GPT-6 Sol è il livello bilanciato della famiglia GPT-6 di OpenAI, rilasciato il 22 settembre 2026 insieme a GPT-6 Luna e collocato da OpenAI sotto l'ammiraglia GPT-6 Astra per il coding complesso e i flussi di lavoro agentici.
- Input
- testo immagine $2/M
- Output
- testo $10/M
- Lettura cache
- $0.2/M
- Contesto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~60% più economico
- Knowledge cutoff
- 2026-04
Prezzi per lunghezza in ingresso
L’intera richiesta usa la tariffa della fascia di lunghezza in ingresso. Prezzi in USD per milione di token.
| Token in ingresso | Input | Output | Input (modalità ragionamento) |
|---|---|---|---|
| 0 - 272.000 | $2 | $10 | - |
| 272.001 - 1.050.000 | $4 | $15 | - |
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
Il prezzo a confronto
Dove si colloca il prezzo tra 79 modelli confrontabili
La barra mostra dove si colloca il prezzo di questo modello tra tutti i modelli dello stesso tipo su Synthorai. Alle due estremità sono indicati il più economico e il più caro. Sono tariffe base; gli sconti per batch, regione e scrittura in cache sono nella pagina dei prezzi.
Specifiche e limiti
Token
| Finestra di contesto (specifica del provider) | 1.050.000 |
|---|---|
| Output massimo (specifica del provider) | 128.000 |
| Knowledge cutoff | 2026-04 |
Prompt caching
| Modalità | automatico + esplicito |
|---|---|
| Prefisso min. | 1.024 |
| Durata | almeno 30 min predefinito, 12 ore opzionali con l'API Responses |
| Costo di scrittura | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
Ragionamento
| Parametro del provider | reasoning.effort |
|---|---|
| Valori accettati | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valore di default | medium applicato se la richiesta non specifica nulla |
| Disattivabile | Sì |
| Parametro | reasoning_effort |
| Valori | minimal · low · medium · high parametri esposti dal gateway: vale la mappatura del provider indicata sopra |
Modello
| Modalità | testo + immagine → testo |
|---|
Balanced GPT-6 tier for complex coding and agentic workflows. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
Un solo prompt, misurato attraverso il gateway
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
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
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
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
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
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
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
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Usa GPT-6 Sol in 30 secondi
Compatibile con OpenAI: cambi base_url e tieni il tuo 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-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-sol",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Informazioni su GPT-6 Sol
- OpenAI lo descrive come un modello che porta gran parte della forza di Astra in una forma più veloce e conveniente.
- Condivide la finestra di contesto della famiglia di 1.050.000 token, di cui fino a 922.000 di input, con 128K token di output massimo, input di testo e immagini, output strutturati, streaming, uso di strumenti, caching dei prompt e un limite di conoscenza ad aprile 2026.
- L'effort di ragionamento va da none a max, con medium come default.
- I prezzi sono divisi per lunghezza del contesto: i prompt fino a 272K token di input sono fatturati alla tariffa di contesto breve, oltre quella soglia l'intera richiesta passa alla tariffa di contesto lungo, con input al doppio e output a 1,5 volte, e l'input in cache segue la stessa fascia.
- C'è una restrizione a monte da prevedere: su Chat Completions il function calling funziona solo con reasoning_effort a none, quindi i client di agenti che inviano strumenti insieme al ragionamento dovrebbero usare la Responses API.
- Synthorai offre GPT-6 Sol tramite la stessa API compatibile con OpenAI del resto del catalogo.
FAQ
L'API di GPT-6 Sol si può provare gratis?
Sì: i nuovi account ricevono 10 chiamate di prova e fino a $1 di credito gratuito, senza bisogno di carta. A $2/M per i token di input, quel credito basta da solo per circa 62 richieste da ~8K token a GPT-6 Sol.
In cosa eccelle GPT-6 Sol?
Livello bilanciato di GPT-6 per coding complesso e lavoro agentico; 1,05M di contesto, 128K di output, effort da none a max; Tariffe a contesto breve e lungo separate a 272K token. Il quadro completo è nella sezione «Informazioni», ripreso dalle note di rilascio ufficiali del provider.
Quanto costa GPT-6 Sol?
Su Synthorai GPT-6 Sol costa $2 per milione di token di input e $10 per milione di token di output: è il prezzo di listino del provider, senza sovrapprezzo di piattaforma. I token di input letti dalla cache costano $0.2/M.
Qual è la finestra di contesto di GPT-6 Sol?
GPT-6 Sol ha una finestra di contesto di 1.1M token su Synthorai. Una singola risposta può arrivare a 128,000 token.
GPT-6 Sol supporta il prompt caching?
Sì: il caching automatico è attivo di default, e una modalità esplicita permette di scegliere cosa mettere in cache. I token di input letti dalla cache costano $0.2/M, contro $2/M senza cache; per andare in cache un prompt deve avere un prefisso stabile di 1,024 token (TTL almeno 30 min predefinito, 12 ore opzionali con l'API Responses). Guida al prompt caching →
Come ottengo l'accesso a GPT-6 Sol?
Fai puntare l'SDK OpenAI che usi già a base_url="https://synthorai.io/v1", imposta model="gpt-6-sol" e hai finito: una sola chiave API vale per tutti i modelli del gateway.
Qual è il knowledge cutoff di GPT-6 Sol?
Il knowledge cutoff di GPT-6 Sol è 2026-04, secondo la documentazione ufficiale del provider (dato aggiornato al 2026-09-23).
Modelli correlati
Confronta
Le specifiche e i benchmark dei fornitori rimandano alle rispettive fonti. Il supporto del gateway descrive l’implementazione di Synthorai. Gli esempi archiviati sono singole richieste e non garantiscono le prestazioni generali del modello. I prezzi provengono dal servizio pubblico o dalla sua istantanea usata durante la compilazione.