GPT-6.1 Sol: OpenAI liefert Nahezu-Astra-Leistung zum Preis des Modells, das es ersetzt

OpenAI veröffentlichte GPT-6.1 Sol am 29. September 2026 auf seiner DevDay-2026-Keynote – eine Aktualisierung der High-End-Stufe GPT-6 Sol, die eine Woche zuvor erschienen war, zum exakt gleichen Preis von 2 $ pro Million Input-Tokens und 10 $ pro Million Output-Tokens, und vom Anbieter positioniert als Annäherung an GPT-6 Astra, das Flaggschiff für 10 $/50 $, zu etwa einem Fünftel seiner Kosten pro Token. Das Ungewöhnliche ist nicht der Preis. Es ist, dass die gleich teure, eine Woche später erscheinende Aktualisierung einen Sprung bei der Leistungsfähigkeit beansprucht und dass zum Zeitpunkt dieses Textes kein unabhängiger Evaluator sie bewertet hat. Jede Leistungszahl in diesem Artikel, die von OpenAI stammt, ist als solche gekennzeichnet, weil es noch nichts gibt, womit man sie abgleichen könnte.

Was tatsächlich ausgeliefert wurde, und wann

Die Veröffentlichung ist für eine DevDay-Ankündigung ungewöhnlich gut dokumentiert, was an sich schon bemerkenswert ist: Innerhalb von Stunden gab es eine Modellseite, eine Preistabelle, einen Nachtrag zur System Card und einen festgeschriebenen Eintrag im öffentlichen API-Schema des Anbieters – einen Commit mit dem Titel „Add gpt-6.1-sol model to model enums“ am 29. September um 17:16 UTC, wobei die Parent-Revision die Zeichenfolge kein einziges Mal enthielt. Das eigene Changelog des Anbieters endet jedoch weiterhin mit der Veröffentlichung von GPT-6 Sol und GPT-6 Luna am 22. September; der Eintrag zu 6.1 Sol ist dort noch nicht dokumentiert, sodass die Modellseite und der Ankündigungsbeitrag die maßgebliche Aufzeichnung sind.

Die konkrete Gestalt davon:

• Modell-ID: gpt-6.1-sol, ein Snapshot, keine datierte Variante — Sie sind immer auf dem aktuellen Build.
• Verfügbarkeit: ab heute für Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu-Nutzer in ChatGPT Work und Codex sowie über die API. Ausdrücklich nicht im Consumer-Chat-Produkt, was OpenAI ausdrücklich angibt, statt es der Ableitung zu überlassen.
• Kontext: 1.050.000 Token, 128.000 maximale Ausgabe, Wissens-Cutoff 30. April 2026.
• Reasoning-Steuerung: niedrig, mittel (Standard), hoch, xhigh und max — fünf Stufen, nicht sechs. GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra akzeptieren nicht mehr den none-Aufwand, den GPT-6 Sol und GPT-6 Luna akzeptieren.
• Modalitäten: Text und Bild als Eingabe, Text als Ausgabe. Audio- und Videoeingabe werden nicht unterstützt.
• Tools: Websuche, Dateisuche, Bildgenerierung, Code-Interpreter, gehostete Shell, apply patch, Skills, Computer Use, MCP und Tool-Suche — alles über die Responses API. Chat Completions funktioniert nur ohne Tools.
• Nicht unterstützt: Fine-Tuning. Dies ist ein Modell, das Sie per Prompt steuern, nicht eines, das Sie trainieren.
• Angekündigt, nicht ausgeliefert: eine Ultrafast-Stufe. OpenAI sagt, dass es GPT-6.1 Sol Ultrafast „in den kommenden Tagen“ anbieten wird, mit bis zu 8x schnellerer Token-Generierung in Codex, ohne Angabe von Preis und Datum.

Zwei Zeilen verdienen einen zweiten Blick. Die fünfstufige Effort-Leiter bedeutet, dass ein Prompt, der none als billiges Schlupfloch nutzte, bei 6.1 Sol die Validierung nicht bestehen wird, und der Anbieter veröffentlicht Migrationshinweise für genau diesen Wechsel von gpt-6-sol. Und die Ultrafast-Zeile ist es wert, sorgfältig gelesen zu werden: Dieselbe Stufe ist für GPT-6 Astra bereits allgemein verfügbar und für GPT-5.6 Sol in der Vorschau, sodass 6.1 Sol als bevorstehende Ergänzung einer Stufe beschrieben wird, die für andere Modelle existiert – nicht als neue Stufe.

