GPT-6 Sol vs GPT-5.6 Sol: één indexpunt, de helft van de prijs, en een regressie die niemand aankondigde

Ja, doe de upgrade — maar lees eerst de tweede alinea voordat je dat doet. GPT-6 Sol, uitgebracht op 22 september 2026, scoort 48 op de Intelligence Index van Artificial Analysis. GPT-5.6 Sol, uitgebracht op 9 juli 2026, scoort 47. Eén punt. Het model dat het heeft vervangen, kost half zoveel: $2,00 per miljoen input en $10,00 per miljoen output tegenover $4,00 en $20,00. Op basis van de belangrijkste cijfers is dit de gemakkelijkste upgradebeslissing in de huidige line-up, en de prijsverlaging is echt, permanent en de grootste afzonderlijke verlaging die de leverancier op een vlaggenschipmodel heeft doorgevoerd.

De complicatie is dat de eigen beoordeling van GPT-6 Sol door Artificial Analysis een mix van verbeteringen en regressies opleverde, in plaats van een duidelijke stap vooruit. Er zijn regressies op GDPval-AA v2.1. Er is ook een herprijzingscategorie voor long-context boven 272.000 inputtokens die het inputtarief ongeveer verdubbelt en de output met de helft verhoogt — en 272K is precies de band waarin GPT-5.6 Sol een gepubliceerde sterkte heeft. Een migratie die eruitziet als een simpele halvering van je factuur kan bij long-contextverkeer dichter bij een nuloperatie uitkomen, met een trade-off in capaciteiten eraan vast.

Wat een stijging van één punt in de Index werkelijk betekent

Beide modellen werden op hetzelfde board gemeten, versie 4.3.2, wat dit de zuiverste vergelijking in de hele GPT-6 Sol-serie maakt — geen verschillen in harnassen, geen mismatch tussen leverancier en onafhankelijke partij, één lab dat twee modellen van één leverancier meet.

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 48, gerangschikt als 18e van 212 versus GPT-5.6 Sol 47, gerangschikt als 19e van 212

• Kosten per Index-taak — GPT-6 Sol ongeveer de helft van GPT-5.6 Sol

• Uitvoersnelheid — GPT-6 Sol 104,4 tokens/sec vs GPT-5.6 Sol 72,6 tokens/sec

• Tijd tot eerste token — GPT-6 Sol 107,18 s vs GPT-5.6 Sol sneller, beide ten opzichte van een bordmediaan van 3,87 s

• Inputprijs — GPT-6 Sol $2,00 per 1 miljoen vs GPT-5.6 Sol $4,00 per 1 miljoen

• Prijs voor output — GPT-6 Sol $10,00 per 1 miljoen vs. GPT-5.6 Sol $20,00 per 1 miljoen

• Gecachte invoer — GPT-6 Sol ongeveer 90% korting t.o.v. GPT-5.6 Sol $0,40 per 1M

• Batchtarief — GPT-6 Sol niet gepubliceerd vs GPT-5.6 Sol $2,50 / $15,00

• Long-context-tier — GPT-6 Sol verandert van prijs boven 272K input, terwijl GPT-5.6 Sol geen equivalente stap heeft

• Contextvenster — GPT-6 Sol 872K volgens AA, 1,05M beweerd vs GPT-5.6 Sol ongeveer 1,05M tot 1,1M

• Maximale uitvoer — 128K op beide

• Uitgebracht — GPT-6 Sol 2026-09-22 vs GPT-5.6 Sol 2026-07-09

Kijk naar de twee snelheidslijnen samen. GPT-6 Sol genereert ongeveer 44% sneller output dan zijn voorganger, en het is dramatisch langzamer in het produceren van een eerste token — 107,18 seconden tegen een ranglijstmediaan van 3,87. GPT-5.6 Sol is volgens de maatstaven van de ranglijst ook geen snel model, maar het zit niet in dat vaarwater. Als je voor een interactief product bent overgestapt naar GPT-5.6 Sol, is GPT-6 Sol geen drop-invervanging, en dat is een functionele regressie die losstaat van welke benchmark dan ook.

Eén regel is stilletjes gunstig: het standaardtarief van GPT-6 Sol van $2/$10 onderbiedt het batchtarief van GPT-5.6 Sol van $2,50/$15. Zelfs het gereduceerde tarief van het oude model is duurder dan de lijstprijs van het nieuwe model. Dat is het sterkste bewijs dat de verlaging structureel is en niet promotioneel.

De regressie is het interessante deel

Artificial Analysis stelde vast dat GPT-6 Sol de kosten per taak ruwweg halveert, terwijl het een mix van verbeteringen en regressies oplevert. GDPval-AA v2.1 is de genoemde regressie. Apart daarvan ging OpenAI's GPT-5.6 Luna ook achteruit op de Coding Agent Index — wat wijst op een patroon in deze generatie in plaats van een geïsoleerde misser bij één model.

