GPT-6.1 Sol: thông số, giá và truy cập Modelflare

Bản ghi có nguồn về gpt-6.1-sol: thông số đã công bố, giá ngữ cảnh ngắn và dài, cách đọc các so sánh lúc ra mắt ngày 29 tháng 9 năm 2026, cùng nhóm và giá người dùng Modelflare được trả về ngày 30 tháng 9 năm 2026.

OpenAI phát hành GPT-6.1 Sol vào ngày 29 tháng 9 năm 2026. ID mô hình trên API là gpt-6.1-sol. Trang ra mắt mô tả nó là bản nâng cấp của gpt-6-sol: gần gpt-6-astra ở lập trình phức tạp, dùng máy tính và công việc chuyên môn, với giá đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn bằng một phần năm của Astra. Đầu vào đã cache là $0.10 cho mỗi một triệu token, bằng 5% đầu vào tiêu chuẩn và một nửa lần đọc cache của gpt-6-sol. Với nghiên cứu khoa học khó nhất, trang ra mắt vẫn chỉ Astra. gpt-6-sol vẫn dùng được.

Bài viết này giữ ba lớp tách riêng. Thông số và giá lấy từ trang ra mắt và trang mô hình của OpenAI. Các so sánh benchmark chép đúng phần chênh, chi phí và điều kiện mà trang ra mắt thực sự nêu. Modelflare không chạy lại chúng. Nhóm và giá người dùng lấy từ GET https://modelflare.dev/api/pricing đã đọc ngày 30 tháng 9 năm 2026. Một câu của nhà cung cấp như “khoảng một phần năm chi phí” mô tả thiết bị thử của chính OpenAI.

Kết luận sau khi đối chiếu

Giá niêm yết ngữ cảnh ngắn là $2 đầu vào, $0.10 đọc cache, $2.50 ghi cache và $10 đầu ra cho mỗi một triệu token. Trên 272,000 token đầu vào, đầu vào và cache được nhân đôi, đầu ra được nhân 1.5 cho cả yêu cầu, tức $4 / $0.20 / $5 / $15. Dòng giá Modelflare cùng ngày viết đúng cặp đó trong hai bậc pricing_rules. request_rules trên dòng đó trống, nên đơn giá danh mục không bị nhân thêm Fast, Batch, Flex hay phụ phí khu vực.

Các nhóm công khai có thể chọn là openai-award (0.03) và openai-stable (0.08). openai-premium là nhóm công khai, và mô hình này không được gắn vào đó. Dòng mô hình còn nêu openai-enterprise và openai-first-topup không công khai. Phản hồi công khai không có hệ số enterprise, nên bài viết này không in giá người dùng enterprise.

Thông số đã công bố

Hạng mục GPT-6.1 Sol
ID mô hình gpt-6.1-sol
Phát hành 29 tháng 9 năm 2026, OpenAI API
Cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 tokens
Đầu vào tối đa 922,000 tokens
Đầu ra tối đa 128,000 tokens
Đầu vào → đầu ra Văn bản và hình ảnh → văn bản
Mốc kiến thức 30 tháng 4 năm 2026
reasoning.effort low, medium (mặc định), high, xhigh, max
Effort không được nhận none, minimal
Gọi công cụ Responses API
Chat Completions Được hỗ trợ, không có công cụ
Endpoint được liệt kê Chat Completions, Responses, Batch
Trang mô hình ghi là không hỗ trợ Realtime, Assistants, tinh chỉnh, Embeddings, tạo hình ảnh, video, giọng nói

Trang mô hình còn nói mô hình hỗ trợ lưu trú dữ liệu tại Mỹ và EU, và Fast không dùng được cùng lưu trú dữ liệu EU. Dòng giá Modelflare đọc cho bài viết này không có công tắc lưu trú. Hãy đọc lưu trú từ trang mô hình, và giữ nó tách khỏi một tham số gateway.

Đầu vào tối đa 922,000 khớp cửa sổ ngữ cảnh 1,050,000 và đầu ra tối đa 128,000: 1,050,000 − 128,000 = 922,000. Token suy luận chiếm ngữ cảnh và được tính phí như token đầu ra. max_output_tokens giới hạn cùng lúc token suy luận, đầu ra nhìn thấy và token định dạng. Khi chạm giới hạn đó, trạng thái phản hồi là incomplete và lý do là max_output_tokens.

