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GPT-6 Sol vs GPT-6.1 Sol

vs

Quale scegliere e quando

gpt-6.1-sol è la release Sol più recente (2026-09-29), che OpenAI posiziona per il coding complesso, l'uso del computer e il lavoro professionale a un costo inferiore; sulla carta eguaglia gpt-6-sol con un contesto da 1050000 token, un output massimo di 128000, input di testo e immagini, un cutoff di conoscenza al 2026-04 e prezzi di $2 per l'input / $10 per l'output. Due cose differiscono: le letture della cache costano $0.1 su gpt-6.1-sol contro $0.2, e solo gpt-6-sol permette di disattivare il thinking. Passa a gpt-6.1-sol per i lavori con forte uso della cache in cui il ragionamento è sempre richiesto, e mantieni gpt-6-sol dove hai bisogno di risposte senza ragionamento su richiesta.

Benchmark

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

Sopra la mediaGPT-6 Solsolo 4 confrontabili
GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol altri modelli misurati media dei modelli confrontati ★ nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
68.8%
N/A
OSWorld 2.0 offline set, partial
60.5%
N/A
Agents' Last Exam
56.4%
N/A

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

Prezzi

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol Δ
Input / 1M token $2 $2 =
Output / 1M token $10 $10 =
Lettura cache / 1M token $0.2 $0.1 2×
Scrittura in cache nessun addebito separato nessun addebito separato -

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

Capacità

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Utilizzo dei tool sì sì
Controllo del ragionamento configurabile sempre attivo
Output strutturato sì sì
Prompt caching implicito (automatico) implicito (automatico)
Durata della cache 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
Prefisso minimo in cache 1024 token 1024 token

Specifiche

GPT-6 Sol GPT-6.1 Sol
Modalità di input testo immagine testo immagine
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-22 2026-09-29
Cutoff di conoscenza 2026-04 2026-04
Finestra di contesto 1.1M 1.1M
Output massimo 128K 128K
Parametro thinking reasoning.effort reasoning.effort
Valori accettati
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
Predefinito medium medium

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 Sol · GPT-6.1 Sol

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 Sol superato · 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.

out 188 tok (+111 ragionamento) latenza 5.0 s

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

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 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 `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.

out 206 tok (+59 ragionamento) latenza 5.9 s

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

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 Sol superato · 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"}

out 227 tok (+185 ragionamento) latenza 5.2 s

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

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 Sol superato · 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.

out 586 tok (+443 ragionamento) latenza 7.7 s

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

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-sol",
    # model="gpt-6.1-sol",  # 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 Sol o GPT-6.1 Sol?

Riportano lo stesso valore per input / 1m token ($2), quindi il prezzo non è decisivo in questo caso - vedi le specifiche e le funzionalità di seguito.

Posso fare un A/B test di GPT-6 Sol contro GPT-6.1 Sol 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 Sol e GPT-6.1 Sol 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.

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