2026-09-29

GPT-6.1 Sol: 사양, 가격, Modelflare 접속

출처에 근거한 gpt-6.1-sol 기록입니다. 공개된 사양, 짧은 컨텍스트와 긴 컨텍스트 가격, 2026년 9월 29일 출시 비교를 읽는 법, 그리고 2026년 9월 30일에 반환된 Modelflare 그룹과 사용자 가격을 담습니다.

OpenAI는 2026년 9월 29일 GPT-6.1 Sol을 출시했습니다. API 모델 ID는 gpt-6.1-sol입니다. 출시 페이지는 이것을 gpt-6-sol의 업그레이드로 적습니다. 복잡한 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 작업에서 gpt-6-astra에 가깝고, 표준 입력과 출력 가격은 Astra의 5분의 1입니다. 캐시된 입력은 백만 토큰당 $0.10으로, 표준 입력의 5%이고 gpt-6-sol 캐시 읽기의 절반입니다. 가장 어려운 과학 연구에 대해 출시 페이지는 여전히 Astra를 가리킵니다. gpt-6-sol은 계속 쓸 수 있습니다.

이 글은 세 층을 나누어 둡니다. 사양과 가격은 OpenAI의 출시 페이지와 모델 페이지에서 옵니다. 벤치마크 비교는 출시 페이지가 실제로 적은 차이, 비용, 조건을 옮긴 것입니다. Modelflare는 그것들을 다시 실행하지 않았습니다. 그룹과 사용자 가격은 2026년 9월 30일에 읽은 GET https://modelflare.dev/api/pricing에서 옵니다. “비용의 약 5분의 1” 같은 공급자 문구는 OpenAI 자신의 테스트 장치를 설명합니다.

확인한 뒤의 결론

짧은 컨텍스트의 리스트 가격은 백만 토큰당 입력 $2, 캐시 읽기 $0.10, 캐시 쓰기 $2.50, 출력 $10입니다. 입력 토큰이 272,000을 넘으면 입력과 캐시는 2배, 출력은 1.5배가 되어 요청 전체에 적용되며, 곧 $4 / $0.20 / $5 / $15입니다. 같은 날 Modelflare 가격 행은 그 한 쌍을 두 개의 pricing_rules 구간에 적습니다. 그 행의 request_rules는 비어 있으므로, 카탈로그 단위 가격에 Fast, Batch, Flex 또는 지역 할증을 다시 곱하지 않습니다.

공개적으로 고를 수 있는 그룹은 openai-award(0.03)와 openai-stable(0.08)입니다. openai-premium은 공개 그룹이지만, 이 모델은 거기에 붙어 있지 않습니다. 모델 행은 openai-enterprise와 비공개인 openai-first-topup도 적습니다. 공개 응답에는 enterprise 배율이 없으므로, 이 글은 enterprise 사용자 가격을 인쇄하지 않습니다.

이미 공개된 사양

항목	GPT-6.1 Sol
모델 ID	`gpt-6.1-sol`
출시	2026년 9월 29일, OpenAI API
컨텍스트 창	1,050,000 tokens
최대 입력	922,000 tokens
최대 출력	128,000 tokens
입력 → 출력	텍스트와 이미지 → 텍스트
지식 기준	2026년 4월 30일
`reasoning.effort`	`low`, `medium`(기본값), `high`, `xhigh`, `max`
받지 않는 effort	`none`, `minimal`
도구 호출	Responses API
Chat Completions	지원됨, 도구 없음
적힌 엔드포인트	Chat Completions, Responses, Batch
모델 페이지가 미지원이라고 적은 것	Realtime, Assistants, 파인튜닝, Embeddings, 이미지 생성, 비디오, 음성

모델 페이지는 미국과 EU 데이터 레지던시도 지원하고, Fast는 EU 데이터 레지던시와 함께 쓸 수 없다고 적습니다. 이 글을 위해 읽은 Modelflare 가격 행에는 레지던시 스위치가 없습니다. 레지던시는 모델 페이지에서 읽고, 게이트웨이 매개변수와 분리해 두세요.

최대 입력 922,000은 컨텍스트 창 1,050,000과 최대 출력 128,000과 맞습니다. 1,050,000 − 128,000 = 922,000. 추론 토큰은 컨텍스트를 차지하고 출력 토큰으로 청구됩니다. max_output_tokens는 추론 토큰, 보이는 출력, 형식 토큰을 함께 제한합니다. 그 한도에 닿으면 응답 상태는 incomplete이고 이유는 max_output_tokens입니다.

