GPT-6.1 Sol: spesifikasi, harga, dan akses Modelflare
Uraian gpt-6.1-sol berdasarkan sumber: spesifikasi yang diterbitkan, harga konteks pendek dan panjang, cara membaca perbandingan peluncuran 29 September 2026, serta grup dan harga pengguna Modelflare yang dikembalikan pada 30 September 2026.
OpenAI merilis GPT-6.1 Sol pada 29 September 2026. ID model pada API adalah gpt-6.1-sol. Halaman peluncuran menggambarkannya sebagai peningkatan gpt-6-sol: dekat dengan gpt-6-astra pada pemrograman yang kompleks, penggunaan komputer, dan pekerjaan profesional, pada seperlima harga input dan output standar Astra. Pembacaan cache adalah $0.10 per satu juta token, 5% dari input standar dan setengah dari pembacaan cache gpt-6-sol. Untuk penelitian ilmiah yang paling sulit, halaman peluncuran tetap menunjuk ke Astra. gpt-6-sol tetap tersedia.
Artikel ini memisahkan tiga lapisan. Spesifikasi dan harga berasal dari halaman peluncuran dan halaman model OpenAI. Perbandingan benchmark menyalin selisih, biaya, dan kondisi yang benar-benar dinyatakan halaman peluncuran. Modelflare tidak menjalankan ulang perbandingan itu. Grup dan harga pengguna berasal dari GET https://modelflare.dev/api/pricing yang dibaca pada 30 September 2026. Frasa vendor seperti "sekitar seperlima biaya" menggambarkan rangkaian uji milik OpenAI sendiri.
Kesimpulan setelah pemeriksaan
Harga daftar konteks pendek adalah input $2, pembacaan cache $0.10, penulisan cache $2.50, dan output $10 per satu juta token. Di atas 272,000 token input, input dan cache digandakan dan output dikalikan 1.5 untuk seluruh permintaan, yaitu $4 / $0.20 / $5 / $15. Baris harga Modelflare dari hari yang sama menuliskan pasangan yang sama dalam dua jenjang pricing_rules. request_rules pada baris itu kosong, jadi harga satuan katalog tidak dikalikan lagi oleh Fast, Batch, Flex, atau premi regional.
Grup publik yang dapat dipilih adalah openai-award (0.03) dan openai-stable (0.08). openai-premium adalah grup publik, dan model ini tidak digantung padanya. Baris model juga menyebut openai-enterprise dan openai-first-topup yang tidak publik. Respons publik tidak memuat rasio enterprise, jadi artikel ini tidak mencetak harga pengguna enterprise.
Spesifikasi yang sudah diterbitkan
| Item | GPT-6.1 Sol |
|---|---|
| ID model | gpt-6.1-sol |
| Rilis | 29 September 2026, OpenAI API |
| Jendela konteks | 1,050,000 tokens |
| Input maksimum | 922,000 tokens |
| Output maksimum | 128,000 tokens |
| Input ke output | Teks dan gambar ke teks |
| Batas pengetahuan | 30 April 2026 |
reasoning.effort |
low, medium (bawaan), high, xhigh, max |
| Effort yang tidak diterima | none, minimal |
| Pemanggilan alat | Responses API |
| Chat Completions | Didukung, tanpa alat |
| Endpoint yang dicantumkan | Chat Completions, Responses, Batch |
| Dinyatakan tidak didukung di halaman model | Realtime, Assistants, penyetelan halus, embeddings, pembuatan gambar, video, ucapan |
Halaman model juga mengatakan model ini mendukung residensi data AS dan UE, dan bahwa Fast tidak tersedia bersama residensi data UE. Baris harga Modelflare yang dibaca untuk artikel ini tidak memiliki sakelar residensi. Bacalah residensi dari halaman model, dan pisahkan dari parameter gerbang.
Input maksimum 922,000 sejalan dengan jendela konteks 1,050,000 dan output maksimum 128,000: 1,050,000 − 128,000 = 922,000. Token penalaran menempati konteks dan ditagih sebagai token output. max_output_tokens membatasi token penalaran, output yang terlihat, dan token pemformatan sekaligus. Ketika batas itu tercapai, status respons adalah incomplete dan alasannya adalah max_output_tokens.
