优势
- 每个层级都有 1.05M 令牌上下文和 128K 输出
- 函数调用和结构化输出
- 推理强度最高可达 max
- 文本和图像输入
最适合
- Astra：高要求的推理和研究
- Sol：复杂编码和专业工作
- Luna：目标明确的大批量任务
在EDDI中运行
最快的方式是使用EDDI管理器：打开代理向导或Platform Operator，选择提供商和模型。如需自行配置，请针对所需的提供商按以下步骤操作。
OpenAI · type: "openai"
模型ID: gpt-6.1-sol, gpt-6-astra, gpt-6-luna
1. 存储凭据
在EDDI管理器中将提供商的API密钥添加到密钥库（Secrets Vault），或使用PUT /secretstore/secrets/default/openai-key，名称与下方所用一致。配置通过${vault:…}引用该密钥，因此它永远不会以明文出现。
${vault:openai-key}2. 配置LLM任务
将其用作代理工作流的langchain.json，或将参数粘贴到EDDI管理器的LLM编辑器中。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:openai-key}",
"modelName": "gpt-6.1-sol",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}或者通过一次调用创建整个代理
setup_agent会写入规则、LLM配置和工作流，然后部署代理。可通过MCP或POST /administration/agents/setup调用。
setup_agent(
agentName: "My gpt-6.1-sol agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "openai",
model: "gpt-6.1-sol",
apiKey: "${vault:openai-key}"
)Azure OpenAI · type: "azure-openai"
模型ID: gpt-6-sol
1. 存储凭据
在EDDI管理器中将提供商的API密钥添加到密钥库（Secrets Vault），或使用PUT /secretstore/secrets/default/azure-openai-key，名称与下方所用一致。配置通过${vault:…}引用该密钥，因此它永远不会以明文出现。
${vault:azure-openai-key}2. 配置LLM任务
将其用作代理工作流的langchain.json，或将参数粘贴到EDDI管理器的LLM编辑器中。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "azure-openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:azure-openai-key}",
"deploymentName": "gpt-6-sol",
"endpoint": "https://your-resource.openai.azure.com",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDI使用说明
- OpenAI 的文档说明 Astra 和 6.1 Sol 使用 Responses API 进行工具调用，而 EDDI 的
openai类型使用 Chat Completions。请在投入生产前测试这些模型上使用工具的代理。 - 在 Azure OpenAI 上，
deploymentName是您在 Azure 资源中为部署起的名称，而不是模型名称。 - 模型级联中强大的最后一层，只有较便宜模型没有把握的请求才会到达这里。
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来源
本页信息来自厂商文档，核实日期为2026-09-30。模型更新很快，在依赖这些限制之前，请先向厂商确认。此处不列出价格：请参阅厂商的定价页面。