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
Prompts de más de 272K tokens: toda la solicitud se factura a $4/M de entrada · $15/M de salida
Benchmarks
Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
El precio en contexto
Posición del precio entre 67 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 |
|---|---|
| Prefijo mín. | 1024 |
| Duración | 5-10 min, hasta 1 hora |
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 la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de 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 del gateway
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 pensamiento) latencia 5.0 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.
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 pensamiento) latencia 5.9 s
Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre 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 pensamiento) latencia 5.2 s
Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta 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 pensamiento) latencia 7.7 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 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-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 por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 62 solicitudes de ~8K tokens contra 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. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo 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: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.2/M.
¿GPT-6 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 $0.2/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 Sol?
Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gpt-6-sol" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.
¿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
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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.