GPT-6 Sol vs Qwen3.8 Flash

vs

Qual usar e quando

Ambos são modelos de saída de texto com capacidade de raciocínio, visão, ferramentas, código e pensamento opcional, então a verdadeira divisão é preço e entradas: gpt-6-sol custa $2 de entrada / $10 de saída por milhão contra $0.15 / $0.47 do qwen3.8-flash, aproximadamente 13x na entrada e 21x na saída, com leituras de cache a $0.2 contra $0.016. Escolha o qwen3.8-flash para trabalhos de alto volume, para entrada de vídeo, ou quando você desejar uma janela de 1000000-token e até 131072 tokens de saída de forma barata. Escolha o gpt-6-sol quando você desejar o contexto ligeiramente maior de 1050000-token e a geração 2026-09-22 mais recente da OpenAI com um corte em abril de 2026.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorGPT-6 Solapenas 4 comparáveisQwen3.8 Flash12 / 163 / 16
GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
68.8%
58.7%
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 teve pontuação maior 72.3%
Agents' Last Exam
56.4%
N/A
LVBench
N/A
76.6%

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

Preços

GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $2 $0.15 13×
Saída / 1M tokens $10 $0.47 21×
Leitura de cache / 1M tokens $0.2 $0.016 13×
Escrita de cache 1.25x (30m) / 2.5x (12h) 1.25x -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 83 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

GPT-6 Sol · $2 Qwen3.8 Flash · $0.15
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacidades

GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável configurável
Saída estruturada sim sim
Cache de prompts implícito + explícito implícito + explícito
Tempo de vida do cache at least 30m by default, 12h option on the Responses API explicit: 5m, reset on hit
Prefixo mínimo em cache 1,024 tokens 1,024 tokens

Especificações

GPT-6 Sol Qwen3.8 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-22 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
  • none
  • 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 provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: GPT-6 Sol · Qwen3.8 Flash

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

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

GPT-6 Sol passou · 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.

saída 188 tok (+111 raciocínio) latência 5.0 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 raciocínio) latência 8.9 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

GPT-6 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 `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.

saída 206 tok (+59 raciocínio) latência 5.9 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 raciocínio) latência 43.8 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

GPT-6 Sol passou · 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"}

saída 227 tok (+185 raciocínio) latência 5.2 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 raciocínio) latência 10.5 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

GPT-6 Sol passou · 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.

saída 586 tok (+443 raciocínio) latência 7.7 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 raciocínio) latência 88.8 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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="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 de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, GPT-6 Sol ou Qwen3.8 Flash?

Qwen3.8 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.15 contra $2, 13× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de GPT-6 Sol contra Qwen3.8 Flash sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

GPT-6 Sol e Qwen3.8 Flash suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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