GPT-6 Sol vs GPT-6.1 Sol
いつ、どちらを使うか
gpt-6.1-solは新しいSolリリース（2026-09-29）であり、OpenAIは複雑なコーディング、コンピューター操作、専門的な作業を低コストで行う用途に位置づけていますが、スペック上は1050000トークンのコンテキスト、最大128000の出力、テキストおよび画像入力、2026-04の知識カットオフ、入力$2 / 出力$10の価格設定においてgpt-6-solと同等です。異なる点は2つあり、キャッシュ読み取りコストが$0.2に対しgpt-6.1-solでは$0.1であることと、思考をオフにできるのはgpt-6-solのみであることです。常に推論が必要でキャッシュを多用する作業にはgpt-6.1-solへ移行し、必要に応じて推論を伴わない応答が求められる場合はgpt-6-solを維持してください。
ベンチマーク
GPT-6.1 Sol:ベンダーはベンチマークのスコアを公表していません。
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
料金
| GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $2 | $2 | = |
| 出力 / 1Mトークン | $10 | $10 | = |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | $0.2 | $0.1 | 2× |
| キャッシュ書き込み | 別途料金なし | 別途料金なし | - |
ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。
位置付け — この課金単位におけるすべての76個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)
機能
| GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | 設定可能 | 常時オン |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシング | 暗黙的 (自動) | 暗黙的 (自動) |
| キャッシュ有効期間 | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| 最小キャッシュプレフィックス | 1024 トークン | 1024 トークン |
仕様
| GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-09-22 | 2026-09-29 |
| 知識のカットオフ | 2026-04 | 2026-04 |
| コンテキストウィンドウ | 1.1M | 1.1M |
| 最大出力 | 128K | 128K |
| 思考パラメータ | reasoning.effort | reasoning.effort |
| 指定可能な値 | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| デフォルト | medium | medium |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: GPT-6 Sol · GPT-6.1 Sol
1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定
GPT-6 Sol パス · 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.
出力 188 tok (+111 思考) レイテンシ 5.0 s
GPT-6.1 Sol パス · 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.
出力 144 tok (+54 思考) レイテンシ 6.6 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
GPT-6 Sol パス · 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.
出力 206 tok (+59 思考) レイテンシ 5.9 s
GPT-6.1 Sol パス · 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`.
出力 189 tok レイテンシ 6.3 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-6 Sol パス · 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"}
出力 227 tok (+185 思考) レイテンシ 5.2 s
GPT-6.1 Sol パス · 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" }
出力 345 tok (+285 思考) レイテンシ 10.2 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
GPT-6 Sol パス · 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.
出力 586 tok (+443 思考) レイテンシ 7.7 s
GPT-6.1 Sol パス · 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. […]
出力 588 tok (+435 思考) レイテンシ 13.9 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
1行で切り替え
以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
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", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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",
// model: "gpt-6.1-sol", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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",
# "model": "gpt-6.1-sol", # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
"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",
// Model: "gpt-6.1-sol", // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
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")
// .model("gpt-6.1-sol") // この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
GPT-6 Sol と GPT-6.1 Sol ではどちらが安いですか？
同じ 入力 / 1mトークン（$2）が設定されているため、ここでは価格が決定打にはなりません — 下記の仕様と機能を確認してください。
2つの統合を行わずに GPT-6 Sol と GPT-6.1 Sol のA/Bテストを実施できますか？
はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。
GPT-6 Sol と GPT-6.1 Sol はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。