Novo Cadastre-se grátis, 10 chamadas por nossa conta. Até US$ 1, sem cartão.

GPT-6.1 Sol vs Qwen3.8 Flash

vs

Qual usar, quando

Ambos cobrem input de texto e imagem com chat, código, ferramentas, raciocínio e visão em escala quase igual (1050000 tokens de contexto e 128000 de output máximo para gpt-6.1-sol, 1000000 e 131072 para qwen3.8-flash), então a verdadeira divisão é preço e controle. qwen3.8-flash custa cerca de 13x menos no input ($0.15 vs $2), aproximadamente 21x menos no output ($0.47 vs $10) e cerca de 6x menos em leituras de cache ($0.016 vs $0.1), também aceita vídeo e permite que você desligue o pensamento. Escolha gpt-6.1-sol quando desejar o lançamento mais recente 2026-09-29 da OpenAI e o custo for aceitável.

Benchmarks

GPT-6.1 Sol: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.

Acima da médiaNenhum melhorQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo pontuou mais alto
SWE-Bench Pro
N/A
62.5%
OSWorld 2.0 partial
N/A
52.3%
JobBench
N/A
55.7%
GPQA Diamond
N/A
91.7%
ERQA
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 72.3%
Agents' Last Exam Pass
N/A
24.3%
LVBench
N/A
76.6%

Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $2 $0.15 13×
Saída / 1M tokens $10 $0.47 21×
Leitura de cache / 1M tokens $0.1 $0.016 6.3×
Escrita de cache sem cobrança separada 1.25x -

Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.

Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 76 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

GPT-6.1 Sol · $2 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio sempre ativo configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompt implícito (automático) implícito + explícito
Tempo de vida do cache 5-10m, up to 1h explicit: 5m, reset on hit
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 1024 tokens

Especificações

GPT-6.1 Sol Qwen3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-29 2026-08-27
Corte de conhecimento 2026-04 -
Janela de contexto 1.1M 1M
Saída máxima 128K 131K
Parâmetro de raciocínio reasoning.effort
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valores aceitos
reasoning.effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Padrão 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

As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: GPT-6.1 Sol · Qwen3.8 Flash

Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAR exatamente 3 frases

GPT-6.1 Sol passou · 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.

saída 144 tok (+54 pensamento) latência 6.6 s

Qwen3.8 Flash passou · 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.

saída 330 tok (+262 pensamento) latência 8.9 s

Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.

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. VERIFICAR a correção passa nos testes

GPT-6.1 Sol passou · 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`.

saída 189 tok latência 6.3 s

Qwen3.8 Flash passou · 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.

saída 2123 tok (+1933 pensamento) latência 43.8 s

Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.

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. VERIFICAR JSON válido, esquema exato

GPT-6.1 Sol passou · 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" }

saída 345 tok (+285 pensamento) latência 10.2 s

Qwen3.8 Flash passou · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

saída 519 tok (+463 pensamento) latência 10.5 s

Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.

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. VERIFICAR 120 palavras, 0 palavras proibidas

GPT-6.1 Sol passou · 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. […]

saída 588 tok (+435 pensamento) latência 13.9 s

Qwen3.8 Flash passou · 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.

saída 5958 tok (+5805 pensamento) latência 88.8 s

Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.

Alterne entre eles com uma linha

Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.

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",
    # model="qwen3.8-flash",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave API →

FAQ

Qual é mais barato, GPT-6.1 Sol ou Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.15 vs $2, com 13× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.

Posso fazer um teste A/B de GPT-6.1 Sol contra Qwen3.8 Flash sem duas integrações?

Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.

GPT-6.1 Sol e Qwen3.8 Flash suportam prompt caching?

Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.

Comparações relacionadas

De nossos estudos medidos