GPT-6.1 Sol vs de GPT-6-generatie: Een generatie van één

De leverancier voegde op 29 september 2026 een vierde naam toe aan zijn modellijn en noemde het een generatie, en het rekenwerk van het aanbod is het meest interessante eraan: GPT-6.1 Sol is de hele generatie. GPT-6 Luna en GPT-6 Sol, beide uitgebracht op 22 september 2026, zijn ongewijzigd; GPT-6 Astra, al uit sinds 4 september 2026, is ongewijzigd; de 6.1-vernieuwing raakte precies één tier. Ondertussen scoort GPT-6.1 Sol, met $2,00 in en $10,00 out per miljoen tokens, 51,83 op de Artificial Analysis Intelligence Index voor $0,724 per taak — binnen 0,84 punten van GPT-6 Astra, dat $3,2575 per taak kost bij $10,00/$50,00. Dezelfde generatie op het label, vier verschillende economieën eronder.

Dat maakt "zou ik de GPT-6-generatie gebruiken" de verkeerde vraag. De line-up beslaat een 48×-bereik in kosten per taak en een 14,6-puntsbereik in gemeten intelligentie, en het antwoord hangt volledig af van welk niveau je bedoelt. Hier is de ladder, gemeten.

De vier sporten, zoals gemeten

• GPT-6 Luna — Index 38,12, $0,10 / $0,50 per 1 mln., $0,01 gecacht, $0,0678 per taak, 50.012 outputtokens, 100,1 s tot eerste token
• GPT-6 Sol — Index 47,63, $2,00 / $10,00, $0,20 gecacht, $1,045 per taak, 31.000 outputtokens, 124,3 s
• GPT-6.1 Sol — Index 51,83, $2,00 / $10,00, $0,10 gecacht, $0,724 per taak, 38.128 outputtokens, 332,0 s
• GPT-6 Astra — Index 52,67, $10,00 / $50,00, $1,00 gecacht, $3,2575 per taak, 27.206 outputtokens, 400,4 s

Elk van hen heeft hetzelfde contextvenster van 1.050.000 tokens en dezelfde maximale uitvoer van 128.000 tokens, en elk accepteert tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer. De niveaus worden niet onderscheiden door capaciteitsmarkeringen. Ze worden onderscheiden door hoeveel denkwerk je bereid bent te betalen, en de twee uiteinden van die ladder liggen per taak 48 keer uit elkaar.

Wat de 6.1-refresh daadwerkelijk veranderde

Drie dingen, en slechts één ervan is een score.

De score bewoog: van 47,63 naar 51,83, een winst van 4,2 punten, in een week. Het tarief voor gecachte input halveerde, van $0,20 naar $0,10 per miljoen, waardoor de gemeten kosten per taak daalden van $1,045 naar $0,724, ondanks dat de lijstprijzen identiek waren — dezelfde tariefkaart, een andere rekening. En het aantal outputtokens steeg van 31.000 naar 38.128, terwijl de kloktijd per taak van 321 seconden naar 640 ging — wat het enige punt is waarop de refresh achteruitging en wat het minst zichtbaar is op welk specificatieblad dan ook.

De vergelijking met Astra is degene die mensen verrast. GPT-6.1 Sol staat 0,84 indexpunten achter op het vlaggenschipmodel en is 4,5 keer goedkoper per taak. Astra's resterende voordeel is niet zijn indexscore; het is de reeks evaluaties waarin het als enige wordt gemeten, en het ene vermogen dat OpenAI als uniek voor het model beschrijft — het vinden van nieuwe beveiligingskwetsbaarheden, waardoor het model onder het eigen Preparedness Framework van de leverancier als "kritiek" wordt beoordeeld en de meest capabele instellingen beperkt zijn tot gescreende partners.

De OrcaRouter-kaart voor GPT-6 Astra is het vlaggenschip aan de top van dezelfde ladder: $10,00 / $50,00, een p50-tijd van 1,64 seconde tot het eerste token, 40,7 miljoen tokens over zeven dagen, en hetzelfde contextvenster van 1.050.000 tokens dat elke tier deelt.

Vergeleken met de 6.0 Sol is de refresh bijna een regelrechte verbetering — meer index, minder geld — met de kanttekening dat het 6.1-model een ander model is en geen checkpoint, en dat het zijn redenering uitgebreider opnieuw weergeeft. Tegenover Luna is het helemaal geen vergelijking: 10,7 keer de kosten voor 13,7 indexpunten, wat een goede ruil is voor zwaar werk en een verschrikkelijke voor werk met een hoog volume.

