GPT-5.6 Sol vs GPT-6 Astra
Welches Modell wofür
gpt-5.6-sol und gpt-6-astra haben dasselbe Kontextfenster von 1050000, dieselbe maximale Ausgabe von 128000, Text- und Bildeingabe und einen abschaltbaren Thinking-Modus. gpt-5.6-sol ist günstiger mit $4 für Eingabe, $20 für Ausgabe und $0.4 für zwischengespeicherte Eingabe gegenüber $10, $50 und $1 bei gpt-6-astra, also bei jedem Tarif etwa 2.5x weniger. Wählen Sie gpt-5.6-sol, um die Kosten niedrig zu halten, oder gpt-6-astra, wenn Sie den Knowledge Cutoff 2026-04 statt 2026-02 brauchen.
Benchmarks
29 bei beiden gemessen.
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| GPT-5.6 Sol | GPT-6 Astra | Δ | |
|---|---|---|---|
| Eingabe / 1M Tokens | $4 | $10 | 0.4× |
| Ausgabe / 1M Tokens | $20 | $50 | 0.4× |
| Cache-Lesen / 1M Tokens | $0.4 | $1 | 0.4× |
| Cache-Schreiben | keine gesonderte Gebühr | keine gesonderte Gebühr | - |
Preise aus dem Live-Katalog, Stand des letzten Builds. Die aktuellen Preise stehen auf der jeweiligen Modellseite.
Einordnung: Eingabepreis pro 1M Tokens aller 79 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GPT-5.6 Sol | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Steuerung | konfigurierbar | konfigurierbar |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| Mindestlänge des gecachten Präfixes | 1024 Tokens | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| GPT-5.6 Sol | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Bild | Text Bild |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-07-09 | 2026-09-03 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-02 | 2026-04 |
| Kontextfenster | 1.1M | 1.1M |
| Maximale Ausgabe | 128K | 128K |
| Thinking-Parameter | reasoning.effort | reasoning.effort |
| Zulässige Werte | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| Standardwert | medium | medium |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GPT-5.6 Sol · GPT-6 Astra
Ein Prompt, beide Modelle, gemessen über das Gateway
GPT-5.6 Sol bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
Ausgabe 111 tok (+34 Thinking) Latenz 2.3 s
GPT-6 Astra bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
Ausgabe 283 tok (+196 Thinking) Latenz 17.2 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.
GPT-5.6 Sol bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
Ausgabe 316 tok (+135 Thinking) Latenz 5.2 s
GPT-6 Astra bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
Ausgabe 321 tok (+131 Thinking) Latenz 13.5 s
Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.
GPT-5.6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":"11+","guidance":"withheld pending the Q4 close"}
Ausgabe 194 tok (+147 Thinking) Latenz 3.2 s
GPT-6 Astra bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
Ausgabe 329 tok (+267 Thinking) Latenz 16.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
GPT-5.6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
Ausgabe 733 tok (+564 Thinking) Latenz 7.7 s
GPT-6 Astra bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
Ausgabe 665 tok (+516 Thinking) Latenz 19.3 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
# model="gpt-6-astra", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-sol",
// model: "gpt-6-astra", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
# "model": "gpt-6-astra", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.6-sol",
// Model: "gpt-6-astra", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.6-sol")
// .model("gpt-6-astra") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches Modell ist günstiger: GPT-5.6 Sol oder GPT-6 Astra?
GPT-5.6 Sol ist bei Eingabe / 1M Tokens günstiger ($4 vs. $10, Faktor 2.5). Bei anderen Zeilen kann es umgekehrt sein. Die Tabelle oben zeigt alle Preise, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich GPT-5.6 Sol gegen GPT-6 Astra A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen GPT-5.6 Sol und GPT-6 Astra Prompt-Caching?
Ja. Beide berechnen Cache-Lesezugriffe günstiger als die normale Eingabe. Workloads mit einem wiederkehrenden, bereits gecachten Präfix kosten deshalb weniger, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Preise stehen in den Cache-Zeilen der Preistabelle oben.