GPT-6.1 Sol は 2026 年 9 月 29 日にリリースされた GPT-6 Sol のアップグレード版で、OpenAI はより低いコストで Astra に迫る性能を出すモデルと位置付け、複雑なコーディング、コンピューター操作、専門業務を対象としています。
- 入力
- テキスト 画像 $2/M
- 出力
- テキスト $10/M
- キャッシュ読み取り
- $0.1/M
- コンテキスト
- 1.1M
- GPT-4o 比
- 約 60% 割安
- 知識カットオフ
- 2026-04
入力が 272K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $4/M・出力 $15/M で課金されます
価格の位置づけ
同種 68 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
トークン
| コンテキストウィンドウ(ベンダー仕様) | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力(ベンダー仕様) | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-04 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | low · medium · high · xhigh · max |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 非対応 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- Upgrade to GPT-6 Sol with near-Astra performance for complex coding, computer use and professional work. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Cached input is 0.05x the input rate, half of GPT-6 Sol's. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). Reasoning cannot be turned off: none and minimal are not supported. Tool calling requires the Responses API
- Chat Completions is supported without tools
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
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-6.1 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-6.1 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-6.1 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。
30 秒で GPT-6.1 Sol を使う
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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-6.1-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-6.1-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-6.1-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-6.1-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-6.1-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-6.1 Sol について
- GPT-6 ファミリー共通の 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ（入力は最大 922,000 トークン）と 128K の最大出力を持ち、テキストと画像の入力、構造化出力、ストリーミング、関数呼び出し、プロンプトキャッシュに対応し、知識カットオフは 2026 年 4 月です。
- 入力と出力の定価は GPT-6 Sol と同じですが、キャッシュ入力は半額で、長いプレフィックスを繰り返し送るエージェントループでは差が積み上がります。
- 入力が 272K トークンを超えるプロンプトはリクエスト全体が長コンテキスト料金になり、入力とキャッシュは 2 倍、出力は 1.5 倍です。
- 推論は常に有効です。
- エフォートは low から max まで、既定は medium で、OpenAI はこのモデルで none と minimal をサポートしていないため、Synthorai はそれらを指定したリクエストを拒否せず low で実行します。
- OpenAI は関数呼び出しを Responses API に限定していますが、Synthorai 経由ならツール付きの Chat Completions リクエストもそのまま動きます。
- ゲートウェイが関数呼び出しに対応した形式で上流に送るためです。
- Synthorai は他のモデルと同じ OpenAI 互換 API で GPT-6.1 Sol を提供します。
よくある質問
GPT-6.1 Sol API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $2/M で計算すると、このクレジットだけで GPT-6.1 Sol に対して約 62 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
GPT-6.1 Sol は何が得意ですか?
Astra に迫る性能を持つ GPT-6 Sol のアップグレード版（コーディング、コンピューター操作、専門業務）、1.05M コンテキスト、128K 出力、推論エフォート low〜max、キャッシュ入力は GPT-6 Sol の半額、入力 272K トークン超は長コンテキスト料金。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
GPT-6.1 Sol の料金はいくらですか?
Synthorai 上の GPT-6.1 Sol は入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $10 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.1/M で課金されます。
GPT-6.1 Sol はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.1/M(未キャッシュは $2/M)で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の安定したプレフィックスが必要です(TTL 5〜10 分、最大 1 時間)。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-6.1 Sol を利用するには?
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-6.1-sol" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-6.1 Sol の知識カットオフはいつですか?
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-6.1 Sol の知識カットオフは 2026-04 です(2026-09-30 時点)。
関連モデル
比較
このページの値はすべてベンダー自身のドキュメント(上部にリンク)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。