공식 가격

짧은 컨텍스트와 긴 컨텍스트

금액은 백만 토큰당 미국 달러입니다. 짧은 구간은 모델 페이지입니다. 긴 구간은 거기에 적힌 규칙입니다. 입력 토큰이 272,000을 넘으면 입력과 캐시는 2배, 출력은 1.5배이며, 요청 전체가 긴 구간을 씁니다. Sol과 Astra 열은 같은 날 Modelflare 가격 응답에서 그 모델들의 pricing_rules입니다. 짧은 구간은 공개된 리스트 가격과 같습니다.

1M tokens당	6.1 단문	6.1 장문	Sol 단문	Sol 장문	Astra 단문	Astra 장문
입력	$2	$4	$2	$4	$10	$20
캐시 읽기	$0.10	$0.20	$0.20	$0.40	$1	$2
캐시 쓰기	$2.50	$5	$2.50	$5	$12.50	$25
출력	$10	$15	$10	$15	$50	$75

정수 272,000은 짧은 구간에 남습니다. 가격 행의 조건은 input_context_tokens <= 272000입니다. 272,001부터 긴 구간이 적용되며, 앞의 272,000토큰도 포함됩니다. 6.1의 캐시 읽기는 Sol의 절반입니다. 표준 입력과 출력은 Astra의 5분의 1입니다. 캐시 읽기는 Astra의 5분의 1이 아닙니다. Astra의 짧은 컨텍스트 캐시 읽기는 $1입니다.

공식 문서의 다른 구간

모델 페이지는 공식 승수 세 가지를 더 적습니다. Fast는 Standard의 2배, Batch와 Flex는 Standard보다 50% 낮고, 지역 처리는 가능한 곳에서 10%를 더합니다. 출시 페이지는 이후 며칠 안에 Codex에서 Ultrafast를 제공하고, 토큰 생성이 표준 속도의 최대 8배라고도 적습니다. 2026년 9월 30일 Modelflare 가격 행에서 request_rules는 비어 있고, has_request_rules는 false이며, Ultrafast 모델 ID는 없습니다. Modelflare 호출의 예산은 위의 두 구간으로 잡으세요. 공식 승수가 청구에 들어갔는지는 사용 기록이 답합니다.

벤치마크를 읽는 법

출시 페이지가 내는 것은 차이와 비용이지, 그대로 베낄 수 있는 절대 점수 표가 아닙니다. 아래 표는 그 페이지가 적은 비교만 남깁니다. 비용 문장은 OpenAI의 테스트 장치를 설명합니다. Modelflare는 테스트를 다시 실행하지 않았습니다.

평가	출시 페이지가 적은 비교	조건
DeepSWE v1.1	Astra와 맞음; Sol의 최고 점수보다 6.4퍼센트포인트 높음	더 낮은 reasoning effort, 비용은 약 5분의 1
GDP.pdf	폴백이 있는 Opus 5.5보다 높음; Astra에 가까움	시험한 reasoning 설정 전체; Opus 대비 절반 미만, Astra 대비 약 5분의 1
AutomationBench	Opus 5.5보다 2.2퍼센트포인트 높음; 같은 설정의 Sol보다 4.8퍼센트포인트 높음	medium; Opus 대비 약 3분의 1 비용
OSWorld 2.0 오프라인 세트	Sol보다 7퍼센트포인트 높음; Astra와 2.1퍼센트포인트 이내	max; partial reward, v2026.08.08; Sol 대비 절반 미만, Astra 대비 약 7분의 1
Terminal-Bench Science 0.1	Sol의 점수를 두 배 이상으로 올림; Astra가 여전히 최고, 68.1%	max; 작업당 평균 비용은 6.1이 $5.47, Opus 5.5가 $23.21, Astra가 $23.80
사실성	사실 오류가 하나 이상인 답의 비율이 11.4%에서 7.7%로 내려감	low; Astra와 1.9퍼센트포인트 이내

사실성 표본은 사용자가 이전 오류를 표시했던, 신원이 지워진 대화입니다. 출시 페이지는 이 프롬프트들이 일부러 어렵게 만들어졌고 보통 트래픽이 아니라고 적습니다. Terminal-Bench Science의 달러는 OpenAI가 공개한 작업당 평균 비용이지, Modelflare 그룹 가격이 아닙니다. Astra의 68.1%가 여전히 가장 높은 과학 점수이며, 출시 페이지는 가장 어려운 과학 연구를 Astra에 두라고 합니다.