Giá chính thức

Ngữ cảnh ngắn và ngữ cảnh dài

Số tiền là đô la Mỹ cho mỗi một triệu token. Bậc ngắn là trang mô hình. Bậc dài là quy tắc ghi ở đó: trên 272,000 token đầu vào, đầu vào và cache được nhân đôi, đầu ra được nhân 1.5, và cả yêu cầu dùng bậc dài. Cột Sol và Astra lấy từ pricing_rules của các mô hình đó trong phản hồi giá Modelflare cùng ngày. Bậc ngắn của chúng khớp giá niêm yết đã công bố.

Mỗi 1M token 6.1 ngắn 6.1 dài Sol ngắn Sol dài Astra ngắn Astra dài
Đầu vào $2 $4 $2 $4 $10 $20
Đọc cache $0.10 $0.20 $0.20 $0.40 $1 $2
Ghi cache $2.50 $5 $2.50 $5 $12.50 $25
Đầu ra $10 $15 $10 $15 $50 $75

Số nguyên 272,000 vẫn ở bậc ngắn: điều kiện của dòng giá là input_context_tokens <= 272000. Từ 272,001 trở lên thì bậc dài áp dụng, kể cả 272,000 token đầu. Đọc cache của 6.1 bằng một nửa Sol. Đầu vào và đầu ra tiêu chuẩn bằng một phần năm Astra. Đọc cache không bằng một phần năm Astra. Đọc cache ngữ cảnh ngắn của Astra là $1.

Các bậc chính thức khác

Trang mô hình nêu thêm ba hệ số chính thức: Fast là 2× Standard, Batch và Flex thấp hơn Standard 50%, và xử lý theo khu vực cộng 10% ở nơi có. Trang ra mắt cũng nói Ultrafast sẽ được đưa vào Codex trong vài ngày tới, với tốc độ sinh token tới 8× tốc độ chuẩn. Trên dòng giá Modelflare ngày 30 tháng 9 năm 2026, request_rules trống, has_request_rules là false, và không có ID mô hình Ultrafast. Hãy lập ngân sách một cuộc gọi Modelflare bằng hai bậc ở trên. Hệ số chính thức đã vào hóa đơn hay chưa thì bản ghi sử dụng trả lời.

Cách đọc benchmark

Trang ra mắt công bố phần chênh và chi phí, không phải một bảng điểm tuyệt đối có thể chép ra. Bảng dưới chỉ giữ những so sánh mà trang nêu. Các câu về chi phí mô tả thiết bị thử của OpenAI. Modelflare không chạy lại các bài kiểm tra.

Đánh giá So sánh trang ra mắt nêu Điều kiện
DeepSWE v1.1 Ngang Astra; cao hơn điểm tốt nhất của Sol 6.4 điểm phần trăm Reasoning effort thấp hơn, chi phí khoảng một phần năm
GDP.pdf Cao hơn Opus 5.5 có fallback; tiến gần Astra Trên các mức reasoning đã thử; dưới một nửa chi phí của Opus, khoảng một phần năm chi phí của Astra
AutomationBench Cao hơn Opus 5.5 2.2 điểm phần trăm; cao hơn Sol cùng mức 4.8 điểm phần trăm medium; khoảng một phần ba chi phí của Opus
Tập offline OSWorld 2.0 Cao hơn Sol 7 điểm phần trăm; trong phạm vi 2.1 điểm phần trăm so với Astra max; partial reward, v2026.08.08; dưới một nửa chi phí của Sol, khoảng một phần bảy chi phí của Astra
Terminal-Bench Science 0.1 Hơn gấp đôi điểm của Sol; Astra vẫn cao nhất, ở 68.1% max; chi phí trung bình mỗi tác vụ $5.47 cho 6.1, $23.21 cho Opus 5.5, $23.80 cho Astra
Tính đúng sự kiện Tỷ lệ câu trả lời có ít nhất một lỗi sự kiện giảm từ 11.4% xuống 7.7% low; trong phạm vi 1.9 điểm phần trăm so với Astra

Mẫu tính đúng sự kiện là các hội thoại đã xóa danh tính, nơi người dùng từng đánh dấu một lỗi trước đó. Trang ra mắt nói các prompt này cố ý khó và không phải lưu lượng điển hình. Số đô la của Terminal-Bench Science là chi phí trung bình mỗi tác vụ do OpenAI công bố, không phải giá nhóm của Modelflare. 68.1% của Astra vẫn là điểm khoa học cao nhất, và trang ra mắt nói hãy giữ nghiên cứu khoa học khó nhất trên Astra.