Wat onze eigen routeringsgegevens zeggen dat de markt al heeft beslist

Eén ding dat deze vergelijking heeft en een specificatieblad niet, is een beeld van het daadwerkelijke gebruik. In de zeven dagen eindigend op 7 oktober 2026 op onze eigen routeringslaag verwerkte GPT-6.1 Sol 284,2 miljoen tokens en de GPT-6 Sol die het verving 950 duizend — een 300-voudig verschil voor twee modellen die een week in leeftijd verschillen, wat een tiervervanging van binnenuit laat zien. GPT-6 Luna, de goedkope tier, verwerkte 641,6 miljoen, meer dan beide Sol-modellen samen. GPT-6 Astra verwerkte 40,7 miljoen.

Lees dat als drie afzonderlijke gedragingen. Werk met een hoog volume ging naar het goedkope niveau, in het grootste volume. Serieus werk werd binnen een week na de release gebundeld op de nieuwste Sol, waarbij het model dat erdoor werd vervangen werd losgelaten. En het vlaggenschip bleef een niche: de meest capabele trede, het minst gebruikt, door teams wier probleem het enige is dat alleen hij oplost. De line-up is geen ladder die mensen beklimmen; het is een verzameling gereedschappen waaruit mensen kiezen, en ze kiezen op basis van niveau, niet op basis van generatie.

Daarom hoort de tier in het request, niet in de architectuur.

Het praktische probleem met een generatie van vier niveaus is dat het juiste antwoord per taak en per week verandert — zoals de verkeerscijfers hierboven laten zien, besliste de markt binnen zeven dagen opnieuw. Het hardcoderen van één modelnaam in een applicatie is wat van een line-up een verbintenis maakt.

Alle vier zijn bereikbaar via één OrcaRouter-endpoint: één API voor 200+ modellen, waarbij de lijstprijs van de provider tegen 0% opslag wordt doorgegeven. Dat laatste deel is hier juist essentieel, omdat drie van de vier niveaus een lijstprijs of een cachetarief delen dat al eens is gewijzigd — het cachetarief van GPT-6.1 Sol halveerde binnen een week na de lancering, en een pass-through-meter is wat ervoor zorgt dat dat automatisch op je factuur komt.

Twee functies van de routeringslaag zijn het vermelden waard voor deze specifieke line-up. De routerings-DSL maakt het mogelijk de tier als parameter van het verzoek te gebruiken in plaats van als deployment — goedkope tier voor de extractie-pass, 6.1 Sol voor de redeneer-pass, Astra alleen voor de aanroepen die nodig hebben wat Astra uniek doet. En modelfusie laat een panel van hen samen één vraag beantwoorden, wat de eerlijke manier is om een flagshipmodel te gebruiken waar je niet alles naartoe kunt routeren: het wordt één stem in een panel in plaats van de hele rekening.

Wat te doen met een generatie van één

Koop de generatie niet. Koop een trede, en koop die opnieuw wanneer de treden verschuiven.

Voor werk met een hoog volume en gevoeligheid voor latentie is GPT-6 Luna, tegen $0,0678 per taak en 100 seconden tot de eerste token, het niveau dat al het meeste verkeer draagt, en de prijs ligt een orde van grootte onder al het andere op de ladder. Voor algemeen redeneren en coderen is GPT-6.1 Sol nu de standaard die het 6.0-model vroeger was — dezelfde catalogusprijs, een betere index, de helft van de cachekosten, en de taaktijd van 640 seconden is het enige dat je tegen je eigen workload moet testen voordat je aanneemt dat de upgrade gratis is. Voor de taken die grensverleggende meting nodig hebben of het beveiligingswerk dat alleen het vlaggenschip doet, blijft GPT-6 Astra de enige trede die ze uitvoert, tegen 4,5 keer de kosten van de trede eronder.

Waar je op moet letten, is of de 6.1-refresh ook de andere niveaus bereikt. Als Luna of Astra dezelfde behandeling krijgen, verandert de vorm van de ladder en daarmee ook de berekening per taak in dit artikel. Tot die tijd verwijst "GPT-6.1" naar één model, en het als een familie behandelen is hoe teams uiteindelijk flagship-tarieven voor extractie betalen.