GPT-6 Sol: Il riferimento completo per il GPT-6 di fascia media di OpenAI

GPT-6 Sol è il livello intermedio della famiglia — il modello tra il top di gamma GPT-6 Astra sopra di esso e il veloce ed economico GPT-6 Luna sotto di esso, rilasciato il 22 settembre 2026 a 2,00 $ per milione di token di input e 10,00 $ per milione di token di output. È la metà di quanto GPT-5.6 Sol costava per un modello che il fornitore descrive nella propria documentazione come "progettato per alimentare flussi di lavoro complessi di coding e agentici": finestra di contesto di 1.050.000 token, limite di output di 128.000 token, input di testo e immagini e sei livelli di sforzo di ragionamento che vanno da nessuno a massimo.

Questa pagina è il riferimento per quel modello — quella su cui si atterra dopo aver digitato il suo nome. Deliberatamente non è un secondo annuncio. La data di lancio è usata qui per datare il modello, non per riportare un evento: il modello è oggi un prodotto API live, disponibile a livello generale, e ciò di cui ha bisogno un lettore che arriva su questa pagina è il listino prezzi, l'inviluppo, le dichiarazioni del fornitore chiaramente etichettate e ciò che ha misurato un valutatore indipendente. L'ancora datetime è il 22 settembre 2026, sei giorni prima che questa pagina fosse scritta, quindi il lancio rientra anche in una finestra di freschezza di sette giorni; la sezione che stai leggendo è il motivo per cui la pagina è un riferimento anziché una notizia. Il motivo per cui esiste è la domanda di ricerca misurata first-party su questo sito: le persone digitano il nome stesso del modello, e il traffico generico attorno a quel nome è interamente a forma di versus ed è già servito dalle pagine di confronto che pubblichiamo separatamente.

Dove si colloca GPT-6 Sol nello stack GPT-6

La documentazione ufficiale di OpenAI cita tre modelli GPT-6 e assegna a ciascuno un compito. GPT-6 Astra è il modello di punta — la guida aziendale lo definisce il suo modello più intelligente, pensato per l'uso del computer, la navigazione, l'ingegneria del software, la scienza e la creazione di documenti, con un prezzo di $10,00 / $50,00 prima di qualsiasi livello. GPT-6 Luna è il livello di efficienza, pensato per lavori ben definiti ad alto volume, e costa $0,10 / $0,50. GPT-6 Sol è quello intermedio: la pagina del modello di OpenAI lo descrive in una riga come progettato per la codifica complessa e i flussi di lavoro agentici, e la sua guida di famiglia dice agli sviluppatori di scegliere gpt-6-astra per il massimo livello di capacità, gpt-6-sol per un "forte ragionamento su compiti impegnativi", e gpt-6-luna per un lavoro efficiente e ripetibile su larga scala.

Due fatti rendono la fascia reale anziché una semplice etichetta di prezzo. Sol ha la stessa finestra di 1.050.000 token e lo stesso tetto di output di 128.000 token di Astra — la fascia intermedia non è una finestra più piccola, ma meno dollari di capacità per token. E Sol supporta un'impostazione di ragionamento che Astra non ha: reasoning.effort accetta none su Sol, quindi il modello può essere eseguito senza alcun passaggio di ragionamento, mentre la scala di Astra inizia da low. Per tutto il resto, la scala di effort è identica — none, low, medium (il valore predefinito), high, xhigh, max.

Artificial Analysis data GPT-6 Astra al 3 settembre 2026 e GPT-6 Sol e Luna al 22 settembre 2026 — tre settimane che separano la prima uscita della generazione di punta dalle sue sorelle più economiche. Si noti che la nostra riga di catalogo per GPT-6 Astra riporta una data di catalogo del 4 settembre; si tratta di un artefatto del catalogo, e il 3 settembre del tracker indipendente è la data di rilascio che usiamo qui.

Il tariffario, completo

Ogni cifra in questa sezione proviene dalla documentazione ufficiale sui prezzi di OpenAI e dalla pagina del modello GPT-6 Sol, entrambe consultate il 28 settembre 2026, ed entrambe riferite al prezzo per milione di token in USD.

• Standard, fino a 272.000 token di input — input 2,00 $, input in cache 0,20 $, scritture in cache 2,50 $, output 10,00 $.

• Rapporto input in cache — OpenAI fattura l'input in cache al 10% della tariffa non in cache, uno sconto del 90%, e dichiara che le scritture in cache sono fatturate a 1,25× la tariffa dell'input non in cache. Il lancio di GPT-6 ha anche rimosso un attrito che prima costava denaro silenziosamente: modificare lo sforzo di ragionamento o la disponibilità degli strumenti non invalida più la cache.