Các bài kiểm tra căn chỉnh trên cùng trang thêm một bộ tỷ lệ thất bại được làm khó có chủ đích. Khi công cụ tìm kiếm bị hỏng, tỷ lệ câu trả lời ở max effort không nói cho người dùng là 2.1% với 6.1, 4.9% với Sol, 1.5% với Astra và 28.7% với Luna. Trang ra mắt nói không quan sát thấy nỗ lực nào nhằm vòng qua bộ rà soát an toàn tự động, giống Astra và Sol. Chi tiết nằm trong phụ lục system card của GPT-6.1 Sol. Các tỷ lệ này không phải tỷ lệ sự cố trên lưu lượng thường.

Giá và nhóm của Modelflare

Ngày 30 tháng 9 năm 2026, gpt-6.1-sol có input_price 2, completion_ratio 5, cache_ratio 0.05 và create_cache_ratio 1.25. billing_mode là tiered_expr. Đơn giá bậc ngắn là $2 đầu vào, $0.10 đọc cache, $2.50 ghi cache và $10 đầu ra. Bậc dài là $4 / $0.20 / $5 / $15. Loại endpoint là openai, openai-response và openai-response-compact.

Các nhóm công khai có thể chọn mà có mô hình này là hai nhóm dưới đây. Nhóm được chọn trên khóa. Cả hai nhóm gọi cùng một ID mô hình.

Bảng giá

Nhóm Hệ số Bậc Đầu vào / 1M Đọc cache / 1M Ghi cache / 1M Đầu ra / 1M
openai-award 0.03 Đầu vào tối đa 272,000 $0.06 $0.003 $0.075 $0.30
openai-award 0.03 Đầu vào trên 272,000, cả yêu cầu $0.12 $0.006 $0.15 $0.45
openai-stable 0.08 Đầu vào tối đa 272,000 $0.16 $0.008 $0.20 $0.80
openai-stable 0.08 Đầu vào trên 272,000, cả yêu cầu $0.32 $0.016 $0.40 $1.20

Mô tả danh mục của openai-award là định tuyến ưu tiên giá cho development, test và tải linh hoạt, nhạy với ngân sách và có thể thử lại, cùng mức bảo vệ trúng cache 65% mỗi ngày đã nêu cho request đủ điều kiện và bồi thường khi thiếu. Mô tả của openai-stable là development hằng ngày, dự án dài hơn và production khi sự ổn định quan trọng, với mức bảo vệ đã nêu là 75% mỗi ngày. Cả hai câu đều là chữ trong định nghĩa nhóm. Bài viết này không đo riêng tỷ lệ trúng.

Dòng mô hình còn liệt kê openai-enterprise. Cùng phản hồi công khai không có hệ số của nhóm đó trong group_definitions hay group_ratio, nên bảng trên bỏ nó ra. openai-first-topup không công khai có hệ số 0.015, được mô tả là mở khóa khi một lần nạp đạt $20. Nó không phải nhóm công khai có thể chọn. Khi một khóa còn có nhóm fallback, request rời nhóm chiến dịch được tính theo nhóm thực sự phục vụ nó. openai-premium công khai có hệ số 0.13, và enable_groups của mô hình này không gồm nó.

Ba ví dụ tính

Hai dòng đầu rơi vào bậc ngắn. Dòng thứ ba là 280,000 token đầu vào, nên cả yêu cầu dùng bậc dài. Dòng cache giả định bản ghi sử dụng tính những token đầu vào đó là một lần trúng cache.

Yêu cầu Giá niêm yết openai-award openai-stable
100,000 đầu vào chưa cache, 5,000 đầu ra $0.2500 $0.0075 $0.0200
100,000 đọc cache, 5,000 đầu ra $0.0600 $0.0018 $0.0048
280,000 đầu vào chưa cache, 10,000 đầu ra $1.2700 $0.0381 $0.1016

Dòng đầu là 0.1 × $2 + 0.005 × $10 = $0.25. Dòng thứ hai là 0.1 × $0.10 + 0.005 × $10 = $0.06. Dòng thứ ba là 0.28 × $4 + 0.01 × $15 = $1.27, và các ô nhóm nhân 0.03 hoặc 0.08. Áp đơn giá bậc ngắn cho 280,000 token đó sẽ ra $0.0198 trên award, và đó không phải giá của dòng này. Trang trực tiếp là trang giá gpt-6.1-sol. Toàn bộ danh mục là Mô hình và giá.

