GPT-6 Sol ist die ausgewogene Stufe der GPT-6-Familie von OpenAI, erschienen am 22.
- Eingabe
- Text Bild $2/M
- Ausgabe
- Text $10/M
- Cache-Lesen
- $0.2/M
- Kontext
- 1.1M
- vs. GPT-4o
- ~60% günstiger
- Knowledge-Cutoff
- 2026-04
Preise nach Eingabelänge
Für die gesamte Anfrage gilt der Tarif ihrer Eingabelängenstufe. Preise in USD pro Million Tokens.
| Eingabe-Tokens | Eingabe | Ausgabe | Eingabe (Thinking) |
|---|---|---|---|
| 0 - 272.000 | $2 | $10 | - |
| 272.001 - 1.050.000 | $4 | $15 | - |
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 79 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. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 1.050.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 128.000 |
| Knowledge-Cutoff | 2026-04 |
Prompt-Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | standardmäßig mindestens 30 Min., 12 Std. optional über die Responses API |
| Schreibkosten | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
Balanced GPT-6 tier for complex coding and agentic workflows. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
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 Thinking) Latenz 5.0 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-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 Thinking) Latenz 5.9 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-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 Thinking) Latenz 5.2 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.
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 Thinking) Latenz 7.7 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.
GPT-6 Sol in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. 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-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-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-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-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-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GPT-6 Sol
- September 2026 zusammen mit GPT-6 Luna und von OpenAI unterhalb des Flaggschiffs GPT-6 Astra für komplexe Codierung und agentische Workflows positioniert.
- OpenAI beschreibt es als ein Modell, das viel von Astras Stärke in eine schnellere, günstigere Form bringt.
- Es teilt das Kontextfenster der Familie von 1.050.000 Token, davon bis zu 922.000 Token Eingabe, mit 128K maximalen Ausgabe-Token, Text- und Bildeingabe, strukturierten Ausgaben, Streaming, Tool-Nutzung, Prompt-Caching und einem Wissensstand von April 2026.
- Der Reasoning-Aufwand reicht von none bis max, Standard ist medium.
- Die Preise sind nach Kontextlänge getrennt: Prompts bis 272K Eingabe-Token werden zum Kurzkontext-Tarif abgerechnet, alles darüber verschiebt die gesamte Anfrage auf den Langkontext-Tarif mit doppeltem Eingabe- und 1,5-fachem Ausgabepreis, und gecachte Eingaben folgen derselben Stufe.
- Eine Upstream-Einschränkung sollte man einplanen: Auf Chat Completions funktioniert Function Calling nur mit reasoning_effort none, daher sollten Agent-Clients, die Tools zusammen mit Reasoning senden, die Responses API nutzen.
- Synthorai stellt GPT-6 Sol über dieselbe OpenAI-kompatible API bereit wie die übrigen Modelle.
FAQ
Lässt sich die GPT-6 Sol API kostenlos testen?
Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $2/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 62 Anfragen an GPT-6 Sol mit je ~8K Tokens.
Worin ist GPT-6 Sol am besten?
Ausgewogene GPT-6-Stufe für komplexe Codierung und Agentenarbeit; 1,05M Kontext, 128K Ausgabe, Reasoning-Aufwand none bis max; Kurz-/Langkontext-Preise getrennt bei 272K Eingabe-Token. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol kostet auf Synthorai $2 pro Million Eingabe-Tokens und $10 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1.1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 128,000 Tokens lang sein.
Unterstützt GPT-6 Sol Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus, mit dem Sie festlegen, was gecacht wird. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.2/M statt $2/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL standardmäßig mindestens 30 Min., 12 Std. optional über die Responses API). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-6 Sol?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="gpt-6-sol", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
Wo liegt der Knowledge-Cutoff von GPT-6 Sol?
Der Knowledge-Cutoff von GPT-6 Sol liegt bei 2026-04, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-09-23).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Spezifikationen und Anbieter-Benchmarks verlinken ihre Quellen. Die Gateway-Unterstützung beschreibt die Implementierung von Synthorai. Archivierte Beispiele sind einzelne Gateway-Anfragen und keine allgemeine Leistungsgarantie für das Modell. Preise stammen aus der öffentlichen Preisschnittstelle oder deren beim Build verwendetem Snapshot.