• Contesto lungo, oltre 272.000 token di input — $4,00 input, $0,40 input in cache, $5,00 scritture in cache, $15,00 output. La soglia è 272K ed è indicata direttamente sulla pagina del modello GPT-6 Sol di OpenAI, non presa in prestito dalla pagina di Astra, che riporta lo stesso numero. La stessa pagina enuncia la regola di rideterminazione del prezzo in una frase: i prompt con più di 272K token di input sono fatturati a tariffe pari a 2× per input e cache e 1,5× per output per l'intera richiesta. Non si tratta di un sovrapprezzo sull'eccedenza. Una richiesta da 300.000 token fattura tutti i 300.000 token alla tariffa per contesto lungo, quindi il costo di superare la soglia è un cambiamento a gradino, non una pendenza — e il gradino si presenta a un confine che la maggior parte delle pipeline per documenti lunghi supera per errore.

• Batch and Flex — entrambi hanno un prezzo pari al 50% delle tariffe standard applicabili, quindi Batch e Flex su Sol costano $1,00 / $5,00 per contesto breve e $2,00 / $7,50 per contesto lungo, con input in cache a $0,10 e $0,20 rispettivamente.

• Fast mode — 2× la tariffa applicabile, ovvero $4.00 / $20.00 per il contesto breve e $8.00 / $30.00 per il contesto lungo. Il 30 luglio 2026 OpenAI ha rinominato l'elaborazione prioritaria in Fast mode e accetta sia service_tier: "priority" sia "fast".

• Due maggiorazioni da conoscere — gli endpoint di elaborazione regionali comportano una maggiorazione del 10% per i modelli rilasciati a partire dal 5 marzo 2026, mentre gli endpoint FedRAMP comportano una maggiorazione del 10% sulle tariffe standard. Per GPT-6 Sol e Luna, la residenza dei dati nell'UE è disponibile solo con l'elaborazione Standard.

• Contesto sul prezzo — Il listino prezzi di OpenAI riporta ancora GPT-5.6 Sol a $4,00 / $20,00, con prezzi promozionali dichiarati validi almeno fino al 21 novembre 2026. Il prezzo di Sol di $2,00 / $10,00 rappresenta un taglio del 50% su entrambi i fronti rispetto al suo predecessore diretto, e OpenAI ha dichiarato ai giornalisti che le nuove tariffe sono permanenti e non promozionali. Si tratta però di una dichiarazione di un portavoce, non di un impegno scritto sul listino prezzi, quindi è opportuno considerarla come un'affermazione del fornitore anziché come un fatto contrattuale.

La busta

• Contesto e output — finestra di contesto di 1.050.000 token, 922.000 token massimi di input, 128.000 token massimi di output. Il valore di 1.050.000 è di OpenAI stessa; Artificial Analysis ne indica 872.000 nella propria tabella delle specifiche per lo stesso modello, e le FAQ su quella pagina dicono 870k. Considera il numero del fornitore come il contratto e il numero del tracker come una misurazione di una particolare configurazione servita.

• Modalità — input di testo e immagini, output di testo, secondo la pagina del modello di OpenAI. Anche la riga del nostro catalogo relativa al modello elenca un input file insieme a testo e immagini, mentre la pagina di OpenAI no. La pagina del fornitore prevale, quindi l'interpretazione onesta di questo modello oggi è input di testo e immagini.

• Data limite delle conoscenze — 20 aprile 2026. Quella di GPT-6 Luna è il 18 maggio 2026, e quella di Astra è il 30 aprile 2026, quindi i tre modelli della famiglia non condividono la stessa data limite.

• Endpoint — Sono supportati sia Chat Completions sia Responses, e Batch è supportato. Realtime, traduzione e trascrizione Realtime, Assistants, fine-tuning, embeddings, generazione e modifica di immagini, voce, trascrizione e traduzione audio, moderazione e la route legacy Completions non sono supportati.

• Strumenti e output strutturato — streaming, output strutturati, function calling, ricerca nei file, input di immagini, ricerca web e prompt caching sono tutti elencati. C'è un unico punto critico: su Chat Completions, il function calling funziona solo quando reasoning_effort è none. Il ragionamento con gli strumenti richiede la Responses API.

