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GPT-6.1 Sol

Lanzamiento: 2026-09-29

chatVisiónCódigoLlamada a herramientasRazonamientoCaché de prompts

GPT-6.1 Sol es la actualización de GPT-6 Sol del 29 de septiembre de 2026, que OpenAI posiciona como un rendimiento cercano a Astra para trabajo complejo a menor costo, orientado a programación, uso del ordenador y trabajo profesional.

Entrada
texto imagen $2/M
Salida
texto $10/M
Lectura de caché
$0.1/M
Contexto
1.1M
vs GPT-4o
~60% más barato
Corte de conocimiento
2026-04

Prompts de más de 272K tokens: toda la solicitud se factura a $4/M de entrada · $15/M de salida

El precio en contexto

Posición del precio entre 68 modelos comparables

Entrada$2/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Salida$10/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lectura en caché$0.1/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.

Especificaciones y límites

Tokens

Ventana de contexto (especificación del proveedor) 1.050.000
Salida máxima (especificación del proveedor) 128.000
Corte de conocimiento 2026-04

Caché de prompts

Modo automático
Prefijo mín. 1024
Duración 5-10 min, hasta 1 hora

Razonamiento

Parámetro del proveedor reasoning.effort
Valores admitidos low · medium · high · xhigh · max
Valor por defecto medium se aplica si la solicitud no indica nada
Se puede desactivar No
Parámetro reasoning_effort
Valores minimal · low · medium · high la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de arriba

Modelo

Modalidades texto + imagen → texto
  • 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

según documentación oficial de OpenAI ↗

Un prompt, medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

GPT-6.1 Sol superado · 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.

salida 144 tok (+54 pensamiento) latencia 6.6 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

GPT-6.1 Sol superado · 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`.

salida 189 tok latencia 6.3 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

GPT-6.1 Sol superado · 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" }

salida 345 tok (+285 pensamiento) latencia 10.2 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

GPT-6.1 Sol superado · 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. […]

salida 588 tok (+435 pensamiento) latencia 13.9 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Use GPT-6.1 Sol en 30 segundos

Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su 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)

Acerca de GPT-6.1 Sol

  • Mantiene la ventana de contexto de 1.050.000 tokens de la familia GPT-6, de los cuales hasta 922.000 pueden ser de entrada, con 128K tokens de salida máxima, entrada de texto e imagen, salidas estructuradas, streaming, llamadas a funciones, caché de prompts y un corte de conocimiento de abril de 2026.
  • Los precios de lista de entrada y salida son los de GPT-6 Sol, pero la entrada en caché cuesta la mitad, algo que se acumula en bucles de agentes que reenvían prefijos largos.
  • Los prompts con más de 272K tokens de entrada llevan toda la solicitud a la tarifa de contexto largo, con el doble en entrada y caché y 1,5 veces en salida.
  • El razonamiento siempre está activo: el esfuerzo va de low a max con medium por defecto, y OpenAI no admite none ni minimal en este modelo, así que Synthorai ejecuta en low las solicitudes que los piden en lugar de rechazarlas.
  • OpenAI reserva las llamadas a funciones para la Responses API; a través de Synthorai una solicitud de Chat Completions con herramientas sigue funcionando, porque el gateway la envía al upstream en la forma que admite llamadas a funciones.
  • Synthorai ofrece GPT-6.1 Sol mediante la misma API compatible con OpenAI que el resto de la flota.

Preguntas frecuentes

¿Se puede probar gratis la API de GPT-6.1 Sol?

Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $2/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 62 solicitudes de ~8K tokens contra GPT-6.1 Sol.

¿En qué destaca GPT-6.1 Sol?

Actualización de GPT-6 Sol con rendimiento cercano a Astra en programación, uso del ordenador y trabajo profesional; contexto de 1,05M, salida de 128K, esfuerzo de razonamiento de low a max; entrada en caché a la mitad del precio de GPT-6 Sol, tarifa de contexto largo por encima de 272K tokens de entrada. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.

¿Cuánto cuesta GPT-6.1 Sol?

GPT-6.1 Sol cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.1/M.

¿GPT-6.1 Sol admite caché de prompts?

Sí, automáticamente: los prompts servidos por OpenAI se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.1/M frente a $2/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5-10 min, hasta 1 hora). Guía de caché de prompts →

¿Cómo obtengo acceso a GPT-6.1 Sol?

Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gpt-6.1-sol" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.

¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de GPT-6.1 Sol?

La fecha de corte de conocimiento de GPT-6.1 Sol es 2026-04, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-09-30).

Modelos relacionados

Comparar

Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.

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