GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra: un punto di indice, cinque volte il listino

GPT-6.1 Sol e GPT-6 Astra sono il modello di fascia media e il modello di punta di una stessa famiglia, rilasciati a quattro settimane di distanza l'uno dall'altro — Sol il 29 settembre 2026, Astra il 3 settembre 2026 — e fino a questa settimana il confronto tra i due si basava interamente sui numeri di OpenAI. Ora non più. Artificial Analysis li ha valutati entrambi al massimo sforzo di ragionamento sulla stessa versione dell'indice, e il risultato è un divario di 0,84 punti a favore di Astra che si affianca a un divario di costo per singola esecuzione di valutazione pari a 4,5 volte a favore di GPT-6.1 Sol. Sui listini prezzi il rapporto è ancora più netto: Astra costa 5 volte GPT-6.1 Sol su input e output e 10 volte sull'input in cache. La domanda a cui questa pagina risponde è dove quel sovrapprezzo compra qualcosa che si può indicare concretamente, e dove è semplicemente il prezzo di un nome.

Cosa sono i due modelli e cosa ha misurato la scheda

Entrambi accettano testo e immagini in input e restituiscono testo in output, con una finestra di contesto di 1.050.000 token e un massimo di 128.000 token di output, ed entrambi espongono una scala di effort a cinque gradini — low, medium, high, xhigh e max — avendo eliminato l'impostazione noneche GPT-6 Sol accetta ancora. Nessuno dei due supporta il fine-tuning. Le differenze che contano sono quelle indicate dal listino prezzi: Astra è il tier di punta, GPT-6.1 Sol è l'aggiornamento del tier sottostante, e la linea di posizionamento di OpenAI per il modello più recente è "prestazioni quasi-Astra per lavori complessi a un costo inferiore".

Artificial Analysis valuta quell'affermazione sul suo Intelligence Index — dieci valutazioni nella versione v4.3.2, la stessa versione per entrambi i modelli — e registra la data di rilascio che ha per ciascuno. Li valuta entrambi nella configurazione di massimo sforzo che la pagina del modello indica nel suo titolo. Quello che segue è quel confronto, più l'aritmetica dei costi che l'indice non fa al posto tuo.

• GPT-6.1 Sol — rilasciato il 2026-09-29, Intelligence Index 51,8 allo sforzo massimo, 2,00 $ di input / 0,10 $ in cache / 2,50 $ di scrittura in cache / 10,00 $ di output per milione di token.
• GPT-6 Astra — rilasciato il 2026-09-03, Intelligence Index 52,7 allo sforzo massimo, 10,00 $ di input / 1,00 $ in cache / 12,50 $ di scrittura in cache / 50,00 $ di output per milione di token.
• Nessuno dei due — accetta il none come livello di sforzo di ragionamento; entrambi riapplicano il prezzo all'intera richiesta a 2× le tariffe di input e cache e 1,5× l'output una volta che l'input supera i 272.000 token. Il livello a contesto lungo di Astra è 20,00 $ in / 2,00 $ in cache / 75,00 $ out; quello di GPT-6.1 Sol è 4,00 $ / 0,20 $ / 15,00 $.
• Entrambi — supportano la ricerca web, la ricerca file, la generazione di immagini, l'interprete di codice, la shell ospitata, apply patch, le skills, l'uso del computer, MCP e la ricerca di strumenti tramite l'API Responses.

0,84 punti indice, 4,5 volte la fattura di valutazione

Due cifre sono affiancate sulla tabella e insieme costituiscono l'intero argomento. GPT-6 Astra, al massimo impegno, ottiene 52,7. GPT-6.1 Sol, al massimo impegno, ottiene 51,8. Accanto a ciascun punteggio la tabella pubblica quanto è costato eseguire l'indice che vi sta dietro: 3,26 $ per attività per Astra, 0,72 $ per GPT-6.1 Sol. Letta come un'unica frase — 0,84 punti per 4,5 volte il denaro — è il numero più rilevante per le decisioni che entrambe le aziende abbiano pubblicato su questi due modelli.