• Parametri non supportati quando il ragionamento è attivo — con reasoning effort impostato su qualsiasi valore diverso da none, rimuovi temperature, top_p e top_logprobs; su Chat Completions rimuovi anche logprobs.

Ciò che OpenAI sostiene, e che tipo di affermazione è

Il materiale di lancio di OpenAI per GPT-6 Sol, come riportato da The Decoder il giorno del lancio, va letto meglio come un argomento di costo a parità di prestazioni che come un'affermazione di capacità. Le cifre seguenti sono riportate dal fornitore, non sono state riprodotte in modo indipendente, e sono le forme che OpenAI ha scelto di pubblicare; il set di benchmark è più ristretto della consueta gamma, come sottolinea la stessa copertura — GDPval e Terminal-Bench 4.0 sono assenti.

• FrontierCode 1.1, dichiarato dal fornitore — GPT-6 Sol ottiene il 49,3% con il massimo sforzo a 2,14 $ per attività. OpenAI lo colloca più o meno allo stesso livello di Claude Fable 5.1 al 50,3% con il massimo sforzo, che costa 12,83 $ per attività secondo il confronto di OpenAI stesso.

• DeepSWE v1.1, dato dichiarato dal fornitore — 68,8% per GPT-6 Sol al massimo sforzo, a 1,1 punti dal miglior risultato pubblicato di Claude Fable 5, 69,9%, e davanti a GPT-6 Luna di OpenAI, che secondo OpenAI eguaglia Sol a xhigh per molto meno.

• AutomationBench e OSWorld 2.0, riportati dal fornitore — OpenAI riferisce che GPT-6 Sol alla massima potenza batte Claude Opus 5 alla massima potenza sul benchmark dei flussi di lavoro aziendali, al 9% del costo per attività, e afferma che GPT-6 offre risultati nell'uso del computer simili a quelli di Claude Opus 5 a un costo inferiore di circa l'80%, con GPT-6 Astra che continua a guidare quella categoria all'interno della stessa famiglia di OpenAI.

Leggi la forma di quelle frasi, non i numeri. Ognuna abbina un punteggio vicino a quello di un rivale a un costo che ne è una frazione. È un'affermazione di parità a costo inferiore, non un'affermazione di dominanza, ed è un'affermazione sostanzialmente più debole di "il modello migliore" — che è ciò che OpenAI riserva ad Astra. Le dichiarazioni dei fornitori qui dicono che il livello intermedio ha colmato il divario di prezzo; non dicono che ha colmato il divario di capacità.

La lettura indipendente

Artificial Analysis ha valutato GPT-6 Sol al massimo sforzo di ragionamento e ha pubblicato i risultati il giorno del lancio. Le sue cifre sono indipendenti e rappresentano il contrappeso al paragrafo qui sopra.

• Intelligence Index — 48 sull'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, che racchiude dieci valutazioni tra cui AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience e AA-LCR v1.1. La pagina lo colloca al 18º posto su 211 modelli nella sua classe di confronto — un denominatore che cambia man mano che il tracker aggiunge modelli.

• Costo per attività — $1,06 per attività dell'Intelligence Index, rispetto a una tariffa combinata di $1,54 per milione di token sul mix 7:2:1 di cache-hit/input/output di Artificial Analysis. Il modello ha generato 77 milioni di token di output durante l'esecuzione dell'indice, rispetto a una mediana di 88 milioni per i modelli di ragionamento nella sua fascia di prezzo, quindi non sta vincendo in termini di brevità.

• Velocità e latenza — 88,7 token di output al secondo misurati tramite l'API di OpenAI, al di sopra della mediana di 82,6 del tracker per modelli di ragionamento comparabili, con un tempo al primo token di 138,06 secondi contro una mediana di 3,79 secondi. Questi due numeri descrivono lo stesso compromesso: il modello è veloce una volta avviato e lento a partire, che è la firma prevista di un lungo passaggio di ragionamento.

• Dove ha fatto passi indietro — La lettura di The Decoder dei risultati di Artificial Analysis riporta regressioni su due valutazioni di knowledge work rispetto alla generazione precedente: circa 100 punti Elo persi su GDPval-AA v2.1 e circa 75 su Luna, con l'ispezione manuale che attribuisce il calo principalmente alla qualità della presentazione e a risultati incompleti. Il riassunto di Artificial Analysis stesso, come riportato, è che i costi per attività sono all'incirca dimezzati mentre i punteggi di intelligenza sono rimasti ai livelli di GPT-5.6, con miglioramenti su alcune valutazioni e regressioni su altre.

