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GPT-6 Sol vs Qwen3.8 Max

vs

Qual usar, quando

Estes dois estão próximos nos fatos: ambos aceitam texto e imagem na entrada, retornam texto, cobrem chat, visão, código, ferramentas e raciocínio, e ambos cobram $2 por milhão de tokens de entrada, então a divisão está na saída, onde os $10 do gpt-6-sol são cerca de 1.67x os $6 do qwen3.8-max. Escolha o qwen3.8-max para trabalhos com muita saída em quase o mesmo contexto (983616 contra 1050000 tokens) e um limite ligeiramente maior de 131072-token; escolha o gpt-6-sol quando você quiser a opção de desativar o pensamento, as leituras de cache mais baratas de $0.2, ou o espaço extra de contexto.

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhorGPT-6 Solapenas 4 comparáveisQwen3.8 Max31 / 408 / 40
GPT-6 Sol Qwen3.8 Max outros modelos medidos média dos modelos comparados nenhum outro modelo pontuou mais alto
DeepSWE 1.1
68.8%
56.6%
AndroidBench
N/A
75.1%
Cybergym
N/A
78.5%
HealthBench
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 60.2%
JobBench
N/A
53.4%
PLawBench
N/A
nenhum outro modelo pontuou mais alto 73.2%
GPQA Diamond
N/A
92.6%
Agents' Last Exam
56.4%
27%

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

Preços

GPT-6 Sol Qwen3.8 Max Δ
Entrada / 1M tokens $2 $2 =
Saída / 1M tokens $10 $6 1.7×
Leitura de cache / 1M tokens $0.2 $0.25 0.8×
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 74 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)

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

Capacidades

GPT-6 Sol Qwen3.8 Max
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável 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 Sol Qwen3.8 Max
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-09-22 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
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
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 Sol · Qwen3.8 Max

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 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 pensamento) latência 5.0 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.

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 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 pensamento) latência 5.9 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.

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 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 pensamento) latência 5.2 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.

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 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 pensamento) latência 7.7 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-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)

Obtenha sua chave API →

FAQ

Qual é mais barato, GPT-6 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 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 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.

Comparações relacionadas

De nossos estudos medidos