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GPT-6 Sol vs Qwen3.8 Flash

vs

Quale scegliere e quando

Entrambi sono modelli text-out con capacità di ragionamento, visione, strumenti, codice e thinking opzionale, quindi la vera differenza risiede nel prezzo e negli input: gpt-6-sol costa $2 in input / $10 in output per milione contro i $0.15 / $0.47 di qwen3.8-flash, circa 13x in input e 21x in output, con letture in cache a $0.2 contro $0.016. Scegli qwen3.8-flash per carichi di lavoro ad alto volume, per gli input video, o quando desideri una finestra da 1000000-token e fino a 131072 token di output a basso costo. Scegli gpt-6-sol quando desideri il contesto leggermente più grande da 1050000-token e la più recente generazione 2026-09-22 di OpenAI con un cutoff ad aprile 2026.

Benchmark

Sopra la mediaNessuno miglioreGPT-6 Solsolo 4 confrontabiliQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash altri modelli misurati media dei modelli confrontati nessun altro modello ha fatto meglio
DeepSWE 1.1
68.8%
58.7%
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
56.4%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

Prezzi

GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash Δ
Input / 1M token $2 $0.15 13×
Output / 1M token $10 $0.47 21×
Lettura cache / 1M token $0.2 $0.016 13×
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 74 modelli chat con questa unità di fatturazione (scala logaritmica)

GPT-6 Sol · $2 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacità

GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash
Utilizzo dei tool
Controllo del ragionamento configurabile configurabile
Output strutturato
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 Sol Qwen3.8 Flash
Modalità di input testo immagine testo immagine video
Modalità di output testo testo
Rilascio 2026-09-22 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
  • none
  • 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 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 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

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 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

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 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

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 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

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-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 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 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 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.

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