Development và test có thể thử lại dùng openai-award. Với production hằng ngày và dự án dài hơn, danh mục mô tả openai-stable là mặc định loại đó. Hai hệ số là 3% và 8% của giá danh mục bậc ngắn và bậc dài. Chúng không phải 3% và 8% của một giá đã được nhân Fast, Batch, Flex hoặc phụ phí khu vực.

Cách gọi trên Modelflare

Tạo khóa trên openai-award hoặc openai-stable. Gửi đúng ID mô hình gpt-6.1-sol. URL gốc chuẩn là https://modelflare.dev/v1. Cùng API đó cũng được đăng tại https://cf.modelflare.dev/v1 và https://origin.modelflare.dev/v1. Tên miền gốc là site chuẩn.

Gọi công cụ dùng Responses. Effort mặc định đã là medium. Yêu cầu dưới đây đặt nó ra rõ.

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": "Hãy rà soát kế hoạch migration này và liệt kê ba giả định cần bổ sung kiểm thử nhất."
  }'

Chat Completions có thể gửi văn bản không kèm công cụ. Tên trường là 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": "Hãy rà soát kế hoạch migration này và liệt kê ba giả định cần bổ sung kiểm thử nhất."
      }
    ]
  }'

POST /v1/responses/compact được liệt kê trên mô hình này. Đó là thao tác nén trên gpt-6.1-sol, không phải ID mô hình thứ hai. Đầu vào hình ảnh dùng mảng nội dung thông thường trên tin nhắn của người dùng. Khác biệt giữa hai lối vào nằm ở So sánh Responses API và Chat Completions. Cách lượng dùng khớp hóa đơn nằm ở Theo dõi chi phí AI API.

Khác biệt yêu cầu so với GPT-6 Sol

Giá niêm yết đầu vào và đầu ra ở bậc ngắn trùng gpt-6-sol, còn đọc cache chuyển từ $0.20 xuống $0.10. Đầu ra bậc dài là $15 ở cả hai, và đọc cache bậc dài chuyển từ $0.40 xuống $0.20. gpt-6-sol vẫn trong danh mục. Ở lần đọc này, nhóm công khai của nó có openai-premium, thứ mà 6.1 không có. Khi chuyển sang 6.1, hãy ghim tên mô hình trên kết quả đã hoàn tất. Kết quả rơi vào ID khác thì không phải lần chuyển này.

Các dạng bị lỗi

reasoning.effort: none
reasoning.effort: minimal
mang tools trong yêu cầu Chat Completions

none và minimal trả về HTTP 400. Khi chuyển từ gpt-6-sol hoặc gpt-6-luna, cả hai đều nhận none, hãy so lại ở low và bỏ none khỏi yêu cầu. Công cụ, computer use, tìm file và tìm web đi qua Responses. Chat Completions mang các yêu cầu không có công cụ.

Việc cần đối chiếu trước khi chuyển lưu lượng

  1. Ghim gpt-6.1-sol. Tên mô hình trên kết quả đã hoàn tất cũng phải là ID đó.
  2. Ước giá công khai trên openai-award hoặc openai-stable, và chọn nhóm khóa theo chi phí của thất bại.
  3. Phát lại một tập không chứa thông tin nhạy cảm ở low, medium, high, xhigh và max. none và minimal trả về 400.
  4. Đặt công cụ trên Responses. Ví dụ Chat Completions không mang công cụ.
  5. Định giá một prompt ở 272,000 token đầu vào và một prompt ở 272,001. Prompt sau dùng đơn giá bậc dài cho cả yêu cầu.
  6. Lập ngân sách bằng hai bậc danh mục. Fast, Batch, Flex và phụ phí khu vực trên trang mô hình theo số tiền thực sự xuất hiện trên bản ghi sử dụng.
  7. Đọc số token đã cache trên bản ghi sử dụng trước khi dùng ví dụ cache ở trên.
  8. Giữ nghiên cứu khoa học khó nhất trên gpt-6-astra. gpt-6-sol vẫn dùng được.

Nguồn

Đối chiếu ngày 30 tháng 9 năm 2026. Modelflare không tái hiện độc lập các benchmark.