Harga resmi
Konteks pendek dan konteks panjang
Jumlahnya adalah dolar AS per satu juta token. Jenjang pendek berasal dari halaman model. Jenjang panjang adalah aturan yang dinyatakan di sana: di atas 272,000 token input, input dan cache digandakan, output dikalikan 1.5, dan seluruh permintaan memakai jenjang panjang. Kolom Sol dan Astra berasal dari pricing_rules model-model itu dalam respons harga Modelflare pada hari yang sama. Jenjang pendek mereka cocok dengan harga daftar yang diterbitkan.
| Per 1M tokens | 6.1 pendek | 6.1 panjang | Sol pendek | Sol panjang | Astra pendek | Astra panjang |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Input | $2 | $4 | $2 | $4 | $10 | $20 |
| Pembacaan cache | $0.10 | $0.20 | $0.20 | $0.40 | $1 | $2 |
| Penulisan cache | $2.50 | $5 | $2.50 | $5 | $12.50 | $25 |
| Output | $10 | $15 | $10 | $15 | $50 | $75 |
Bilangan bulat 272,000 tetap pada jenjang pendek: kondisi baris harga adalah input_context_tokens <= 272000. Dari 272,001 ke atas jenjang panjang berlaku, termasuk 272,000 token pertama. Pembacaan cache 6.1 adalah setengah dari Sol. Input dan output standar adalah seperlima Astra. Pembacaan cache bukan seperlima Astra. Pembacaan cache konteks pendek Astra adalah $1.
Jenjang resmi yang lain
Halaman model menyatakan tiga pengali resmi lebih lanjut: Fast adalah 2× Standard, Batch dan Flex 50% di bawah Standard, dan pemrosesan regional menambah 10% di tempat ia tersedia. Halaman peluncuran juga mengatakan Ultrafast akan ditawarkan di Codex dalam beberapa hari mendatang, dengan pembuatan token hingga 8× kecepatan standar. Pada baris harga Modelflare 30 September 2026, request_rules kosong, has_request_rules adalah false, dan tidak ada ID model Ultrafast. Anggarkan panggilan Modelflare dengan dua jenjang di atas. Apakah suatu pengali resmi sudah sampai ke tagihan dijawab oleh catatan penggunaan.
Cara membaca benchmark
Halaman peluncuran menerbitkan selisih dan biaya, bukan tabel skor mutlak yang dapat disalin. Tabel di bawah hanya menyimpan perbandingan yang dinyatakan halaman itu. Kalimat biaya menggambarkan rangkaian uji OpenAI. Modelflare tidak menjalankan ulang pengujian.
| Evaluasi | Perbandingan yang dinyatakan di halaman peluncuran | Kondisi |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Setara dengan Astra; 6.4 poin persentase di atas skor terbaik Sol | Reasoning effort lebih rendah, sekitar seperlima biaya |
| GDP.pdf | Di atas Opus 5.5 dengan fallback; mendekati Astra | Pada setelan reasoning yang diuji; kurang dari setengah biaya Opus, sekitar seperlima biaya Astra |
| AutomationBench | 2.2 poin persentase di atas Opus 5.5; 4.8 poin persentase di atas Sol pada setelan yang sama | medium; sekitar sepertiga biaya Opus |
| Set offline OSWorld 2.0 | 7 poin persentase di atas Sol; dalam 2.1 poin persentase dari Astra | max; partial reward, v2026.08.08; kurang dari setengah biaya Sol, sekitar sepertujuh biaya Astra |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Lebih dari dua kali skor Sol; Astra tetap yang tertinggi, pada 68.1% | max; biaya rata-rata per tugas $5.47 untuk 6.1, $23.21 untuk Opus 5.5, $23.80 untuk Astra |
| Faktualitas | Bagian jawaban dengan setidaknya satu kesalahan fakta turun dari 11.4% menjadi 7.7% | low; dalam 1.9 poin persentase dari Astra |
Sampel faktualitas adalah percakapan yang dianonimkan, tempat pengguna pernah menandai kesalahan sebelumnya. Halaman peluncuran mengatakan prompt ini sengaja dibuat sulit dan bukan lalu lintas yang biasa. Dolar Terminal-Bench Science adalah biaya rata-rata per tugas yang diterbitkan OpenAI, bukan harga grup Modelflare. 68.1% Astra tetap menjadi skor ilmiah tertinggi, dan halaman peluncuran mengatakan penelitian ilmiah tersulit tetap di Astra.
