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GPT-6.1 Sol

Date de sortie : 2026-09-29

chatVisionCodeAppel d'outilsRaisonnementMise en cache des prompts

GPT-6.1 Sol est la mise à niveau de GPT-6 Sol du 29 septembre 2026, qu'OpenAI présente comme des performances proches d'Astra pour le travail complexe à moindre coût, destinée au code, à l'utilisation de l'ordinateur et au travail professionnel.

Entrée
texte image $2/M
Sortie
texte $10/M
Lecture de cache
$0.1/M
Contexte
1.1M
vs GPT-4o
~60% moins cher
Coupure des connaissances
2026-04

Prompts de plus de 272K tokens : toute la requête est facturée $4/M en entrée · $15/M en sortie

Le prix en contexte

Position du prix parmi 68 modèles comparables

Entrée$2/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Sortie$10/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lecture en cache$0.1/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.

Spécifications et limites

Tokens

Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) 1 050 000
Sortie max (spéc. fournisseur) 128 000
Coupure des connaissances 2026-04

Mise en cache

Mode automatique
Préfixe min. 1 024
Durée de vie 5-10 min, jusqu'à 1 heure

Raisonnement

Paramètre du fournisseur reasoning.effort
Valeurs acceptées low · medium · high · xhigh · max
Valeur par défaut medium appliquée si la requête ne précise rien
Désactivable Non
Paramètre reasoning_effort
Valeurs minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique

Modèle

Modalités texte + image → texte
  • 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

selon docs officielles OpenAI ↗

Un prompt, mesuré 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-6.1 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-6.1 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-6.1 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-6.1 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.

Utilisez GPT-6.1 Sol en 30 secondes

Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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)

À propos de GPT-6.1 Sol

  • Il conserve la fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens de la famille GPT-6, dont jusqu'à 922 000 tokens en entrée, avec 128K tokens de sortie maximale, l'entrée texte et image, les sorties structurées, le streaming, l'appel de fonctions, la mise en cache des prompts et une date de connaissance d'avril 2026.
  • Les prix catalogue en entrée et en sortie sont ceux de GPT-6 Sol, mais l'entrée en cache coûte moitié moins, ce qui compte dans les boucles d'agents qui renvoient de longs préfixes.
  • Les prompts de plus de 272K tokens d'entrée font passer toute la requête au tarif de contexte long, avec l'entrée et le cache doublés et la sortie multipliée par 1,5.
  • Le raisonnement est toujours actif : l'effort va de low à max avec medium par défaut, et OpenAI ne prend pas en charge none ni minimal sur ce modèle, donc Synthorai exécute en low les requêtes qui les demandent au lieu de les rejeter.
  • OpenAI réserve l'appel de fonctions à la Responses API ; via Synthorai, une requête Chat Completions avec outils fonctionne quand même, car la passerelle l'envoie en amont sous la forme qui prend en charge l'appel de fonctions.
  • Synthorai propose GPT-6.1 Sol via la même API compatible OpenAI que le reste de la flotte.

FAQ

Peut-on essayer l'API GPT-6.1 Sol gratuitement ?

Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $2/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 62 requêtes de ~8K tokens sur GPT-6.1 Sol.

Quels sont les points forts de GPT-6.1 Sol ?

Mise à niveau de GPT-6 Sol aux performances proches d'Astra pour le code, l'utilisation de l'ordinateur et le travail professionnel ; contexte de 1,05M, sortie de 128K, effort de raisonnement de low à max ; entrée en cache à moitié prix par rapport à GPT-6 Sol, tarif de contexte long au-delà de 272K tokens d'entrée. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.

Combien coûte GPT-6.1 Sol ?

Sur Synthorai, GPT-6.1 Sol coûte $2 par million de tokens en entrée et $10 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.1/M.

GPT-6.1 Sol prend-il en charge la mise en cache des prompts ?

Oui, automatiquement : les prompts servis par OpenAI sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.1/M contre $2/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5-10 min, jusqu'à 1 heure). Guide de mise en cache des prompts →

Comment obtenir l'accès à GPT-6.1 Sol ?

Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gpt-6.1-sol", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.

Quelle est la date de coupure des connaissances de GPT-6.1 Sol ?

La date de coupure des connaissances de GPT-6.1 Sol est 2026-04, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-09-30).

Modèles associés

Comparer

Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.

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