같은 페이지의 정렬 테스트는 일부러 어렵게 만든 실패율 한 묶음을 더합니다. 검색 도구가 고장 났을 때, 사용자에게 알리지 않은 max effort 답의 비율은 6.1이 2.1%, Sol이 4.9%, Astra가 1.5%, Luna가 28.7%입니다. 출시 페이지는 자동 안전 검토를 우회하려는 시도가 관찰되지 않았고, 이것은 Astra 및 Sol과 같다고 적습니다. 세부 내용은 GPT-6.1 Sol 시스템 카드 부록에 있습니다. 이 비율은 보통 트래픽의 실패율이 아닙니다.

Modelflare의 가격과 그룹

2026년 9월 30일, gpt-6.1-sol의 input_price는 2, completion_ratio는 5, cache_ratio는 0.05, create_cache_ratio는 1.25입니다. billing_mode는 tiered_expr입니다. 짧은 구간 단위 가격은 입력 $2, 캐시 읽기 $0.10, 캐시 쓰기 $2.50, 출력 $10입니다. 긴 구간은 $4 / $0.20 / $5 / $15입니다. 엔드포인트 유형은 openai, openai-response, openai-response-compact입니다.

이 모델을 포함하는 공개 선택 그룹은 아래 둘입니다. 그룹은 키에서 고릅니다. 두 그룹은 같은 모델 ID를 호출합니다.

가격표

그룹	배율	구간	입력 / 1M	캐시 읽기 / 1M	캐시 쓰기 / 1M	출력 / 1M
`openai-award`	0.03	입력 272,000 이하	$0.06	$0.003	$0.075	$0.30
`openai-award`	0.03	입력 272,000 초과, 요청 전체	$0.12	$0.006	$0.15	$0.45
`openai-stable`	0.08	입력 272,000 이하	$0.16	$0.008	$0.20	$0.80
`openai-stable`	0.08	입력 272,000 초과, 요청 전체	$0.32	$0.016	$0.40	$1.20

openai-award의 카탈로그 설명은 예산에 민감하고 재시도할 수 있는 개발, 테스트, 탄력적 워크로드를 위한 가격 우선 라우팅이며, 조건을 갖춘 요청에 대해 일 65% 캐시 적중 보호와 부족분에 대한 보상을 적습니다. openai-stable의 설명은 안정성이 중요한 일상 개발, 비교적 긴 프로젝트, 프로덕션 사용이며, 적힌 보호는 일 75%입니다. 두 문장 모두 그룹 정의의 문장입니다. 이 글은 적중률을 따로 측정하지 않았습니다.

모델 행은 openai-enterprise도 올립니다. 같은 공개 응답의 group_definitions와 group_ratio에는 그 그룹의 배율이 없으므로 위 표는 빼 둡니다. 비공개인 openai-first-topup의 배율은 0.015이며, 한 번의 충전이 $20에 도달하면 잠금 해제된다고 적습니다. 공개적으로 고를 수 있는 그룹이 아닙니다. 키에 폴백 그룹도 있으면, 요청이 캠페인 그룹을 떠난 뒤에는 그 요청을 받은 그룹으로 청구됩니다. 공개 openai-premium의 배율은 0.13이고, 이 모델의 enable_groups에는 그것이 없습니다.

세 가지 예

앞의 두 행은 짧은 구간에 듭니다. 셋째 행은 입력 토큰 280,000이므로 요청 전체가 긴 구간을 씁니다. 캐시 행은 사용 기록이 그 입력 토큰을 캐시 적중으로 센다고 가정합니다.

요청	리스트 가격	`openai-award`	`openai-stable`
캐시되지 않은 입력 100,000, 출력 5,000	$0.2500	$0.0075	$0.0200
캐시 읽기 100,000, 출력 5,000	$0.0600	$0.0018	$0.0048
캐시되지 않은 입력 280,000, 출력 10,000	$1.2700	$0.0381	$0.1016

첫 행은 0.1 × $2 + 0.005 × $10 = $0.25입니다. 둘째 행은 0.1 × $0.10 + 0.005 × $10 = $0.06입니다. 셋째 행은 0.28 × $4 + 0.01 × $15 = $1.27이고, 그룹 칸은 0.03 또는 0.08을 곱합니다. 그 280,000토큰에 짧은 구간 단위 가격을 적용하면 award에서 $0.0198이 나오는데, 그것은 이 행의 가격이 아닙니다. 실시간 페이지는 gpt-6.1-sol 가격 페이지입니다. 전체 카탈로그는 모델과 가격입니다.

