GPT-6 Sol é o nível equilibrado da família GPT-6 da OpenAI, lançado em 22 de setembro de 2026 junto com o GPT-6 Luna e posicionado pela OpenAI abaixo do carro-chefe GPT-6 Astra para codificação complexa e fluxos de trabalho agênticos.
- Entrada
- texto imagem $2/M
- Saída
- texto $10/M
- Leitura de cache
- $0.2/M
- Contexto
- 1.1M
- vs GPT-4o
- ~60% mais barato
- Corte de conhecimento
- 2026-04
Preços por comprimento de entrada
Toda a solicitação usa a tarifa da faixa de comprimento de entrada. Preços em USD por milhão de tokens.
| Tokens de entrada | Entrada | Saída | Entrada (modo raciocínio) |
|---|---|---|---|
| 0 - 272.000 | $2 | $10 | - |
| 272.001 - 1.050.000 | $4 | $15 | - |
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
O preço em contexto
Posição do preço entre 79 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Janela de contexto (especificação do provedor) | 1.050.000 |
|---|---|
| Saída máxima (especificação do provedor) | 128.000 |
| Corte de conhecimento | 2026-04 |
Cache de prompts
| Modo | automático + explícito |
|---|---|
| Prefixo mín. | 1.024 |
| Duração | pelo menos 30 min por padrão, 12 h opcional na API Responses |
| Custo de escrita | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
Raciocínio
| Parâmetro do provedor | reasoning.effort |
|---|---|
| Valores aceitos | none · low · medium · high · xhigh · max |
| Valor padrão | medium usado quando a requisição não define nada |
| Pode ser desativado | Sim |
| Parâmetro | reasoning_effort |
| Valores | minimal · low · medium · high parâmetros expostos pelo gateway; vale o mapeamento do provedor indicado acima |
Modelo
| Modalidades | texto + imagem → texto |
|---|
Balanced GPT-6 tier for complex coding and agentic workflows. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
conforme fonte das especificações do modelo ↗
Um prompt, medido pelo gateway
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
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.
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
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
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
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.
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
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.
Use o GPT-6 Sol em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu SDK. 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-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-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-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-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-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Sobre o GPT-6 Sol
- A OpenAI o descreve como um modelo que leva boa parte da força do Astra a uma opção mais rápida e acessível.
- Compartilha a janela de contexto da família de 1.050.000 tokens, dos quais até 922.000 podem ser de entrada, com 128K tokens de saída máxima, entrada de texto e imagem, saídas estruturadas, streaming, uso de ferramentas, cache de prompts e corte de conhecimento em abril de 2026.
- O esforço de raciocínio vai de none a max, com medium como padrão.
- O preço é dividido por tamanho de contexto: prompts de até 272K tokens de entrada são cobrados na tarifa de contexto curto, e acima disso a solicitação inteira passa para a tarifa de contexto longo, com o dobro do preço de entrada e 1,5 vez o de saída; a entrada em cache segue a mesma faixa.
- Há uma restrição do provedor que vale planejar: no Chat Completions, a chamada de funções só funciona com reasoning_effort em none, então clientes de agentes que enviam ferramentas junto com raciocínio devem usar a Responses API.
- A Synthorai oferece o GPT-6 Sol pela mesma API compatível com OpenAI do restante do catálogo.
Perguntas frequentes
A API do GPT-6 Sol é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $2/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 62 requisições de ~8K tokens ao GPT-6 Sol.
Em que o GPT-6 Sol é melhor?
Nível equilibrado do GPT-6 para codificação complexa e trabalho agêntico; 1,05M de contexto, 128K de saída, esforço de none a max; Tarifas de contexto curto e longo separadas em 272K tokens. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.
Quanto custa o GPT-6 Sol?
Na Synthorai, o GPT-6 Sol custa $2 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.2/M.
Qual é a janela de contexto do GPT-6 Sol?
O GPT-6 Sol tem uma janela de contexto de 1.1M tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 128,000 tokens.
O GPT-6 Sol suporta cache de prompts?
Sim: o cache automático vem ativado por padrão, e um modo explícito permite escolher o que vai para o cache. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.2/M, contra $2/M sem cache; os prompts precisam de um prefixo estável de 1,024 tokens para entrar em cache (TTL pelo menos 30 min por padrão, 12 h opcional na API Responses). Guia de cache de prompts →
Como obtenho acesso ao GPT-6 Sol?
Aponte o SDK da OpenAI que você já usa para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="gpt-6-sol" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
Qual é o corte de conhecimento do GPT-6 Sol?
O corte de conhecimento do GPT-6 Sol é 2026-04, segundo a documentação oficial do provedor (verificado em 2026-09-23).
Modelos relacionados
Comparar
As especificações e os benchmarks dos fornecedores incluem links para as fontes. O suporte do gateway descreve a implementação da Synthorai. Os exemplos arquivados são solicitações individuais e não garantem o desempenho geral do modelo. Os preços vêm da API pública ou do snapshot usado na compilação.