GPT-6.1 Sol vs Qwen3.8 Max
Qual usar, quando
Ambos aceitam texto e imagem como input, retornam texto e cobram os mesmos $2 por milhão de tokens de input, então a divisão está no output e no cache: gpt-6.1-sol cobra $10 por milhão de output (cerca de 1.67x os $6 do qwen3.8-max), mas lê o cache a $0.1 contra $0.25, ou 2.5x mais barato. Escolha qwen3.8-max para gerações com uso intensivo de output e seu output máximo ligeiramente maior de 131072, além de uma flag de contexto longo em uma janela de 983616 tokens. Escolha gpt-6.1-sol para cargas de trabalho de reutilização de prompts com uso intensivo de cache e o contexto mais amplo de 1050000 tokens, tendo em mente que seu raciocínio não pode ser desligado.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| GPT-6.1 Sol | Qwen3.8 Max | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2 | $2 | = |
| Saída / 1M tokens | $10 | $6 | 1.7× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.1 | $0.25 | 0.4× |
| 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)
Capacidades
| GPT-6.1 Sol | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sempre ativo | sim - o fornecedor não publica o controle |
| 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 Max | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-29 | 2026-08-03 |
| Corte de conhecimento | 2026-04 | - |
| Janela de contexto | 1.1M | 984K |
| Saída máxima | 128K | 131K |
| Parâmetro de raciocínio | reasoning.effort | - |
| Valores aceitos | reasoning.effort
| - |
| Padrão | medium | - |
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 Max
Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway
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 Max passou · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.
saída 378 tok (+305 pensamento) latência 8.6 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.
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 Max 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.
saída 1616 tok (+1411 pensamento) latência 34.7 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
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 Max passou · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
saída 1199 tok (+1141 pensamento) latência 24.4 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
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 Max passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.
saída 2744 tok (+2591 pensamento) latência 46.3 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-max", # descomente esta linha, comente a linha acima
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",
// model: "qwen3.8-max", // descomente esta linha, comente a linha acima
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",
# "model": "qwen3.8-max", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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",
// Model: "qwen3.8-max", // descomente esta linha, comente a linha acima
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")
// .model("qwen3.8-max") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, GPT-6.1 Sol ou Qwen3.8 Max?
Eles listam a mesma entrada / 1m tokens ($2), então o preço não decide este caso - veja as especificações e capacidades abaixo.
Posso fazer um teste A/B de GPT-6.1 Sol contra Qwen3.8 Max 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 Max 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.