GPT-6.1 Sol은 2026년 9월 29일 출시된 GPT-6 Sol의 업그레이드 버전으로, OpenAI는 더 낮은 비용으로 Astra에 근접한 성능을 내는 모델로 자리매김했으며 복잡한 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무를 겨냥합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $2/M
- 출력
- 텍스트 $10/M
- 캐시 읽기
- $0.1/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- GPT-4o 대비
- 약 60% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-04
입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $4/M · 출력 $15/M로 과금됩니다
가격의 위치
동종 68개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-04 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급사 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | low · medium · high · xhigh · max |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 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
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
GPT-6.1 Sol 통과 · 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.
출력 144 tok (+54 추론) 지연 시간 6.6 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
GPT-6.1 Sol 통과 · 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`.
출력 189 tok 지연 시간 6.3 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
GPT-6.1 Sol 통과 · 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" }
출력 345 tok (+285 추론) 지연 시간 10.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
GPT-6.1 Sol 통과 · 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. […]
출력 588 tok (+435 추론) 지연 시간 13.9 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 GPT-6.1 Sol 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
- GPT-6 제품군 공통의 1,050,000 토큰 컨텍스트 창(입력은 최대 922,000 토큰)과 128K 최대 출력을 갖추고, 텍스트와 이미지 입력, 구조화 출력, 스트리밍, 함수 호출, 프롬프트 캐싱을 지원하며 지식 컷오프는 2026년 4월입니다.
- 입력과 출력 정가는 GPT-6 Sol과 같지만 캐시 입력은 절반 가격이라, 긴 접두부를 반복해서 보내는 에이전트 루프에서는 차이가 쌓입니다.
- 입력이 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체가 긴 컨텍스트 요금으로 넘어가며, 입력과 캐시는 2배, 출력은 1.5배입니다.
- 추론은 항상 켜져 있습니다.
- 강도는 low부터 max까지이고 기본값은 medium이며, OpenAI는 이 모델에서 none과 minimal을 지원하지 않으므로 Synthorai는 이를 요청한 요청을 거부하지 않고 low로 실행합니다.
- OpenAI는 함수 호출을 Responses API로 한정하지만, Synthorai를 거치면 도구가 포함된 Chat Completions 요청도 그대로 동작합니다.
- 게이트웨이가 함수 호출을 지원하는 형식으로 업스트림에 보내기 때문입니다.
- Synthorai는 다른 모델과 같은 OpenAI 호환 API로 GPT-6.1 Sol을 제공합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6.1 Sol API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $2/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 GPT-6.1 Sol에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 62회 보낼 수 있습니다.
GPT-6.1 Sol은 무엇에 가장 강한가요?
코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 Astra에 근접한 GPT-6 Sol 업그레이드, 1.05M 컨텍스트, 128K 출력, 추론 강도 low~max, 캐시 입력은 GPT-6 Sol의 절반, 입력 272K 토큰 초과 시 긴 컨텍스트 요금. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
GPT-6.1 Sol의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-6.1 Sol은 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.1/M로 과금됩니다.
GPT-6.1 Sol은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.1/M로 과금됩니다(미캐시 시 $2/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-6.1 Sol은 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gpt-6.1-sol"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
GPT-6.1 Sol의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 GPT-6.1 Sol의 지식 컷오프는 2026-04입니다(2026-09-30 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.