GPT-6.1 Sol לעומת GPT-6 Sol Pro: האחד הוא מודל, האחר הוא הגדרה
- typesafeחדשTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 397 tok/s
- OpenAIחדשOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2237אינטליגנציה
- OpenAIחדשOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicחדשAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIחדשGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $5.00 לכל 1M טוקנים · 195 tok/s
- OrcaחדשOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 1141 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 54 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 106 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 220 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534אינטליגנציה68כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Pro 08132026-08-1236אינטליגנציה69כתיבת קוד
- xAISpaceXAI: Grok 4.62026-08-1244אינטליגנציה77כתיבת קוד
התשובה הקצרה היא ש-GPT-6.1 Sol ו-GPT-6 Sol Pro אינם שני מודלים שמתחרים על אותו מקום, והשוואת ציוני הבנצ'מרק שלהם היא שגיאת קטגוריה: GPT-6 Sol Pro אינו מודל נפרד כלל. הוא GPT-6 Sol עם reasoning.mode שמוגדר ל-pro ב-Responses API — אותו מזהה, gpt-6-sol, אותו לוח תעריפים, אותו חלון של 1,050,000 טוקנים, שעושה יותר עבודת מודל לפני שהוא מחזיר תשובה סופית ומחייב על הטוקנים הנוספים בתעריפים רגילים. GPT-6.1 Sol הוא פריסה נפרדת לחלוטין עם מזהה משלו, gpt-6.1-sol, ותעריף קלט במטמון שהוא חצי מזה של GPT-6 Sol. אז השאלה האמיתית אינה איזה מהם חכם יותר. השאלה היא האם מודל חדש לגמרי עם הנחת מטמון של 50% גובר על מצב ביצוע במודל ישן יותר שתצורת ה-pro שלו OpenAI טרם תיעדה עבור השכבה החדשה.
שני סוגים שונים של דבר
התחילו ממה שכל שם באמת מתפענח אליו כששמים אותו בבקשה. "GPT-6 Sol Pro" מתפענח אל gpt-6-sol בתוספת פרמטר mode. "GPT-6.1 Sol" מתפענח אל gpt-6.1-sol — תמונת מצב נפרדת בעמוד מודל נפרד, בלי שאזכור של פרמטר mode מופיע בשום מקום בעמוד הזה. האסימטריה הזו היא כל ההשוואה, והיא הסיבה לכך שברשימת המפרטים שלמטה כמעט אין שום דבר שהוא קרב הוגן.
• מה זה — GPT-6.1 Sol הוא פריסת מודל נפרד לעומת GPT-6 Sol Pro, שהוא gpt-6-sol עם reasoning.mode: "pro"
• המזהה שאתה שולח — gpt-6.1-sol לעומת gpt-6-sol
• מחיר קלט — $2.00 למיליון טוקנים לעומת $2.00 למיליון טוקנים; זהה, ומצב pro אינו כולל תוספת תשלום בכרטיס התעריפים של Sol
• מחיר פלט — $10.00 למיליון טוקנים בשניהם; טוקני החשיבה הנוספים של מצב pro מחויבים בתעריף זה
• קלט במטמון — $0.10 למיליון ב-6.1 Sol לעומת $0.20 למיליון ב-Sol, בשני המצבים — השורה היחידה שבה הבחירה נטולת פשרות
• כתיבות למטמון — $2.50 למיליון בשניהם
• חלון הקשר — 1,050,000 טוקנים ו-128,000 פלט מרבי בשניהם
• מאמץ החשיבה — low, medium (ברירת מחדל), high, xhigh, max, כאשר none אינו נתמך ב-6.1 Sol לעומת אותה סולם בתוספת none ב-Sol, ומצב pro בלתי תלוי במאמץ
• קריאה לכלים — Responses API בשניהם; Chat Completions ללא כלים ב-6.1 Sol, בעוד Sol תומך בקריאה לפונקציות ב-Chat Completions רק כאשר המאמץ מוגדר ל-none
• השהיה — אין נתון מפורסם לאף אחד מהם; מצב pro איטי יותר מעצם הגדרתו, מכיוון שהוא מבצע יותר עבודה לפני התשובה הסופית
• עלות למשימה — לא מפורסמת עבור מצב pro, וממילא אינה ניתנת להשוואה משמעותית, מכיוון שהיא תלויה בכמה עבודה נוספת מצב pro מבצע במשימה שלך
קרא את הרשימה הזו ושים לב למבנה שלה: כל שורה היא או זהה, או השוואה בין ערך מתועד לערך שאינו מתועד.
