GPT-6.1 Sol: especificaciones, precio y acceso en Modelflare

Relato basado en fuentes de gpt-6.1-sol: especificaciones publicadas, precios de contexto corto y largo, cómo leer las comparaciones de lanzamiento del 29 de septiembre de 2026 y los grupos y precios de usuario de Modelflare devueltos el 30 de septiembre de 2026.

OpenAI publicó GPT-6.1 Sol el 29 de septiembre de 2026. El ID de modelo de la API es gpt-6.1-sol. La página de lanzamiento lo describe como una actualización de gpt-6-sol: cerca de gpt-6-astra en programación compleja, uso de ordenador y trabajo profesional, a una quinta parte de los precios estándar de entrada y de salida de Astra. La entrada en caché es $0.10 por millón de tokens, el 5% de la entrada estándar y la mitad de la lectura de caché de gpt-6-sol. Para la investigación científica más difícil, la página de lanzamiento sigue señalando a Astra. gpt-6-sol sigue disponible.

Este artículo mantiene separadas tres capas. La especificación y los precios vienen de la página de lanzamiento y de la página del modelo de OpenAI. Las comparaciones de benchmarks copian las diferencias, los costes y las condiciones que la página de lanzamiento declara de verdad. Modelflare no las volvió a ejecutar. Los grupos y los precios de usuario vienen de GET https://modelflare.dev/api/pricing, leído el 30 de septiembre de 2026. Una frase del proveedor como «alrededor de una quinta parte del coste» describe el propio harness de OpenAI.

Qué respaldan las fuentes

El precio de lista de contexto corto es $2 de entrada, $0.10 de lectura de caché, $2.50 de escritura de caché y $10 de salida por millón de tokens. Por encima de 272,000 tokens de entrada, la entrada y la caché se duplican y la salida se multiplica por 1.5 para toda la solicitud, lo que da $4 / $0.20 / $5 / $15. La fila de precios de Modelflare de ese mismo día escribe ese mismo par en dos tramos de pricing_rules. request_rules en esa fila está vacío, así que los precios unitarios del catálogo no se vuelven a multiplicar por Fast, Batch, Flex ni un recargo regional.

Los grupos públicos seleccionables son openai-award (0.03) y openai-stable (0.08). openai-premium es un grupo público, y este modelo no está asociado a él. La fila del modelo también nombra openai-enterprise y el openai-first-topup no público. La respuesta pública no incluye un multiplicador de enterprise, así que este artículo no imprime un precio de usuario de enterprise.

Especificación publicada

Concepto GPT-6.1 Sol
ID de modelo gpt-6.1-sol
Publicación 29 de septiembre de 2026, OpenAI API
Ventana de contexto 1,050,000 tokens
Entrada máxima 922,000 tokens
Salida máxima 128,000 tokens
Entrada a salida Texto e imágenes a texto
Corte de conocimiento 30 de abril de 2026
reasoning.effort low, medium (predeterminado), high, xhigh, max
Efforts que no se aceptan none, minimal
Llamada a herramientas Responses API
Chat Completions Compatible, sin herramientas
Endpoints listados Chat Completions, Responses, Batch
Indicado como no compatible en la página del modelo Realtime, Assistants, fine-tuning, embeddings, generación de imágenes, vídeo, voz

La página del modelo también dice que el modelo admite residencia de datos en Estados Unidos y en la UE, y que Fast no está disponible con la residencia de datos de la UE. La fila de precios de Modelflare leída para este artículo no tiene un interruptor de residencia. Lea la residencia en la página del modelo, y manténgala aparte de un parámetro de la pasarela.

La entrada máxima de 922,000 encaja con la ventana de contexto de 1,050,000 y con la salida máxima de 128,000: 1,050,000 − 128,000 = 922,000. Los tokens de razonamiento ocupan contexto y se facturan como tokens de salida. max_output_tokens limita a la vez los tokens de razonamiento, la salida visible y los tokens de formato. Cuando se alcanza ese tope, el estado de la respuesta es incomplete y el motivo es max_output_tokens.

