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GPT-6 Sol vs Qwen3.8 Max

vs

Lequel, quand

Ces deux modèles sont très proches dans les faits : les deux acceptent le texte et l'image en entrée, retournent du texte, couvrent le chat, la vision, le code, les outils et le raisonnement, et les deux facturent $2 par million de jetons en entrée, donc la différence se fait sur la sortie, où les $10 de gpt-6-sol représentent environ 1.67x les $6 de qwen3.8-max. Choisissez qwen3.8-max pour les travaux lourds en sortie avec un contexte presque identique (983616 contre 1050000 jetons) et un plafond légèrement plus élevé de 131072 jetons ; choisissez gpt-6-sol lorsque vous voulez l'option de désactiver la réflexion, les lectures en cache moins chères à $0.2, ou la marge de contexte supplémentaire.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneAucun meilleurGPT-6 Solseulement 4 comparablesQwen3.8 Max31 / 408 / 40
GPT-6 Sol Qwen3.8 Max autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
68.8%
56.6%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
aucun autre modèle n'a fait mieux 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
56.4%
27%

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

Tarification

GPT-6 Sol Qwen3.8 Max Δ
Entrée / 1M tokens $2 $2 =
Sortie / 1M tokens $10 $6 1.7×
Lecture en cache / 1M tokens $0.2 $0.25 0.8×
Écriture cache aucun frais supplémentaire 1.25x -

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 74 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)

GPT-6 Sol · $2 Qwen3.8 Max · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

GPT-6 Sol Qwen3.8 Max
Utilisation d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion configurable oui - réglage du fournisseur non publié
Sortie structurée oui oui
Mise en cache du prompt implicite (automatique) implicite + explicite
Durée de vie du cache 5-10m, up to 1h explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimum mis en cache 1024 jetons 1024 jetons

Spécifications

GPT-6 Sol Qwen3.8 Max
Modalités d'entrée texte image texte image
Modalités de sortie texte texte
Sortie 2026-09-22 2026-08-03
Limite de connaissances 2026-04 -
Fenêtre de contexte 1.1M 984K
Sortie maximale 128K 131K
Paramètre de réflexion reasoning.effort -
Valeurs acceptées
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Par défaut 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 · Qwen3.8 Max

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

Qwen3.8 Max réussi · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

sortie 378 tok (+305 réflexion) latence 8.6 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

Qwen3.8 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

sortie 1616 tok (+1411 réflexion) latence 34.7 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

Qwen3.8 Max réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 1199 tok (+1141 réflexion) latence 24.4 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

Qwen3.8 Max réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

sortie 2744 tok (+2591 réflexion) latence 46.3 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="qwen3.8-max",  # 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 Qwen3.8 Max ?

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 Qwen3.8 Max 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 Qwen3.8 Max 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

Issu de nos études mesurées