Neu Kostenlos registrieren, 10 Aufrufe gratis. Bis zu 1 $, ohne Karte.

GPT-6 Sol vs GPT-6.1 Sol

vs

Welches Modell, wann

gpt-6.1-sol ist das neuere Sol-Release (2026-09-29), das OpenAI für komplexes Coding, Computernutzung und professionelle Arbeiten zu geringeren Kosten positioniert; auf dem Papier entspricht es gpt-6-sol mit einem 1050000-Token-Kontext, 128000 max Output, Text-und-Bild-Input, einem Knowledge-Cutoff von 2026-04 und einer Preisgestaltung von $2 Input / $10 Output. Zwei Dinge unterscheiden sich: Cache-Lesezugriffe kosten $0.1 bei gpt-6.1-sol gegenüber $0.2, und nur gpt-6-sol erlaubt es, Thinking zu deaktivieren. Wechseln Sie zu gpt-6.1-sol für cachelastige Arbeiten, bei denen Reasoning immer erwünscht ist, und behalten Sie gpt-6-sol bei, wenn Sie auf Abruf Antworten ohne Reasoning benötigen.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol: Der Anbieter hat keine Benchmark-Werte veröffentlicht.

Über dem DurchschnittGPT-6 Solnur 4 vergleichbar
GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
68.8%
N/A
OSWorld 2.0 offline set, partial
60.5%
N/A
Agents' Last Exam
56.4%
N/A

Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

Preise

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol Δ
Input / 1M Token $2 $2 =
Output / 1M Token $10 $10 =
Cache-Read / 1M Token $0.2 $0.1 2×
Cache-Schreiben keine separate Gebühr keine separate Gebühr -

Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.

Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 76 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)

GPT-6 Sol · $2 GPT-6.1 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Fähigkeiten

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Tool-Nutzung ja ja
Thinking-Kontrolle konfigurierbar immer aktiv
Strukturierte Ausgabe ja ja
Prompt-Caching implizit (automatisch) implizit (automatisch)
Cache-Lebensdauer 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Minimales gecachtes Präfix 1024 Tokens 1024 Tokens

Spezifikationen

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Input-Modalitäten Text Bild Text Bild
Ausgabemodalitäten Text Text
Veröffentlicht 2026-09-22 2026-09-29
Wissensgrenze 2026-04 2026-04
Kontextfenster 1.1M 1.1M
Maximaler Output 128K 128K
Thinking-Parameter reasoning.effort reasoning.effort
Zulässige Werte
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Standardwert medium medium

Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GPT-6 Sol · GPT-6.1 Sol

Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. PRÜFEN genau 3 Sätze

GPT-6 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

Ausgabe 188 tok (+111 Denken) Latenz 5.0 s

GPT-6.1 Sol bestanden · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.

Ausgabe 144 tok (+54 Denken) Latenz 6.6 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. PRÜFEN Fix besteht die Tests

GPT-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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

Ausgabe 206 tok (+59 Denken) Latenz 5.9 s

GPT-6.1 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 counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.

Ausgabe 189 tok Latenz 6.3 s

Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. PRÜFEN gültiges JSON, Schema exakt

GPT-6 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

Ausgabe 227 tok (+185 Denken) Latenz 5.2 s

GPT-6.1 Sol bestanden · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

Ausgabe 345 tok (+285 Denken) Latenz 10.2 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. PRÜFEN 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

GPT-6 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

Ausgabe 586 tok (+443 Denken) Latenz 7.7 s

GPT-6.1 Sol bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]

Ausgabe 588 tok (+435 Denken) Latenz 13.9 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.

Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln

Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    # model="gpt-6.1-sol",  # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API-Schlüssel abrufen →

FAQ

Welches ist günstiger, GPT-6 Sol oder GPT-6.1 Sol?

Sie listen dieselbe input / 1m token ($2), daher ist der Preis hier nicht ausschlaggebend - siehe die Spezifikationen und Fähigkeiten unten.

Kann ich GPT-6 Sol gegen GPT-6.1 Sol ohne zwei Integrationen A/B-testen?

Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.

Unterstützen GPT-6 Sol und GPT-6.1 Sol Prompt-Caching?

Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.

Verwandte Vergleiche