Precios oficiales

Contexto corto y contexto largo

Las cantidades son dólares estadounidenses por millón de tokens. El tramo corto es la página del modelo. El tramo largo es la regla que allí se declara: por encima de 272,000 tokens de entrada, la entrada y la caché se duplican, la salida se multiplica por 1.5, y toda la solicitud usa el tramo largo. Las columnas de Sol y de Astra salen de las pricing_rules de esos modelos en la respuesta de precios de Modelflare del mismo día. Sus tramos cortos coinciden con los precios de lista publicados.

Por 1M de tokens 6.1 corto 6.1 largo Sol corto Sol largo Astra corto Astra largo
Entrada $2 $4 $2 $4 $10 $20
Lectura de caché $0.10 $0.20 $0.20 $0.40 $1 $2
Escritura de caché $2.50 $5 $2.50 $5 $12.50 $25
Salida $10 $15 $10 $15 $50 $75

El entero 272,000 se queda en el tramo corto: la condición de la fila de precios es input_context_tokens <= 272000. Desde 272,001 hacia arriba se aplica el tramo largo, incluidos los primeros 272,000 tokens. La lectura de caché de 6.1 es la mitad de la de Sol. La entrada y la salida estándar son una quinta parte de las de Astra. La lectura de caché no es una quinta parte de la de Astra. La lectura de caché de contexto corto de Astra es $1.

Otros tramos oficiales

La página del modelo declara tres multiplicadores oficiales más: Fast es 2× Standard, Batch y Flex están un 50% por debajo de Standard, y el procesamiento regional añade un 10% donde está disponible. La página de lanzamiento también dice que Ultrafast se ofrecerá en Codex en los días siguientes, con hasta 8× la generación de tokens de la velocidad estándar. En la fila de precios de Modelflare del 30 de septiembre de 2026, request_rules está vacío, has_request_rules es false, y no hay un ID de modelo Ultrafast. Haga el presupuesto de una llamada de Modelflare con los dos tramos de arriba. Si un multiplicador oficial ya llegó a una factura lo responde el registro de uso.

Cómo leer los benchmarks

La página de lanzamiento publica diferencias y costes, no una tabla de puntuaciones absolutas que se pueda copiar. La tabla de abajo conserva solo las comparaciones que la página declara. Las frases de coste describen el harness de OpenAI. Modelflare no volvió a ejecutar las pruebas.

Evaluación Comparación declarada en la página de lanzamiento Condición
DeepSWE v1.1 Iguala a Astra; 6.4 puntos porcentuales por encima de la mejor puntuación de Sol Menor reasoning effort, a alrededor de una quinta parte del coste
GDP.pdf Por encima de Opus 5.5 con fallbacks; se acerca a Astra En los ajustes de razonamiento que se probaron; menos de la mitad del coste de Opus, alrededor de una quinta parte del coste de Astra
AutomationBench 2.2 puntos porcentuales por encima de Opus 5.5; 4.8 puntos porcentuales por encima de Sol en el mismo ajuste medium; alrededor de un tercio del coste de Opus
OSWorld 2.0, conjunto offline 7 puntos porcentuales por encima de Sol; a 2.1 puntos porcentuales o menos de Astra max; partial reward, v2026.08.08; menos de la mitad del coste de Sol, alrededor de una séptima parte del coste de Astra
Terminal-Bench Science 0.1 Más que duplica la puntuación de Sol; Astra sigue siendo la más alta, en 68.1% max; coste medio por tarea $5.47 para 6.1, $23.21 para Opus 5.5, $23.80 para Astra
Factualidad La proporción de respuestas con al menos un error factual baja del 11.4% al 7.7% low; a 1.9 puntos porcentuales o menos de Astra

La muestra de factualidad son conversaciones desidentificadas en las que un usuario había marcado un error anterior. La página de lanzamiento dice que estos prompts son difíciles a propósito y no son tráfico típico. Los dólares de Terminal-Bench Science son el coste medio por tarea publicado por OpenAI, no un precio de grupo de Modelflare. El 68.1% de Astra sigue siendo la puntuación científica más alta, y la página de lanzamiento dice que hay que dejar la investigación científica más difícil en Astra.

