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-Read
- $0.2/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
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 67 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 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Standardwert | medium gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Ja |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
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 Denken) Latenz 5.0 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 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
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
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
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte 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 Denken) Latenz 7.7 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
GPT-6 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-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 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 Sol ab.
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. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GPT-6 Sol?
GPT-6 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 $0.2/M abgerechnet.
Unterstützt GPT-6 Sol Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-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 5-10 Min., bis zu 1 Std.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-6 Sol?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gpt-6-sol", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
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
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.