Entrambi i modelli pubblicano anche un punteggio per ogni punto della scala dell'impegno, il che consente di eseguire il confronto a parità di spesa anziché a parità di impostazione:

• max effort — GPT-6.1 Sol 51.8 a $0,72 per esecuzione contro GPT-6 Astra 52,7 a $3,26.
• xhigh — 51,0 a $0,39 contro 52,4 a $2,31.
• high — 50,2 a $0,32 contro 50,9 a $1,73.
• medium — 47,8 a $0,21 contro 49,6 a $1,54.
• low — 42,1 a $0,13 contro 45,8 a $0,82.

Metti in fila i gradini tra i vari modelli e salta fuori un fatto che nessuno dei due fornitori pubblicizza: il divario interno di Astra tra high e max è di 1,8 punti indice, più del doppio dell'intero scarto tra Astra al massimo e GPT-6.1 Sol al massimo. In altre parole, scegliere Astra invece di GPT-6.1 Sol ti fa guadagnare meno punteggio di quanto ne guadagni scegliendo lo sforzo max di Astra invece dello sforzo high di Astra — e la seconda di queste scelte costa una frazione della prima. Chiunque abbia un carico di lavoro davvero sensibile a quei 1,8 punti dovrebbe controllare l'impostazione dello sforzo prima di guardare la colonna del modello.

Dove il premium di Astra compra ancora qualcosa

Il punteggio composito è vicino; le valutazioni individuali no. Valutato riga per riga al massimo impegno, GPT-6 Astra è in vantaggio su sei su dieci, e quelli in cui è in vantaggio sono quelli che implicano l'agire anziché il rispondere.

• AutomationBench-AA, flussi di lavoro multi-step tra strumenti — 0,685 per Astra contro 0,649 per GPT-6.1 Sol. Astra avanti di 3,6 punti.
• Terminal-Bench 4.0, lavoro da terminale in ambienti reali — 0,591 contro 0,561. Astra avanti di 3,0 punti.
• SciCode — 0,565 contro 0,542. Astra avanti di 2,3 punti.
• Humanity's Last Exam — 0,547 contro 0,529. Astra avanti di 1,8 punti.
• AA-Omniscience — 43,4 contro 41,5, e sullo stesso set il tasso di allucinazione di Astra è 0,513 contro 0,543 di GPT-6.1 Sol. Astra è sia più accurato sia più propenso a dire che non sa.
• AA-Briefcase v1.1, deliverable professionali — Elo 1568,9 contro 1564,2. Astra avanti di 4,7.

Il pattern è sufficientemente coerente da poterci pianificare intorno: quando il compito richiede al modello di non perdere il filo di una lunga catena di azioni — pilotare un terminale, eseguire un flusso di lavoro con più strumenti, produrre un deliverable in forma di documento — il margine di Astra è reale e ripetibile su diversi harness. Quando il compito è una domanda di conoscenza a cui si risponde in un solo turno, il margine scompare in larga misura.

Dove vince il modello più economico, inclusa la cache line

GPT-6.1 Sol non è un'Astra uniformemente un po' peggiore. Nelle valutazioni che premiano la lettura e il ragionamento su materiale lungo è in testa, e sul listino prezzi è in testa con un margine che l'indice non vede mai.

• GDPval-AA, lavoro professionale valutato rispetto a output di esperti — Elo 1575,1 per GPT-6.1 Sol contro 1541,9 per Astra. Un vantaggio di 33 punti per il modello che costa un quinto, e la più grande singola vittoria indipendente della riga.
• AA-LCR v1.1, ragionamento su contesti lunghi — 0,830 contro 0,807. GPT-6.1 Sol è in vantaggio.
• GDP.pdf — un pareggio netto a 0,310, così come CritPt a 0,317.
• Input in cache — 0,10 $ per milione di token contro 1,00 $ di Astra. Questa è la riga che decide l'economia degli agenti e non compare da nessuna parte nell'indice.
• Velocità di output — 66,8 token al secondo contro 56,95 sulla stessa esecuzione di valutazione, con 67,2 milioni di token di output spesi contro i 60,0 milioni di Astra. Nessuno dei due modelli è veloce; GPT-6.1 Sol è il più veloce dei due.