Las pruebas de alineación de la misma página añaden un conjunto de tasas de fallo difíciles a propósito. Cuando la herramienta de búsqueda está rota, la proporción de respuestas de effort max que no se lo dicen al usuario es 2.1% para 6.1, 4.9% para Sol, 1.5% para Astra y 28.7% para Luna. La página de lanzamiento dice que no se observó ningún intento de saltarse un revisor automático de seguridad, igual que en Astra y en Sol. El detalle está en el anexo de la system card de GPT-6.1 Sol. Estas tasas no son tasas de fallo del tráfico ordinario.

Precios y grupos en Modelflare

El 30 de septiembre de 2026, gpt-6.1-sol tiene input_price 2, completion_ratio 5, cache_ratio 0.05 y create_cache_ratio 1.25. billing_mode es tiered_expr. Los precios unitarios del tramo corto son $2 de entrada, $0.10 de lectura de caché, $2.50 de escritura de caché y $10 de salida. El tramo largo es $4 / $0.20 / $5 / $15. Los tipos de endpoint son openai, openai-response y openai-response-compact.

Los grupos públicos seleccionables que incluyen este modelo son los dos de abajo. El grupo se elige en la clave. Los dos grupos llaman al mismo ID de modelo.

Tabla de precios

Grupo Multiplicador Tramo Entrada / 1M Lectura de caché / 1M Escritura de caché / 1M Salida / 1M
openai-award 0.03 Entrada hasta 272,000 $0.06 $0.003 $0.075 $0.30
openai-award 0.03 Entrada por encima de 272,000, solicitud entera $0.12 $0.006 $0.15 $0.45
openai-stable 0.08 Entrada hasta 272,000 $0.16 $0.008 $0.20 $0.80
openai-stable 0.08 Entrada por encima de 272,000, solicitud entera $0.32 $0.016 $0.40 $1.20

La descripción de catálogo de openai-award es enrutamiento con prioridad de precio para desarrollo, pruebas y cargas flexibles, sensibles al presupuesto y que admiten reintento, con una protección diaria declarada del 65% de aciertos de caché para las solicitudes que cumplen los requisitos y compensación si queda por debajo. La descripción de openai-stable es desarrollo individual, proyectos de mayor duración y aplicaciones de producción donde importa la estabilidad, con la protección declarada al 75% diario. Las dos frases son el texto de la definición del grupo. Este artículo no midió aparte la tasa de acierto.

La fila del modelo también lista openai-enterprise. La misma respuesta pública no tiene multiplicador para ese grupo en group_definitions ni en group_ratio, así que la tabla de arriba lo deja fuera. El openai-first-topup no público tiene multiplicador 0.015, descrito como desbloqueado cuando una sola recarga alcanza $20. No es un grupo público seleccionable. Cuando una clave tiene además grupos de fallback, una solicitud que sale del grupo de la campaña se factura en el grupo que la atiende. El openai-premium público tiene multiplicador 0.13, y los enable_groups de este modelo no lo incluyen.

Tres ejemplos

Las dos primeras filas caen en el tramo corto. La tercera fila son 280,000 tokens de entrada, así que toda la solicitud usa el tramo largo. La fila de caché supone que el registro de uso cuenta esos tokens de entrada como un acierto de caché.

Solicitud Precio de lista openai-award openai-stable
100,000 de entrada sin caché, 5,000 de salida $0.2500 $0.0075 $0.0200
100,000 de lectura de caché, 5,000 de salida $0.0600 $0.0018 $0.0048
280,000 de entrada sin caché, 10,000 de salida $1.2700 $0.0381 $0.1016

La primera fila es 0.1 × $2 + 0.005 × $10 = $0.25. La segunda es 0.1 × $0.10 + 0.005 × $10 = $0.06. La tercera es 0.28 × $4 + 0.01 × $15 = $1.27, y las celdas de grupo multiplican por 0.03 o 0.08. Aplicar los precios unitarios del tramo corto a esos 280,000 tokens daría $0.0198 en award, que no es el precio de esta fila. La página en vivo es la página de precios de gpt-6.1-sol. El catálogo completo es Modelos y precios.