Uji keselarasan di halaman yang sama menambahkan serangkaian tingkat kegagalan yang sengaja dibuat sulit. Ketika alat pencarian rusak, bagian jawaban max effort yang tidak memberi tahu pengguna adalah 2.1% untuk 6.1, 4.9% untuk Sol, 1.5% untuk Astra, dan 28.7% untuk Luna. Halaman peluncuran mengatakan tidak ada upaya melewati peninjau keamanan otomatis yang teramati, sama seperti Astra dan Sol. Rinciannya ada di adendum kartu sistem GPT-6.1 Sol. Tingkat ini bukan tingkat kegagalan pada lalu lintas biasa.
Harga dan grup Modelflare
Pada 30 September 2026, gpt-6.1-sol memiliki input_price 2, completion_ratio 5, cache_ratio 0.05, dan create_cache_ratio 1.25. billing_mode adalah tiered_expr. Harga satuan jenjang pendek adalah input $2, pembacaan cache $0.10, penulisan cache $2.50, dan output $10. Jenjang panjang adalah $4 / $0.20 / $5 / $15. Tipe endpoint adalah openai, openai-response, dan openai-response-compact.
Grup publik yang dapat dipilih dan mencakup model ini adalah dua grup di bawah. Grup dipilih pada kunci. Kedua grup memanggil ID model yang sama.
Tabel harga
| Grup | Rasio | Jenjang | Input / 1M | Pembacaan cache / 1M | Penulisan cache / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|---|---|
openai-award |
0.03 | Input hingga 272,000 | $0.06 | $0.003 | $0.075 | $0.30 |
openai-award |
0.03 | Input di atas 272,000, seluruh permintaan | $0.12 | $0.006 | $0.15 | $0.45 |
openai-stable |
0.08 | Input hingga 272,000 | $0.16 | $0.008 | $0.20 | $0.80 |
openai-stable |
0.08 | Input di atas 272,000, seluruh permintaan | $0.32 | $0.016 | $0.40 | $1.20 |
Deskripsi katalog openai-award adalah perutean prioritas harga untuk pengembangan, pengujian, dan beban fleksibel yang peka anggaran dan dapat diulang, dengan perlindungan kena cache harian 65% yang dinyatakan untuk permintaan yang memenuhi syarat dan kompensasi atas kekurangan. Deskripsi openai-stable adalah pengembangan pribadi, proyek yang lebih panjang, dan pemakaian produksi yang mengutamakan stabilitas, dengan perlindungan yang dinyatakan sebesar 75% harian. Kedua kalimat itu adalah teks definisi grup. Artikel ini tidak mengukur tingkat kena secara terpisah.
Baris model juga mencantumkan openai-enterprise. Respons publik yang sama tidak memiliki rasio untuk grup itu di group_definitions atau group_ratio, jadi tabel di atas tidak memuatnya. openai-first-topup yang tidak publik berasio 0.015, dijelaskan terbuka ketika satu isi ulang mencapai $20. Itu bukan grup publik yang dapat dipilih. Jika kunci juga memiliki grup fallback, permintaan yang meninggalkan grup kampanye ditagih pada grup yang melayaninya. openai-premium publik berasio 0.13, dan enable_groups model ini tidak memuatnya.
Tiga contoh
Dua baris pertama jatuh pada jenjang pendek. Baris ketiga adalah 280,000 token input, jadi seluruh permintaan memakai jenjang panjang. Baris cache mengasumsikan catatan penggunaan menghitung token input itu sebagai kena cache.
| Permintaan | Harga daftar | openai-award |
openai-stable |
|---|---|---|---|
| 100,000 input tanpa cache, 5,000 output | $0.2500 | $0.0075 | $0.0200 |
| 100,000 pembacaan cache, 5,000 output | $0.0600 | $0.0018 | $0.0048 |
| 280,000 input tanpa cache, 10,000 output | $1.2700 | $0.0381 | $0.1016 |
Baris pertama adalah 0.1 × $2 + 0.005 × $10 = $0.25. Baris kedua adalah 0.1 × $0.10 + 0.005 × $10 = $0.06. Baris ketiga adalah 0.28 × $4 + 0.01 × $15 = $1.27, dan sel grup mengalikan dengan 0.03 atau 0.08. Menerapkan harga satuan jenjang pendek pada 280,000 token itu akan menghasilkan $0.0198 pada award, dan itu bukan harga baris ini. Halaman yang hidup adalah halaman harga gpt-6.1-sol. Katalog lengkap adalah Model dan harga.