מה מצב Pro באמת נותן, ומה זה עולה
התיאור של OpenAI את מצב pro קצר וכדאי לצטט אותו ולא לנסח אותו מחדש, מפני שהעמימות היא העיקר: הוא "מצב הרצה של Responses API שמחיל יותר עבודת מודל על בקשה לפני החזרת תשובה סופית אחת", הוא יכול לשפר מהימנות במשימות קשות, הוא מגביר את זמן השהיה, והוא "מאגד את הטוקנים מאותה עבודה בשימוש המדווח", בחיוב לפי תעריפי הטוקנים הסטנדרטיים של המודל הנבחר. ההנחיה של הספק עצמו מתי להשתמש בו שמרנית באופן חריג למסמך השקה — מצב pro מיועד למקרים שבהם "שיפור איכות שולי משפיע באופן מהותי על התוצאה", ומצב רגיל מועדף "לעבודה שגרתית, רגישה לשהיה או בעלת נפח גבוה, ובכל פעם שההערכות שלך אינן מראות שיפור משמעותי ממצב pro."
מה שOpenAI לא מפרסמת הוא המכפיל. אין נתון לכל משימה, אין טווח, ואין רשומת מצב פרו בכרטיס התעריפים של Sol. העלות מגיעה כולה כנפח, גלויה באובייקט השימוש תחת אסימוני חשיבה שמחויבים כפלט ולעולם אינם מוחזרים בגוף התגובה. בתעריף של $10.00 למיליון אסימוני פלט, תוספת של 10,000 אסימונים לכל משימה עולה סנט, כך שההחלטה רק לעתים רחוקות נוגעת לכותרת; היא עוסקת בשאלה האם העבודה הנוספת משנה את התוצאה שלך. זו מדידה, לא חיפוש, וזה הדבר היחיד בנוגע לשילוב הזה שקורא יכול להכריע בלי לחכות לבנצ'מרק של אף אחד.
הפער בתיעוד שמכריע את ההתמודדות הזו
עמוד המודל של GPT-6.1 Sol — זה שנושא את גודל חלון ההקשר שלו, בלוק התמחור, סולם המאמץ, רשימת הכלים ורשימת ה-snapshots — אינו מזכיר reasoning.mode, מצב pro או מצב standard בשום מקום. המדריך בפרוזה שמכסה את מצב pro עדיין מציג את התכונה ככזו שפועלת עם "כל מודל GPT-5.6" ואומר למפתחים לשמור על המודל הנבחר שלהם ולהגדיר את reasoning.mode ל-pro במקום לעבור ל-slug נפרד של Pro. בדקנו את שני העמודים, ולא הצלחנו לאשר מתוך התיעוד של OpenAI שקיימת תצורת מצב pro עבור שכבת 6.1. ייתכן שזה עובד; מדריך האב GPT-6 מפרט את מצב pro בין היכולות שהמשפחה נושאת הלאה. אבל "ייתכן שזה עובד" אינו דבר שעליו מבססים נתיב ייצור, וזהו מצב התיעוד הכנה נכון ל-30 בספטמבר 2026.
הפער הזה יוצר החלטה לא־מאוזנת לחלוטין. אם אתם רוצים מצב פרו היום, הבית המתועד שלו הוא GPT-6 Sol — והמחיר של בחירה בו הוא שאתם משלמים $0.20 במקום $0.10 עבור קלט במטמון על כל קידומת שנעשה בה שימוש חוזר, ובנוסף לכל מה שהעבודה הנוספת של מצב הפרו מוסיפה, מול מודל שהציונים שלו כפי שדווחו על ידי הספק מפגרים אחרי אלה של 6.1 Sol בכל משפחת משימות שפרסמה OpenAI. אם אתם רוצים היום את שיעור המטמון של דרג 6.1 ואת מיקומו בבנצ'מרקים, אתם מוותרים על תצורת פרו מתועדת. אין שורה שבה מקבלים את שניהם, כי איש לא אמר לנו אם השני קיים.