El desarrollo y las pruebas que admiten reintento usan openai-award. Para la producción cotidiana y los proyectos más largos, el catálogo describe openai-stable como ese tipo de valor predeterminado. Los dos multiplicadores son el 3% y el 8% de los precios de catálogo del tramo corto y del tramo largo. No son el 3% y el 8% de un precio que ya se haya multiplicado por Fast, Batch, Flex o un recargo regional.

Cómo llamarlo en Modelflare

Cree una clave en openai-award o en openai-stable. Envíe el ID de modelo gpt-6.1-sol exactamente. La URL base canónica es https://modelflare.dev/v1. La misma API también está publicada en https://cf.modelflare.dev/v1 y en https://origin.modelflare.dev/v1. El dominio raíz es el sitio canónico.

La llamada a herramientas usa Responses. El effort predeterminado ya es medium. La solicitud de abajo lo fija de forma explícita.

export MODELFLARE_API_KEY="YOUR_MODELFLARE_API_KEY"

curl -sS https://modelflare.dev/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "input": "Revise este plan de migración y enumere las tres hipótesis que más necesitan una prueba."
  }'

Chat Completions puede enviar texto sin herramientas. El nombre del campo es reasoning_effort.

curl -sS https://modelflare.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "reasoning_effort": "medium",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Revise este plan de migración y enumere las tres hipótesis que más necesitan una prueba."
      }
    ]
  }'

POST /v1/responses/compact figura en este modelo. Es una operación de compactación sobre gpt-6.1-sol, no un segundo ID de modelo. La entrada de imagen usa el array de contenido ordinario en un mensaje de usuario. La diferencia entre las dos entradas está en Responses API frente a Chat Completions. Cómo el uso se corresponde con la factura está en seguimiento del coste de la API de IA.

Diferencias de solicitud frente a GPT-6 Sol

Los precios de lista de entrada y de salida del tramo corto coinciden con gpt-6-sol, y la lectura de caché pasa de $0.20 a $0.10. La salida del tramo largo es $15 en los dos, y la lectura de caché del tramo largo pasa de $0.40 a $0.20. gpt-6-sol sigue en el catálogo. Sus grupos públicos en esta lectura incluyen openai-premium, que 6.1 no tiene. Al pasar a 6.1, fije el nombre del modelo en el resultado completado. Un resultado que cae en otro ID no es este cambio.

Formas que fallan

reasoning.effort: none
reasoning.effort: minimal
tools en una solicitud de Chat Completions

none y minimal devuelven HTTP 400. Al migrar desde gpt-6-sol o gpt-6-luna, que sí aceptan none, vuelva a comparar en low y quite none de la solicitud. Las herramientas, el uso de ordenador, la búsqueda de archivos y la búsqueda web van por Responses. Chat Completions lleva las solicitudes que no tienen herramientas.

Comprobaciones antes de mover el tráfico

  1. Fije gpt-6.1-sol. El nombre del modelo en el resultado completado también tiene que ser ese ID.
  2. Estime el precio público en openai-award o en openai-stable, y elija el grupo de la clave por el coste del fallo.
  3. Reproduzca un conjunto sin datos sensibles en low, medium, high, xhigh y max. none y minimal devuelven 400.
  4. Ponga las herramientas en Responses. El ejemplo de Chat Completions no lleva herramientas.
  5. Calcule el precio de un prompt con 272,000 tokens de entrada y de otro con 272,001. El segundo usa los precios unitarios del tramo largo para toda la solicitud.
  6. Haga el presupuesto con los dos tramos del catálogo. Fast, Batch, Flex y el recargo regional de la página del modelo siguen el importe que aparece de verdad en el registro de uso.
  7. Lea el recuento de tokens en caché en el registro de uso antes de usar el ejemplo de caché de arriba.
  8. Deje la investigación científica más difícil en gpt-6-astra. gpt-6-sol sigue disponible.

Fuentes

Comprobado el 30 de septiembre de 2026. Modelflare no reprodujo de forma independiente los benchmarks.