재시도할 수 있는 개발과 테스트는 openai-award를 씁니다. 일상 프로덕션과 비교적 긴 프로젝트에서 카탈로그는 openai-stable을 그런 종류의 기본으로 적습니다. 두 배율은 짧은 구간과 긴 구간 카탈로그 가격의 3%와 8%입니다. Fast, Batch, Flex 또는 지역 할증을 이미 곱한 가격의 3%와 8%가 아닙니다.

Modelflare에서 호출하는 방법

openai-award 또는 openai-stable로 키를 만듭니다. 모델 ID gpt-6.1-sol을 정확히 보냅니다. 기준 베이스 URL은 https://modelflare.dev/v1입니다. 같은 API는 https://cf.modelflare.dev/v1과 https://origin.modelflare.dev/v1에도 올라 있습니다. 루트 도메인이 기준 사이트입니다.

도구 호출은 Responses를 씁니다. 기본 effort는 이미 medium입니다. 아래 요청은 그것을 명시합니다.

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": "이 마이그레이션 계획을 검토하고, 테스트를 가장 보강해야 할 가정 세 가지를 나열하세요."
  }'

Chat Completions는 도구 없이 텍스트를 보낼 수 있습니다. 필드 이름은 reasoning_effort입니다.

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": "이 마이그레이션 계획을 검토하고, 테스트를 가장 보강해야 할 가정 세 가지를 나열하세요."
      }
    ]
  }'

POST /v1/responses/compact가 이 모델에 올라 있습니다. 그것은 gpt-6.1-sol에 대한 압축 작업이지, 두 번째 모델 ID가 아닙니다. 이미지 입력은 사용자 메시지의 보통 콘텐츠 배열을 씁니다. 두 입구의 차이는 Responses API와 Chat Completions 비교에 있습니다. 사용량이 청구와 어떻게 맞는지는 AI API 비용 추적에 있습니다.

GPT-6 Sol과의 요청 차이

짧은 구간의 입력과 출력 리스트 가격은 gpt-6-sol과 같고, 캐시 읽기는 $0.20에서 $0.10으로 움직입니다. 긴 구간 출력은 둘 다 $15이고, 긴 구간 캐시 읽기는 $0.40에서 $0.20으로 움직입니다. gpt-6-sol은 카탈로그에 남아 있습니다. 이번 읽기에서 그 공개 그룹에는 6.1에 없는 openai-premium이 포함됩니다. 6.1로 바꿀 때는 완료 결과의 모델 이름을 고정하세요. 다른 ID에 떨어진 결과는 이번 전환이 아닙니다.

실패하는 형태

reasoning.effort: none
reasoning.effort: minimal
Chat Completions 요청에 tools를 실음

none과 minimal은 HTTP 400을 반환합니다. none을 받는 gpt-6-sol이나 gpt-6-luna에서 옮길 때는 low에서 다시 비교하고, 요청에서 none을 빼세요. 도구, 컴퓨터 사용, 파일 검색, 웹 검색은 Responses를 탑니다. Chat Completions는 도구가 없는 요청을 받습니다.

트래픽을 옮기기 전에 확인할 일

gpt-6.1-sol을 고정합니다. 완료 결과의 모델 이름도 그 ID여야 합니다.
공개 가격은 openai-award 또는 openai-stable로 추정하고, 키 그룹은 실패 비용으로 고릅니다.
민감 정보가 없는 집합 하나를 low, medium, high, xhigh, max에서 다시 재생합니다. none과 minimal은 400을 반환합니다.
도구는 Responses에 둡니다. Chat Completions 예에는 도구가 없습니다.
입력 토큰 272,000인 프롬프트와 272,001인 프롬프트의 가격을 각각 매깁니다. 뒤의 것은 요청 전체에 긴 구간 단위 가격을 씁니다.
예산은 카탈로그의 두 구간으로 잡습니다. 모델 페이지의 Fast, Batch, Flex, 지역 할증은 사용 기록에 실제로 나타난 금액을 따릅니다.
위의 캐시 예를 쓰기 전에 사용 기록의 캐시 토큰 수를 읽습니다.
가장 어려운 과학 연구는 gpt-6-astra에 둡니다. gpt-6-sol은 계속 쓸 수 있습니다.

출처

확인일: 2026년 9월 30일. Modelflare는 벤치마크를 독립적으로 재현하지 않았습니다.

출시 페이지: https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/
모델 페이지: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
GPT-6 가이드의 6.1 절: https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
시스템 카드 부록: https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol
Modelflare 가격 API: https://modelflare.dev/api/pricing
가격 페이지: https://modelflare.dev/pricing/gpt-6.1-sol