推荐理由：GPT-6.1 Sol 把 API 输入输出 token 价格压到 Astra 的五分之一，可据此比较同级模型的成本差异。

推荐理由：OpenAI 一周内连发两款 Sol 模型，读者可借此比较新模型与前代及旗舰 Astra 在能力与价格上的定位。

推荐理由：把 OpenAI 的 Dots 与 Meta 的 Muse 并列，并给出 500 美元档位，便于判断这次 DevDay 的产品与定价走向。

推荐理由：开源表格基础模型给出免训练、免特征工程的单次前向预测路径，可对照四个基准的排名判断适用范围。

推荐理由：文章给出在 Bedrock 上接入 Grok 4.7 的具体方式，并附与 4.6 的基准对比和输出 token 翻倍的成本取舍。

推荐理由：原文给出 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 的分工说明和 Bedrock 调用示例，便于团队判断哪类任务交给哪个模型。

推荐理由：文章列出 Sonnet 5.5 与 Opus 5.5、GPT-6 Sol 的逐项基准与百万 token 价格对比，可据此比较同级模型的性价比差异。

推荐理由：原文给出两款 TTS 的定位差异与基准名次，可据此判断多语言配音与角色音色定制的可用程度。

推荐理由：文中把 Anthropic 与 OpenAI 同日的两款发布放在一起比较定价与分项成本，可看出各自在能力与价格上的取舍。

推荐理由：原文列出各家主流模型的完整定价对比，包括缓存读取价格，读者可据此判断这轮降价对应用调用成本的影响。

推荐理由：两个新模型以低于 GPT-5.6 的 API 定价上线 Bedrock，读者可据此比较不同任务层级的模型与成本取舍。

推荐理由：原文给出同代两款模型在能力与成本上的不同取向，读者可据此对照选择更适合日常任务的一档。

推荐理由：相比 Claude Opus 5，文中给出每 token 价格与单任务成本的变化，可供评估是否迁移。

推荐理由：原文给出了 RL 训练配方与开源环境清单，读者可以据此判断后训练成本下降对开源模型格局的影响。

推荐理由：两款语音模型分别面向规模成本与复杂任务，并给出各自评测数据和开放入口，可供判断语音智能体的选型。

推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-Live-1 在 API 中的全双工语音、自定义音色和电话接入能力，可据此判断语音应用的改造方向。

推荐理由：官方给出推理、computer use 与写作设计判断三项能力方向，便于对照上一代理解其在企业办公场景的定位。

推荐理由：与 WeatherNext 2 相比，新模型改用实时卫星观测并提升时间与空间分辨率，可对照了解 AI 天气预报的输入数据变化。

推荐理由：官方直接给出 GPT-6 Astra 在计算机操作、编码、网络安全与科学上的能力定位，可用于对照上一代模型的侧重点。

推荐理由：原文给出了与 3.7 Flash 同价同速的升级幅度以及 Cyber 版的受限开放方式，便于开发者判断是否迁移。

推荐理由：相比此前只能参考最后一秒的版本，Omni 1.1 把场景延展的上下文提到 10 秒，并给出 360p 草稿与 4K 输出等具体参数。

推荐理由：相比 Chirp 3，原文给出 WER 与延迟的具体对比，并说明它在 Gemini API 和多款产品中的可用入口。