GPT-6 Sol es el nivel equilibrado de la familia GPT-6 de OpenAI, lanzado el 22 de septiembre de 2026 junto con GPT-6 Luna y situado por OpenAI por debajo del buque insignia GPT-6 Astra para codificación compleja y flujos de trabajo agénticos.
- Entrada
- texto imagen $2/M
- Salida
- texto $10/M
- Lectura de caché
- $0.2/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~60% más barato
- Corte de conocimiento
- 2026-04
Precios por longitud de entrada
Toda la solicitud usa la tarifa del tramo de longitud de entrada. Precios en USD por millón de tokens.
| Tokens de entrada | Entrada | Salida | Entrada (modo razonamiento) |
|---|---|---|---|
| 0 - 272.000 | $2 | $10 | - |
| 272.001 - 1.050.000 | $4 | $15 | - |
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 79 modelos comparables
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 + explícito |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | al menos 30 min por defecto, 12 h opcional en la API Responses |
| Coste de escritura | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
Razonamiento
| Parámetro del proveedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores admitidos | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor por defecto | medium se aplica si la solicitud no indica nada |
| Se puede desactivar | Sí |
| Parámetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parámetros que expone la pasarela; se aplica el mapeo del proveedor indicado arriba |
Modelo
| Modalidades | texto + imagen → texto |
|---|
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.
Un prompt, medido a través de la pasarela
GPT-6 Sol superado · 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.
salida 188 tok (+111 razonamiento) latencia 5.0 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
GPT-6 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 `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.
salida 206 tok (+59 razonamiento) latencia 5.9 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
GPT-6 Sol superado · 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"}
salida 227 tok (+185 razonamiento) latencia 5.2 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
GPT-6 Sol superado · 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.
salida 586 tok (+443 razonamiento) latencia 7.7 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Usa GPT-6 Sol en 30 segundos
Compatible con OpenAI: cambia el base_url y conserva tu 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(""));Acerca de GPT-6 Sol
- OpenAI lo describe como un modelo que lleva buena parte de la fuerza de Astra a una opción más rápida y asequible.
- Comparte la ventana de contexto de la familia de 1.050.000 tokens, de los cuales hasta 922.000 pueden ser de entrada, con 128K tokens de salida máxima, entrada de texto e imagen, salidas estructuradas, streaming, uso de herramientas, caché de prompts y un corte de conocimiento de abril de 2026.
- El esfuerzo de razonamiento va de none a max, con medium por defecto.
- El precio se divide por longitud de contexto: los prompts de hasta 272K tokens de entrada se facturan con la tarifa de contexto corto, y por encima de eso toda la solicitud pasa a la tarifa de contexto largo, con el doble de precio de entrada y 1,5 veces el de salida; la entrada en caché sigue el mismo nivel.
- Hay una restricción del proveedor que conviene prever: en Chat Completions, las llamadas a funciones solo funcionan con reasoning_effort en none, así que los clientes de agentes que envían herramientas junto con razonamiento deben usar la Responses API.
- Synthorai ofrece GPT-6 Sol a través de la misma API compatible con OpenAI que el resto de su catálogo.
Preguntas frecuentes
¿Se puede probar gratis la API de GPT-6 Sol?
Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $2/M de tokens de entrada, solo con ese crédito tienes para unas 62 solicitudes de ~8K tokens a GPT-6 Sol.
¿En qué destaca GPT-6 Sol?
Nivel equilibrado de GPT-6 para codificación compleja y trabajo agéntico; 1,05M de contexto, 128K de salida, esfuerzo de none a max; Tarifas de contexto corto y largo separadas en 272K tokens. En la sección «Acerca de» tienes la visión completa, según las notas de lanzamiento del propio proveedor.
¿Cuánto cuesta GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida en Synthorai. Es el precio de lista del proveedor, sin recargo de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M.
¿Cuál es la ventana de contexto de GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol tiene una ventana de contexto de 1.1M tokens en Synthorai. Una sola respuesta puede tener hasta 128,000 tokens.
¿GPT-6 Sol admite caché de prompts?
Sí: la caché automática viene activada por defecto y un modo explícito permite elegir qué se guarda en caché. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M frente a $2/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL al menos 30 min por defecto, 12 h opcional en la API Responses). Guía de caché de prompts →
¿Cómo obtengo acceso a GPT-6 Sol?
Apunta el SDK de OpenAI que ya usas a base_url="https://synthorai.io/v1", pon model="gpt-6-sol" y listo. Una sola clave API sirve para todos los modelos de la pasarela.
¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de GPT-6 Sol?
La fecha de corte de conocimiento de GPT-6 Sol es 2026-04, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-09-23).
Modelos relacionados
Comparar
Las especificaciones y los benchmarks de los proveedores enlazan a sus fuentes. La compatibilidad de la pasarela describe la implementación de Synthorai. Los ejemplos archivados son solicitudes individuales y no garantizan el rendimiento general del modelo. Los precios proceden del servicio público de precios o de su instantánea usada en la compilación.