Una precisazione vale per tutto quanto detto. GPT-6 Sol e GPT-6 Astra non sono stati confrontati testa a testa a parità di sforzo di ragionamento su un harness identico da nessuna delle parti che possiamo citare, e le due cifre che vengono citate fianco a fianco — Sol a 48 e Astra a 53 — provengono dallo stesso indice ma non necessariamente dalla stessa configurazione. La versione onesta di quel confronto è breve: nell'indice, Astra ottiene un punteggio superiore a Sol, e nessuna esecuzione pubblicata isola quanto del divario sia dovuto al modello e quanto all'impostazione dello sforzo.

Disponibilità, e l'unica cosa che è cambiata dopo il lancio

OpenAI ha distribuito entrambi i modelli il 22 settembre 2026 tramite la propria API come gpt-6-sol e gpt-6-luna, e il suo materiale di lancio li collocava in ChatGPT Work e Codex per gli abbonati Plus, Pro, Business, Enterprise ed Edu, con gli utenti Free e Go che raggiungevano GPT-6 Luna tramite l'app desktop. Al momento del lancio nessuno dei due modelli era disponibile nella normale interfaccia ChatGPT Chat — questa è la formulazione della stessa OpenAI, così come riportata quel giorno, ed è il dettaglio che più probabilmente confonderebbe un lettore che si è messo a cercare Sol nel selettore dei modelli senza trovarlo.

La modifica successiva al lancio che conta per chiunque fornisca immagini a questo modello è nel changelog API di OpenAI stesso, datato 25 settembre 2026: OpenAI ha corretto un bug nella codifica delle immagini che, a suo dire, comprometteva la comprensione delle immagini in GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, incidendo sulle attività visive nell'API e in Codex, incluso l'uso del computer. La raccomandazione dello stesso changelog è di rieseguire le valutazioni e ritentare i flussi di lavoro interessati se gli input immagine fanno parte del proprio caso d'uso. Si tratta di una correzione vecchia di tre giorni su un modello vecchio di sei giorni, ed è il motivo per cui un'esecuzione di benchmark della settimana del lancio e una di questa settimana possono discordare su qualsiasi cosa di visivo.

Eseguire GPT-6 Sol su OrcaRouter

GPT-6 Sol è instradato su OrcaRouter come openai/gpt-6-sol on OrcaRouter, al prezzo di listino di OpenAI stesso, con il prezzo di listino del provider trasferito a 0% di markup, insieme a openai/gpt-6-astra e openai/gpt-6-luna. Tutti e tre stanno dietro un unico endpoint compatibile con OpenAI e una sola chiave API, ed è questo che rende la questione del tier verificabile anziché teorica: lo stesso corpo di richiesta può essere indirizzato a Sol per un percorso di produzione e a Luna per il lavoro in massa accanto, senza un secondo contratto e senza modifiche al codice, e un cambio di prezzo del fornitore è attivo qui lo stesso giorno invece che dopo un ciclo di riprezzamento. Se stai spostando un carico di lavoro su un modello così nuovo, il failover automatico tra i provider è l'altra metà dell'argomento: è così che provi un modello vecchio di sei giorni su traffico reale senza scommettere un percorso di produzione sul suo primo mese.

Due cose che il tariffario fa a una bolletta reale, spiegate passo passo:

• Un'esecuzione di analisi di documenti da 900.000 token viene fatturata a contesto lungo per l'intera richiesta: 900.000 token di input a 4,00 $ per milione fanno 3,60 $, più l'output. La stessa esecuzione mantenuta sotto i 272.000 token viene fatturata a 2,00 $ per milione. Suddividere una singola richiesta sovradimensionata in quattro chiamate sotto la soglia non è un espediente in questo caso; è un risparmio diretto di 2× sull'input.

• Un ciclo di agente in cache è qui che lo sconto del 90% sull'input in cache fa il suo lavoro: un prefisso stabile riletto centinaia di volte costa 0,20 $ per milione su Sol invece di 2,00 $, e poiché cambiare lo sforzo di ragionamento non invalida più la cache, la scala degli sforzi può essere percorsa all'interno di una sola conversazione senza pagare per ricostruire il prefisso.

Se quello che vuoi davvero è la decisione tra i due modelli — questo o il flagship — abbiamo eseguito la comparazione completa di GPT-6 Sol contro GPT-6 Astra separatamente, e il resoconto pre-lancio di quello che allora era un modello non ancora rilasciato è conservato in un suo articolo dedicato anziché essere riesaminato qui.