להסדיר את זה על התעבורה שלך בתוך אחר צהריים אחד
המדידה לא זוהרת והיא דורשת ניסוי אחד, לא חבילת בנצ'מרק. קח סט משימות שמייצג את העבודה הקשה שלך, הרץ אותו שלוש פעמים, וקרא את אובייקט השימוש בכל פעם: פעם אחת על gpt-6-sol במאמץ בינוני במצב סטנדרטי, פעם אחת על gpt-6-sol במאמץ בינוני כשמצב pro מופעל, ופעם אחת על gpt-6.1-sol במאמץ בינוני. החזק את המאמץ קבוע בכל שלוש הריצות — כל העניין הוא לבודד משתנה אחד בכל פעם. השווה הצלחת משימות, השהיה וסך טוקנים מחויבים. סך הטוקנים של ריצת מצב pro לעומת הסך של מצב סטנדרטי הוא המכפיל שלך על התעבורה שלך; הוא לא יתאים לזה של אף אחד אחר, כי התכנון הוא שכמות העבודה הנוספת משתנה בהתאם לקושי הבקשה.
שתי הערות מעשיות להרצה. ראשית, הרצת 6.1 והרצת Sol הן אותו גוף בקשה עם מחרוזת אחת שהשתנתה, כך שהניסוי זול להקמה וקל לשמור אותו כמבחן רגרסיה. שנית, אם הקריאה במצב פרו על המזהה 6.1 מחזירה שגיאה ולא תוצאה, יש לך את התשובה לגבי פער התיעוד בחינם — ולמדת אותה לפני שהכנסת אותה לשום מקום קרוב לפרודקשן.
שתי התצורות, מפתח אחד
זהו סוג ההשוואה שעולה יותר בתקורה תפעולית מאשר בטוקנים, ושם ניתוב מפסיק להיות הערת שוליים. OrcaRouter מגיש את GPT-6 Sol במחיר המחירון של OpenAI עצמה וללא תוספת, כך שמחירון ה-$2.00 / $0.20 / $10.00 שלמעלה — כולל כלל התמחור מחדש של 272K — מועבר בדיוק כפי שהספק מפרט אותו. המשמעות היא ששלוש זרועות הניסוי שתוארו לעיל יכולות לרוץ דרך נקודת קצה אחת עם מפתח API אחד וללא חוזה שני: שתי תצורות Sol נבדלות בפרמטר, ושכבת 6.1 משתלבת לצדן ברגע שהיא ניתנת לניתוב. עד שזה יקרה, המודל שאפשר לקרוא לו הוא זה שמצב ה-pro שלו מתועד. עבור עבודה קשה בנפח נמוך, שבה שיפור איכות שולי משנה את התוצאה, מצב pro ב-Sol הוא מה שההנחיות של הספק עצמו ממליצות עליו; עבור כל דבר בנפח גבוה או רגיש להשהיה, התצורה הסטנדרטית גם מהירה יותר וגם, בקידומות בשימוש חוזר, יקרה כעת פי שניים לכל טוקן במטמון מאשר השכבה החדשה. כלל ניתוב שמפצל את התעבורה לפי הקו הזה — מצב pro לבקשות שמצדיקות אותו, תצורה זולה יותר עבור עיקר הנפח — הוא שינוי פרמטר בתוך DSL לניתוב ולא ארכיטקטורה מחדש, וזו הגרסה של ההחלטה הזו שתשרוד את רענון המודל הבא.
מי צריך לבחור מה, באופן קונקרטי. אם כבר מדדתם שיפור באמינות ממצב pro במשימות שלכם, הישארו במקום שבו מדדתם אותו והמתינו ש-OpenAI תתעד את המקבילה של 6.1 לפני שתעברו — החיסכון במטמון הוא אמיתי, אבל מדובר בסנטים על קידומת, ומדידה חוזרת של שיפור באיכות עולה יותר ממה שההנחה שווה בעבודה בנפח נמוך. אם מעולם לא מדדתם את מצב pro כלל, מסלול 6.1 הוא נקודת ההתחלה הטובה יותר: הוא המודל החדש יותר, התוצאות שדווחו על ידי הספק שלו מובילות בכל משפחת משימות ש-OpenAI פרסמה, הקלט במטמון שלו הוא חצי מהמחיר, וניתן לבחון מחדש את שאלת ה-pro כשהתיעוד ישלים את הפער. אף אחת מהבחירות אינה שגויה היום. מה ששגוי הוא להניח שהן חלופות, כשאחת מהן היא תיבת סימון על האחרת.
