GPT-6.1 Sol ist das Upgrade von GPT-6 Sol vom 29.
- Eingabe
- Text Bild $2/M
- Ausgabe
- Text $10/M
- Cache-Read
- $0.1/M
- Kontext
- 1.1M
- vs. GPT-4o
- ~60% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2026-04
Prompts über 272K Tokens: die gesamte Anfrage wird mit $4/M Eingabe · $15/M Ausgabe berechnet
Preis im Vergleich
Preisposition unter 68 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.050.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 128.000 |
| Knowledge Cutoff | 2026-04 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | 5-10 Min., bis zu 1 Std. |
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- Upgrade to GPT-6 Sol with near-Astra performance for complex coding, computer use and professional work. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Cached input is 0.05x the input rate, half of GPT-6 Sol's. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). Reasoning cannot be turned off: none and minimal are not supported. Tool calling requires the Responses API
- Chat Completions is supported without tools
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
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.
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.
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.
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.
GPT-6.1 Sol in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6.1-sol",
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-6.1-sol",
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-6.1-sol",
"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-6.1-sol",
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-6.1-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GPT-6.1 Sol
- September 2026, das OpenAI als nahezu Astra-Leistung für komplexe Arbeit zu geringeren Kosten positioniert, ausgerichtet auf Programmierung, Computernutzung und professionelle Arbeit.
- Es behält das Kontextfenster der GPT-6-Familie von 1.050.000 Token, davon bis zu 922.000 Token Eingabe, mit 128K maximalen Ausgabe-Token, Text- und Bildeingabe, strukturierten Ausgaben, Streaming, Funktionsaufrufen, Prompt-Caching und einem Wissensstand von April 2026.
- Die Listenpreise für Ein- und Ausgabe entsprechen GPT-6 Sol, doch gecachte Eingabe kostet nur die Hälfte, was sich in Agentenschleifen mit wiederholt gesendeten langen Präfixen summiert.
- Prompts mit mehr als 272K Eingabe-Token verschieben die gesamte Anfrage auf den Langkontext-Tarif mit doppelten Eingabe- und Cache-Preisen und dem 1,5-fachen Ausgabepreis.
- Reasoning ist immer aktiv: Der Aufwand reicht von low bis max mit medium als Standard, und OpenAI unterstützt none und minimal bei diesem Modell nicht, daher führt Synthorai Anfragen mit diesen Stufen auf low aus, statt sie abzulehnen.
- OpenAI beschränkt Funktionsaufrufe auf die Responses API; über Synthorai funktioniert eine Chat-Completions-Anfrage mit Tools trotzdem, weil das Gateway sie in der Form an den Upstream sendet, die Funktionsaufrufe unterstützt.
- Synthorai stellt GPT-6.1 Sol über dieselbe OpenAI-kompatible API bereit wie den Rest der Flotte.
FAQ
Lässt sich die GPT-6.1 Sol API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $2/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 62 Requests mit je ~8K Tokens gegen GPT-6.1 Sol ab.
Worin ist GPT-6.1 Sol am besten?
GPT-6 Sol Upgrade mit nahezu Astra-Leistung für Code, Computernutzung und Facharbeit; 1,05M Kontext, 128K Ausgabe, Reasoning-Aufwand low bis max; gecachte Eingabe zum halben Preis von GPT-6 Sol, Langkontext-Tarif über 272K Eingabe-Token. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol kostet auf Synthorai $2 pro Million Input-Tokens und $10 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.1/M abgerechnet.
Unterstützt GPT-6.1 Sol Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.1/M statt $2/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL 5-10 Min., bis zu 1 Std.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-6.1 Sol?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gpt-6.1-sol", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von GPT-6.1 Sol?
Der Knowledge Cutoff von GPT-6.1 Sol liegt bei 2026-04, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-09-30).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.