Die Preisgestaltung – und wo sie wirklich weh tut

Der beworbene Preis ist unverändert gegenüber GPT-6 Sol: 2,00 $ pro Million Eingabe-Tokens und 10,00 $ pro Million Ausgabe-Tokens, wobei Cache-Schreibvorgänge 2,50 $ kosten. Die eigene Darstellung des Anbieters in der Ankündigung ist ein Vergleich mit seinem Flaggschiff, bei dem 2 $/10 $ ein Fünftel von GPT-6 Astras 10 $/50 $ ausmachen – was eine echte Lücke ist und zugleich die uninteressanteste Zahl auf dem Datenblatt, denn GPT-6 Sol kostete bereits 2 $/10 $.

Was sich geändert hat, ist die Zeile für gecachte Eingaben, und sie ist diejenige, die Budgets bewegt. GPT-6.1 Sol berechnet für gecachte Eingaben 0,10 $ pro Million Tokens gegenüber den 0,20 $ von GPT-6 Sol – halb so teuer und 5 % des Preises für nicht gecachte Eingaben. Für alles, was ein langes Präfix über Anfragen hinweg wiederverwendet, haben sich die effektiven Eingabekosten dieses Präfixes gerade halbiert, zusätzlich zur Verbesserung des Modells, und das ist die Zahl, die man modellieren muss, wenn man einen Agenten bepreist, der Kontext zwischen den Turns mitführt.

Die Multiplikatoren, von der Preisseite des Anbieters:

• Standard: $2.00 Eingabe / $0.10 zwischengespeichert / $2.50 Cache-Schreibvorgang / $10.00 Ausgabe.
• Schnellmodus: genau 2x Standard — $4.00 / $0.20 / $5.00 / $20.00. Nicht mit EU-Datenresidenz verfügbar.
• Batch und Flex: 50 % des Standards — $1.00 / $0.05 / $1.25 / $5.00.
• Regionale Verarbeitung: ein Aufschlag von 10 %, sofern verfügbar; US- und EU-Residenz werden bei diesem Modell beide unterstützt.
• Lange Prompts: alles über 272.000 Eingabe-Tokens wird für die gesamte Anfrage mit 2x Eingabe- und Cache-Tarifen und 1,5x Ausgabe neu bepreist — $4.00 / $0.20 mit $15.00 Ausgabe. Dass die Ausgabeseite um 1,5x statt auf das Doppelte steigt, ist die sanftere Seite an diesem Long-Context-Schritt dieser Familie.

Die Long-Context-Zeile ist die, um die herum man planen sollte. Das Kontextfenster umfasst eine Million Token, aber die Preisschwelle liegt bei 272.000 – die praktische Obergrenze für eine einzelne Anfrage ist also eine Budgetentscheidung, keine Fensterentscheidung, und eine Dokument-Pipeline, die darüber hinausdriftet, zahlt für die gesamte Anfrage das Doppelte statt nur für den Überschuss.

Was OpenAI behauptet, und was noch niemand gemessen hat

Jede bisher für GPT-6.1 Sol veröffentlichte Leistungszahl ist vom Anbieter gemeldet und nicht reproduziert. Die Ankündigung von OpenAI beschreibt Verbesserungen bei fünf Evaluierungen:

• DeepSWE v1.1 (komplexe Softwareentwicklung in echten Codebasen) – erreicht GPT-6 Astra bei etwa einem Fünftel der Kosten und übertrifft das beste Ergebnis von GPT-6 Sol um 6,4 Prozentpunkte bei geringerem Reasoning-Aufwand.
• GDP.pdf (professionelle Fragen zu komplexen PDFs) – erzielt eine höhere Punktzahl als Claude Opus 5.5 mit Fallbacks bei weniger als der Hälfte der Kosten pro Aufgabe und nähert sich Astra bei etwa einem Fünftel der Kosten pro Aufgabe an.
• AutomationBench 1.0.6 (47 Tools, mehrstufige Geschäftsworkflows) – 2,2 Prozentpunkte über Claude Opus 5.5 bei mittlerem Aufwand zu etwa einem Drittel der Kosten und 4,8 Punkte besser als GPT-6 Sol bei derselben Einstellung.
• OSWorld 2.0 Offline-Set (Computernutzung) – sieben Punkte über GPT-6 Sol bei maximalem Aufwand für weniger als die Hälfte der Kosten und innerhalb von 2,1 Punkten von Astra bei etwa einem Siebtel der Kosten pro Aufgabe.
• Terminal-Bench Science 0.1 (Datenanalyse, Simulation, Theorembeweise) – mehr als das Doppelte von GPT-6 Sols Ergebnis bei maximalem Aufwand; durchschnittlich 5,47 $ pro Aufgabe gegenüber 23,21 $ für Opus 5.5 und 23,80 $ für Astra. OpenAI merkt an, dass Astra mit 68,1 % weiterhin das Feld anführt.

