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GPT-6 Sol vs GPT-6.1 Sol

vs

Lequel, quand

gpt-6.1-sol est la version la plus récente de Sol (2026-09-29), qu'OpenAI positionne pour le codage complexe, l'utilisation de l'ordinateur et le travail professionnel à un coût inférieur ; sur le papier, il égale gpt-6-sol avec un contexte de 1050000 jetons, une sortie maximale de 128000, une entrée texte et image, une limite de connaissances de 2026-04 et une tarification de $2 en entrée / $10 en sortie. Deux choses diffèrent : les lectures en cache coûtent $0.1 sur gpt-6.1-sol contre $0.2, et seul gpt-6-sol vous permet de désactiver la réflexion. Passez à gpt-6.1-sol pour le travail intensif en cache où le raisonnement est toujours voulu, et gardez gpt-6-sol là où vous avez besoin de réponses sans raisonnement à la demande.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.

Au-dessus de la moyenneGPT-6 Solseulement 4 comparables
GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
68.8%
N/A
OSWorld 2.0 offline set, partial
60.5%
N/A
Agents' Last Exam
56.4%
N/A

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

Tarification

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol Δ
Entrée / 1M tokens $2 $2 =
Sortie / 1M tokens $10 $10 =
Lecture en cache / 1M tokens $0.2 $0.1 2×
Écriture cache aucun frais supplémentaire aucun frais supplémentaire -

Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.

Où ils se situent - prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 76 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

GPT-6 Sol · $2 GPT-6.1 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable toujours activé
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite (automatique)
Durée de vie du cache 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-22 2026-09-29
Limite de connaissances 2026-04 2026-04
Fenêtre de contexte 1.1M 1.1M
Sortie maximale 128K 128K
Paramètre de réflexion reasoning.effort reasoning.effort
Valeurs acceptées
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Par défaut medium medium

Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : GPT-6 Sol · GPT-6.1 Sol

Un prompt, deux modèles - mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VÉRIFIER exactement 3 phrases

GPT-6 Sol réussi · 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.

sortie 188 tok (+111 réflexion) latence 5.0 s

GPT-6.1 Sol réussi · 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.

sortie 144 tok (+54 réflexion) latence 6.6 s

Suivi de l'instruction (exactement trois phrases - comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.

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. VÉRIFIER le correctif passe les tests

GPT-6 Sol réussi · 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.

sortie 206 tok (+59 réflexion) latence 5.9 s

GPT-6.1 Sol réussi · 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`.

sortie 189 tok latence 6.3 s

Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.

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. VÉRIFIER JSON valide, schéma exact

GPT-6 Sol réussi · 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"}

sortie 227 tok (+185 réflexion) latence 5.2 s

GPT-6.1 Sol réussi · 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" }

sortie 345 tok (+285 réflexion) latence 10.2 s

Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la sortie structurée.

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. VÉRIFIER 120 mots, 0 mot interdit

GPT-6 Sol réussi · 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.

sortie 586 tok (+443 réflexion) latence 7.7 s

GPT-6.1 Sol réussi · 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. […]

sortie 588 tok (+435 réflexion) latence 13.9 s

Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.

Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne

Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous - la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.

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",
    # model="gpt-6.1-sol",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, GPT-6 Sol ou GPT-6.1 Sol ?

Ils affichent la même valeur pour entrée / 1m tokens ($2), donc le prix ne permet pas de trancher ici - consultez les spécifications et les capacités ci-dessous.

Puis-je faire un test A/B de GPT-6 Sol par rapport à GPT-6.1 Sol sans deux intégrations ?

Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API - le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.

Est-ce que GPT-6 Sol et GPT-6.1 Sol prennent en charge le prompt caching ?

Oui - les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.

Comparaisons associées