Un mese agente, con prezzo su entrambi i tariffari

Prendi un carico di lavoro che reinvia un prefisso stabile: 40 milioni di token di input al mese, con l'85% di essi servito dalla cache, più 4 milioni di token di output. Secondo il listino prezzi di GPT-6.1 Sol, sono $3,40 per le letture dalla cache, $12,00 per l'input non in cache e $40,00 per l'output — $55,40 per il mese. Con il listino di GPT-6 Astra, lo stesso traffico costa $34,00 per le letture dalla cache, $60,00 per l'input non in cache e $200,00 per l'output — $294,00. Il carico di lavoro è identico; la fattura è 5,3 volte più alta.

Due soglie alterano quell'aritmetica, ed entrambe vale la pena quantificarne il costo prima della decisione di migrazione anziché dopo. La prima è 272.000 token di input in un'unica richiesta: superatela e l'intera richiesta viene ritariffata al doppio delle tariffe di input e cache e a 1,5× la tariffa di output, il che porta GPT-6.1 Sol a $4.00 / $0.20 / $15.00 e Astra a $20.00 / $2.00 / $75.00. La seconda è la scala di effort stessa — passare GPT-6.1 Sol da max a xhigh riduce il costo per esecuzione dell'indice da $0.72 a $0.39 per 0,8 di punto, e passare Astra da max a high riduce da $3.26 a $1.73 per 1,8. In un ciclo di agente con molta cache, l'impostazione di effort è una leva di costo maggiore rispetto alla colonna del modello, che è l'opposto di come questi due modelli vengono solitamente confrontati.

Quale eseguire e cosa si può effettivamente chiamare

Sulla base delle prove, la separazione è più netta di quanto suggerisca il marketing. Instrada verso GPT-6 Astra il lavoro che deve sopravvivere a una lunga catena di azioni — sessioni terminale, automazione ricca di strumenti, documenti da consegnare in cui un paragrafo allucinato costa caro — e valuta di eseguirlo a high anziché a max, a meno che tu non abbia misurato che gli 1,8 punti in più ricadono sui tuoi task. Instrada tutto ciò che è a forte componente conoscitiva, a forte componente di cache o prevalentemente in lettura verso GPT-6.1 Sol: è migliore nella valutazione del lavoro professionale, migliore nel ragionamento su contesti lunghi, più veloce e da cinque a dieci volte più economico sulle voci che dominano una fattura.

Quello che puoi chiamare oggi è la parte onesta. OrcaRouter serve GPT-6 Astra al prezzo di listino di OpenAI stesso — le tariffe di input da $10.00, output da $50.00, lettura in cache da $1.00 e scrittura in cache da $12.50, con la regola di riprezzamento dei 272K trasmessa esattamente come la pubblica il fornitore — insieme a GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. Non serve GPT-6.1 Sol: il catalogo pubblico restituisce "model not found" per openai/gpt-6.1-sol, e non abbiamo intenzione di descrivere un modello che non possiamo instradare. Poiché il prezzo di listino del fornitore viene trasmesso senza alcun ricarico aggiunto, il giorno in cui quel modello arriverà costerà la tariffa di OpenAI anche dalla nostra parte, senza alcuna fase di riprezzamento; oggi la metà utilizzabile di questo confronto è il modello di punta, dietro un'unica chiave API, con il DSL di routing disponibile se vuoi comporre un modello economico e uno costoso in un'unica chiamata invece di scegliere tra loro a ogni richiesta.

L'unica cosa da tenere d'occhio è la riga che manca a questo confronto. Né il numero del fornitore né l'indice indipendente ti dicono cosa farà il tuo traffico su questi due pioli, e l'unico modo economico per scoprirlo è eseguire lo stesso set di attività su entrambi con il failover che tiene banco. È un esperimento a un tasto quando entrambe le metà sono invocabili, e un mezzo esperimento finché non lo sono.