Die beiden Zahlen hier, die keine Fähigkeitswerte sind, sind die interessanteren, denn sie sind Aussagen zur Fehlerquote und nicht zur Bestenliste. Zur Faktenrichtigkeit berichtet OpenAI, dass der Anteil der Antworten mit mindestens einem sachlichen Fehler bei geringem Reasoning-Aufwand von 11,4 % auf 7,7 % sinkt – eine Verringerung um etwa 32 % – und gibt an, dass die Fehlerquote über die getesteten Einstellungen hinweg um höchstens 1,9 Punkte von Astra abweicht. Bei der Zuverlässigkeit von Tools sinkt der Anteil der Fälle, in denen der Agent dem Nutzer nicht mitteilt, dass sein Suchtool defekt ist, auf 2,1 %, gegenüber 4,9 % für GPT-6 Sol, 1,5 % für GPT-6 Astra und 28,7 % für GPT-6 Luna.

Beide enthalten die eigenen Einschränkungen des Anbieters, und diese sind ungewöhnlich spezifisch: Der Faktualitätsdatensatz besteht aus de-identifizierten Gesprächen, in denen Nutzer einen Fehler eines früheren Modells gemeldet hatten, und die Aufgaben zur Tool-Offenlegung wurden ausgewählt, um Fehlverhalten hervorzurufen. Keines von beiden ist eine Aussage über die typische Nutzung, und OpenAI sagt das auch. Betrachten Sie sie als die Beschreibung des Anbieters seiner eigenen Zuverlässigkeitsarbeit, nicht als gemessene Fakten.

Das unabhängige Bild ist dünner, als man es für einen Launch nahe am Flaggschiff erwarten würde. Artificial Analysis – der Evaluator, gegen dessen Intelligence Index der Rest dieser Familie üblicherweise zitiert wird – hat keinen Eintrag für GPT-6.1 Sol: Seine Modell-URL liefert 404, und die Zeichenfolge taucht nirgends in seinen Leaderboard-Daten auf, die sehr wohl GPT-6 Sol, GPT-6 Astra und GPT-6 Luna über ihre Reasoning-Konfigurationen hinweg enthalten. Der nächstliegende verfügbare Anker ist das Modell, das dieses ersetzt: Artificial Analysis bewertet GPT-6 Sol mit 48 auf seinem Intelligence Index in der Max-Effort-Konfiguration, bei 1,05 US-Dollar Evaluierungskosten pro Aufgabe, wobei über den Durchlauf hinweg 77 Millionen Token erzeugt werden, bei 78 Token pro Sekunde. Solange 6.1 Sol keine vergleichbare Zeile hat, lautet die ehrliche Zusammenfassung der Fähigkeitsbehauptung, dass Open​AI sagt, es sei ein großer Schritt, und noch niemand eine Zahl veröffentlicht hat, die dem zustimmt oder widerspricht.

Der Name, und das Modell, das nie ankam

Die GPT-6-Linie liest sich als drei Stufen — Astra an der Spitze, Sol darunter, Luna ganz unten — plus ein Geist. Dieser Geist ist GPT-6.1 Astra, die geplante Flaggschiff-Auffrischung, von der das Wall Street Journal am 28. September berichtete, dass sie verworfen worden sei, wobei das Frontier-Training pausiert wurde. Wir haben diese Entscheidung in einem eigenen Beitrag behandelt, statt sie hier erneut aufzurollen. Was für die Lektüre dieser Veröffentlichung zählt, ist die Form, die sie hinterlässt: eine Anhebung der Versionsnummer um 0.1 für die mittlere Stufe, die die Verbesserungen mit sich bringt, die andernfalls an ein Flaggschiff gegangen wären, wobei die Positionierungszeile der Modellseite selbst die Absicht unmissverständlich formuliert — Astra-nahe Leistung für komplexe Arbeit zu geringeren Kosten. GPT-6.1 Sol ist nicht so sehr eine Iteration des Sols der letzten Woche als vielmehr der Ersatz für ein Modell, das nie ausgeliefert wurde.

