Novità Registrati gratis, 10 chiamate le offriamo noi. Fino a $1, senza carta.

GPT-6.1 Sol vs Qwen3.8 Flash

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi supportano input di testo e immagini con chat, codice, strumenti, ragionamento e visione su una scala quasi equivalente (1050000 token di contesto e 128000 di output massimo per gpt-6.1-sol, 1000000 e 131072 per qwen3.8-flash), quindi la vera differenza è il prezzo e il controllo. qwen3.8-flash costa circa 13x in meno sull'input ($0.15 contro $2), all'incirca 21x in meno sull'output ($0.47 contro $10) e circa 6x in meno sulle letture dalla cache ($0.016 contro $0.1), inoltre accetta video e permette di disattivare il ragionamento. Scegli gpt-6.1-sol se desideri la più recente release 2026-09-29 di OpenAI e il costo è accettabile.

Benchmark

GPT-6.1 Sol: il fornitore non ha pubblicato risultati di benchmark.

Sopra la mediaNessuno miglioreQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
nessun altro modello ha fatto meglio 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

Dati pubblicati dai fornitori: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Prezzi

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash Δ
Input / 1M token $2 $0.15 13×
Output / 1M token $10 $0.47 21×
Lettura cache / 1M token $0.1 $0.016 6.3×
Scrittura in cache nessun addebito separato 1.25x -

Le tariffe provengono dal catalogo live al momento della build; la pagina di ciascun modello riporta la scheda attuale.

Dove si posizionano - prezzo di input per 1M di token rispetto a tutti gli 76 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

GPT-6.1 Sol · $2 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacità

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash
Utilizzo dei tool sì sì
Controllo del ragionamento sempre attivo configurabile
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito + esplicito
Durata della cache 5-10m, up to 1h explicit: 5m, reset on hit
Prefisso minimo in cache 1024 token 1024 token

Specifiche

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-29 2026-08-27
Cutoff di conoscenza 2026-04 -
Finestra di contesto 1.1M 1M
Output massimo 128K 131K
Parametro thinking reasoning.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valori accettati
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Predefinito medium

on

qwen3.8-flash is hybrid thinking with thinking enabled by default, thinking_budget defaults to the 262,144-token chain maximum, and preserve_thinking is off

Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: GPT-6.1 Sol · Qwen3.8 Flash

Un solo prompt, entrambi i modelli - misurati attraverso il gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICA esattamente 3 frasi

GPT-6.1 Sol superato · 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.

out 144 tok (+54 ragionamento) latenza 6.6 s

Qwen3.8 Flash superato · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model spend additional output tokens to plan and validate answers before responding, and those tokens are billed. It also increases compute and latency per request, so each task consumes more capacity than a non-reasoning call. As a result, billable tokens and compute roughly doubled, directly driving the higher invoice.

out 330 tok (+262 ragionamento) latenza 8.9 s

Rispetto dell'istruzione (esattamente tre frasi - contabili), adattamento al pubblico (registro da CFO), e il divario di fatturazione del pensiero nascosto che i contatori di token qui sotto rivelano.

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. VERIFICA la correzione supera i test

GPT-6.1 Sol superato · 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`.

out 189 tok latenza 6.3 s

Qwen3.8 Flash superato · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 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 version counts adjacent equal pairs rather than items in a run, starting both `cur` and `best` at `0`, and it resets `cur` to `0` after a mismatch, thereby discarding the first element of the new run. That makes single-element inputs return `0`, and because every run is effectively measured in “steps” between equal elements, the last element is not counted—particularly noticeable when the longest run ends at the final index.

out 2123 tok (+1933 ragionamento) latenza 43.8 s

Se la correzione è davvero giusta (eseguibile), la densità della spiegazione, e l'efficienza in token su un compito delimitato.

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. VERIFICA JSON valido, schema esatto

GPT-6.1 Sol superato · 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" }

out 345 tok (+285 ragionamento) latenza 10.2 s

Qwen3.8 Flash superato · 5/5 fields, guidance null

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

out 519 tok (+463 ragionamento) latenza 10.5 s

Aderenza allo schema (nessun campo inventato), pressione di allucinazione (guidance è esplicitamente sospesa), e differenze nel percorso di output strutturato.

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. VERIFICA 120 parole, 0 parole vietate

GPT-6.1 Sol superato · 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. […]

out 588 tok (+435 ragionamento) latenza 13.9 s

Qwen3.8 Flash superato · 120 words, 0 banned, 1 question

We are announcing prompt caching across providers in our API gateway. Store approved prompt outputs once and reuse them across supported model providers, cutting latency, cost, and duplicate token spend. The feature matches identical requests, checks validity, and returns cached results while preserving routing controls. Developers keep existing endpoints; the gateway manages storage, invalidation, and provider differences. This reduces noisy repeat calls, improves steady responses, and frees teams to focus on better agent workflows. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and custom routes are supported. Cache hits appear in analytics with latency, token, and cost reductions visible. Check retention and privacy rules before enabling it. Ready to add cache controls to your gateway? Enable it in settings and watch spend drop now.

out 5958 tok (+5805 ragionamento) latenza 88.8 s

Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica, e controllo della lunghezza.

Passa dall'uno all'altro con una sola riga

Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto - la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.

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",
    # model="qwen3.8-flash",  # decommenta questa riga, commenta quella sopra
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Ottieni la tua chiave API →

FAQ

Qual è più economico, GPT-6.1 Sol o Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash è più economico per input / 1m token ($0.15 contro $2, 13× di differenza). Altre righe potrebbero indicare il contrario - la tabella sopra riporta la scheda completa, e il costo reale dipende dal tuo mix.

Posso fare un A/B test di GPT-6.1 Sol contro Qwen3.8 Flash senza due integrazioni?

Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API - il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.

GPT-6.1 Sol e Qwen3.8 Flash supportano il prompt caching?

Sì - entrambi fatturano le letture in cache a un prezzo inferiore rispetto alla loro tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con warm-prefix costano meno di quanto suggeriscano le tariffe di listino. Le righe esatte per la lettura in cache si trovano nella tabella dei prezzi qui sopra.

Confronti correlati

Dai nostri studi misurati