会话增量 178,538 tokens。
- gpt-6.1-sol-02：4 次，373,473 tokens；已用 87% → 即时 87% → 延迟 87%；控制会话增量 149,971 tokens。
- gpt-6.1-sol-03：24 次，2,226,183 tokens；已用 88% → 即时 89% → 延迟 89%；控制会话增量 105,316 tokens。
- gpt-6.1-sol-04：40 次，3,707,256 tokens；已用 92% → 即时 94% → 延迟 0%；控制会话增量 109,673 tokens。

最后一批前后即时读数为 92% → 94%，但延迟读数为 0%，重置时间从 2026-11-02T06:22:01Z 变为 2026-11-04T06:35:21Z。再次查询仍为 0%，重置时间又变化，无法确认是服务端重置还是计量异常；没有把 92→0 当作消费，也没有挑选即时读数强行发布估计。测试结束，不继续消耗。

## 方法与限制

- 每次约 9.3 万输入 token（含缓存），要求短代码审查答案；唯一 nonce 不能消除客户端系统前缀缓存，以实际 usage 为准。
- 批次并发分别为 Astra 4/28、Sol 4/4/24/40；高并发不等同日常串行交互。104 次调用全部成功，未观察到工具执行；每次结果恰有一次 turn.completed。
- 普通输入 = input_tokens − cached_input_tokens；总量 = input_tokens + output_tokens，reasoning 不重复相加。缓存写入均为零，未标定写入权重。
- 每批均抓取所有返回额度窗口。本次只返回 10080 分钟周窗口；5 小时及月窗口未返回，不外推。
- 基线两次读数间隔约 3 秒，结束即时/延迟读数间隔至少 5 秒；采集时间不等于服务端结算时间，稳定读数不能保证完全结算。
- 控制会话为 Astra。Sol 批次存在控制会话流量，未用 API 标价猜测或扣除跨模型额度。
- 条件区间不是固定 token 保证额，也不能比较成纯模型扣量倍数；不同输入/输出/缓存配比需独立复测。共享额度不能相加。
- 原 Astra 高缓存混合控制会话结果作为历史证据保留，与本轮低缓存主测不可混算。

[逐次账本、完整窗口读数、控制会话增量](./codex-models-2026-10-28.json) · [复测前历史摘要](./codex-pre-retest-2026-10-28.json)