Wo das für uns steht, ehrlich gesagt

OrcaRouter routet GPT-6.1 Sol noch nicht. Der öffentliche Katalog enthält keinen Eintrag dafür, und wir werden ein Modell, das wir nicht bereitstellen können, nicht so beschreiben, als könnten wir es. Was wir hingegen anbieten, ist das Modell, das es ersetzt: GPT-6 Sol auf OrcaRouter kostet denselben Listenpreis von $2.00 für Input / $10.00 für Output, wobei beide Kontextstufen-Zeilen veröffentlicht sind, zusammen mit GPT-6 Astra darüber und GPT-6 Luna darunter.

Der entscheidende Grund für eine Aktualisierung zum gleichen Preis statt für eine Preissenkung: Weil wir den Listenpreis des Anbieters ohne Aufschlag weitergeben, kostet GPT-6.1 Sol an dem Tag, an dem es in den Katalog kommt, genau das, was Open​AI dafür berechnet, ohne Preisanpassungsverzögerung auf unserer Seite — und weil ein einziger API-Schlüssel jeden Anbieter erreicht, den wir führen, ist die Umstellung einer Workload darauf eine Änderung der Modell-ID, kein neuer Vertrag. Bei einer Substitution, bei der der etablierte Anbieter und der Ersatz exakt gleich viel kosten, ist das der Unterschied zwischen einer einzeiligen Änderung und einem Migrationsprojekt. Bis dahin ist die vernünftige Vorgehensweise bei einem nicht bewerteten Modell, es aus einem Produktionspfad herauszuhalten und bei Fehlern des primären Modells ein Failover auf ein bewährtes Schwestermodell zu nutzen — was zugleich der billigste Weg ist, herauszufinden, ob die Behauptungen des Anbieters für Ihre Workload zutreffen.

Was Sie in den nächsten zwei Wochen beachten sollten

Drei Dinge würden die Fragen klären, die dieses Release offen lässt, und keines davon ist bisher enthalten. Erstens: Ein unabhängiger Score – eine einzelne Zeile bei Artificial Analysis für GPT-6.1 Sol würde die größte Behauptung in der Ankündigung zu etwas Überprüfbarem machen, und sie ist die Zahl, die am ehesten Beschaffungsentscheidungen beeinflussen dürfte. Zweitens, der Ultrafast-Preis: OpenAI hat die Stufe „in den kommenden Tagen“ für Codex mit bis zu 8-facher Generierungsgeschwindigkeit versprochen, aber eine angekündigte Serving-Stufe ohne Zahl ist ein Versprechen, kein Produkt, und der 2x-Standard-Tarif des Fast-Modus ist der einzige Anker, um zu erraten, was sie kosten wird. Drittens: ob die Verbesserung der Faktenrichtigkeit von 11,4 % auf 7,7 % den Kontakt mit einem Harness übersteht, der nicht von OpenAI stammt – denn das und die Offenlegungsrate des Suchtools sind die beiden Behauptungen, die es rechtfertigen würden, Produktions-Traffic zu verlagern statt nur einer Zeile im Leaderboard.

Die ehrliche Zusammenfassung lautet, dass GPT-6.1 Sol ein echtes Release mit einer echten Preistabelle, einer dokumentierten API-Oberfläche und einer Reihe von Anbieterzahlen ist, die größer sind, als ein 0.1-Sprung üblicherweise mit sich bringt. Das Preisargument ist einfach: Es kostet so viel wie das Modell, das es ablöst, und seine gecachte Eingabe kostet halb so viel. Das Fähigkeitsargument liegt vollständig bei Open​AI, bis jemand anderes es misst — was genau der Grund dafür ist, jetzt das Datenblatt und in einer Woche die Benchmarks zu lesen.

GPT-6.1 Sol ist noch nicht in unseren Routen enthalten. Sobald es so weit ist, wird es in dem vollständigen Modellkatalog zum eigenen Listenpreis von Open​AI ohne Aufschlag erscheinen, neben den über 200 Modellen, die bereits hinter einem API-Schlüssel stehen.