Pengembangan dan pengujian yang dapat diulang memakai openai-award. Untuk produksi sehari-hari dan proyek yang lebih panjang, katalog menggambarkan openai-stable sebagai bawaan semacam itu. Dua rasio itu adalah 3% dan 8% dari harga katalog jenjang pendek dan jenjang panjang. Itu bukan 3% dan 8% dari harga yang sudah dikalikan untuk Fast, Batch, Flex, atau premi regional.
Memanggilnya di Modelflare
Buat kunci pada openai-award atau openai-stable. Kirim ID model gpt-6.1-sol persis. URL dasar kanonis adalah https://modelflare.dev/v1. API yang sama juga diterbitkan di https://cf.modelflare.dev/v1 dan https://origin.modelflare.dev/v1. Domain akar adalah situs kanonis.
Pemanggilan alat memakai Responses. Effort bawaan sudah medium. Permintaan di bawah mengaturnya secara eksplisit.
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": "Tinjau rencana migrasi ini dan sebutkan tiga asumsi yang paling perlu diuji."
}'
Chat Completions dapat mengirim teks tanpa alat. Nama bidangnya adalah 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": "Tinjau rencana migrasi ini dan sebutkan tiga asumsi yang paling perlu diuji."
}
]
}'
POST /v1/responses/compact tercantum pada model ini. Itu adalah operasi pemadatan pada gpt-6.1-sol, bukan ID model kedua. Input gambar memakai larik konten biasa pada pesan pengguna. Perbedaan dua pintu masuk dibahas di Responses API dibandingkan Chat Completions. Cara penggunaan bertemu dengan tagihan dibahas di Pelacakan biaya AI API.
Perbedaan permintaan dari GPT-6 Sol
Harga daftar input dan output jenjang pendek sama dengan gpt-6-sol, dan pembacaan cache berpindah dari $0.20 ke $0.10. Output jenjang panjang adalah $15 pada keduanya, dan pembacaan cache jenjang panjang berpindah dari $0.40 ke $0.20. gpt-6-sol tetap ada di katalog. Grup publiknya pada pembacaan ini mencakup openai-premium, yang tidak dimiliki 6.1. Saat beralih ke 6.1, sematkan nama model pada hasil yang selesai. Hasil yang mendarat pada ID lain bukan perpindahan ini.
Bentuk yang gagal
reasoning.effort: none
reasoning.effort: minimal
tools yang dibawa pada permintaan Chat Completions
none dan minimal mengembalikan HTTP 400. Saat pindah dari gpt-6-sol atau gpt-6-luna, yang keduanya menerima none, bandingkan lagi pada low dan hapus none dari permintaan. Alat, penggunaan komputer, pencarian berkas, dan pencarian web melalui Responses. Chat Completions membawa permintaan yang tidak memiliki alat.
Pemeriksaan sebelum mengalihkan lalu lintas
- Sematkan
gpt-6.1-sol. Nama model pada hasil yang selesai juga harus ID itu. - Perkirakan harga publik pada
openai-awardatauopenai-stable, dan pilih grup kunci menurut biaya kegagalan. - Putar ulang satu set yang tidak sensitif pada
low,medium,high,xhigh, danmax.nonedanminimalmengembalikan 400. - Letakkan alat pada Responses. Contoh Chat Completions tidak membawa alat.
- Hargai satu prompt pada 272,000 token input dan satu pada 272,001. Yang kedua memakai harga satuan jenjang panjang untuk seluruh permintaan.
- Anggarkan dengan dua jenjang katalog. Fast, Batch, Flex, dan premi regional di halaman model mengikuti jumlah yang benar-benar muncul pada catatan penggunaan.
- Baca jumlah token cache pada catatan penggunaan sebelum memakai contoh cache di atas.
- Penelitian ilmiah tersulit tetap di
gpt-6-astra.gpt-6-soltetap tersedia.
Sumber
Diperiksa pada 30 September 2026. Modelflare tidak mereproduksi benchmark secara independen.
- Halaman peluncuran: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/
- Halaman model: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
- Bagian 6.1 pada panduan GPT-6: https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
- Adendum kartu sistem: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol
- API harga Modelflare: https://modelflare.dev/api/pricing
- Halaman harga: https://modelflare.dev/pricing/gpt-6.1-sol