Dit is het waard om serieus te nemen, juist omdat het de onafhankelijke bevinding is. Het lanceringsmateriaal van OpenAI is opgebouwd rond kosten per taak en rond benchmarkrijen die het zelf heeft geselecteerd; Artificial Analysis heeft geen product te verkopen en rapporteert wat zijn testomgeving heeft opgeleverd. Een model dat goedkoper is en ongeveer gelijk presteert op het samengestelde cijfer, maar meetbaar slechter is op specifieke subtaken, is geen strikt beter model. Het is een ander punt op de frontier.

De praktische versie daarvan: als je werklast sterk de vorm van GDPval-AA heeft — economisch waardevol kenniswerk, het soort taak waarvoor die benchmark is gebouwd om te beprijzen — dan geldt die winst van één punt op de samengestelde score niet voor jou, en is de regressie het getal dat ertoe doet. Als je werklast algemeen is, is de halvering van de kosten per taak het getal dat ertoe doet, en zegt de samengestelde score dat je niets meetbaars hebt opgegeven.

Waar GPT-5.6 Sol nog steeds wint

GPT-5.6 Sol heeft een gepubliceerd long-contextretrievalresultaat waar GPT-6 Sol niets gelijkwaardigs tegenover kan stellen: MRCR v2, 8-needle, 91,5% in het bereik van 256K tot 512K. Dat is een retrievalnauwkeurigheidscijfer in de band waar de tariefkaart van GPT-6 Sol verandert.

Zet de twee feiten naast elkaar. Boven 272.000 invoertokens wordt de volledige aanvraag van GPT-6 Sol opnieuw geprijsd naar ongeveer $4 voor invoer en $15 voor uitvoer. Dat is ongeveer het oude tarief van GPT-5.6 Sol voor invoer en driekwart daarvan voor uitvoer — dus de besparing van 50% waarvoor je bent overgestapt, valt terug tot ongeveer 0% op invoer en 25% op uitvoer, precies in het contextbereik waar GPT-5.6 Sol een gedocumenteerde sterkte heeft en GPT-6 Sol geen gepubliceerde tegenhanger.

De andere gepubliceerde resultaten van GPT-5.6 Sol blijven respectabel en zijn de reden dat sommige teams niet zullen overstappen:

• Agents' Last Exam — GPT-5.6 Sol 53.6

• Terminal-Bench 2.1 — GPT-5.6 Sol 88,8 / 88,0

• SWE-Bench Pro — GPT-5.6 Sol 64,6

• OSWorld 2.0 — GPT-5.6 Sol 62.6

• BrowseComp — GPT-5.6 Sol 90,4

• GDPval-AA v2 — GPT-5.6 Sol 1747.8 Elo

• HLE — GPT-5.6 Sol 49.5

• MRCR v2, 8-naalds — GPT-5.6 Sol 91,5% bij 256K tot 512K

Deze zijn door OpenAI gerapporteerd. Merk op dat BrowseComp op 90,4 en het MRCR-cijfer de twee zijn die het moeilijkst te vervangen zijn: webonderzoeksagenten en long-contextretrieval zijn workloads waarbij een model van twee maanden oud met een gepubliceerd cijfer een veiligere keuze is dan een nieuw model zonder overeenkomstige meting.

Wat GPT-6 Sol brengt dat niet op de tariefkaart staat

De prijsstelling is het verhaal, maar er zijn nog drie andere dingen veranderd.

Eerst het contextplafond. GPT-6 Sol wordt door Artificial Analysis vermeld met 872.000 tokens, tegenover een claim van 1,05M elders in het materiaal van OpenAI, met een maximale invoer van 922K. GPT-5.6 Sol zit rond 1,05M tot 1,1M, afhankelijk van de bron. Op papier is dat een kleine stap terug in het bruikbare venster — met de kanttekening dat niet het plafond, maar de 272K-laaggrens, de kosten bepaalt.

Ten tweede, beschikbaarheid. GPT-6 Sol zit in de API en in ChatGPT Work en Codex op Plus, Pro, Business, Enterprise en Edu — en Enterprise-beheerders moeten het inschakelen voordat gebruikers het kunnen zien. Het zit niet in ChatGPT Chat. GPT-5.6 Sol was een bredere uitrol. Als het toegangspad van je team via een Enterprise-beheerder loopt, is de migratie niet alleen een codewijziging.

Ten derde: de uitrol van een nieuw vlaggenschipmodel betekent doorgaans dat het oude de goedkopere terugvaloptie wordt in plaats van buiten gebruik te worden gesteld. GPT-5.6 Sol voor $4/$20 is nog steeds een uitstekend model met een score van 47 op de Index, en voor retrievalwerk met lange context heeft het een gepubliceerd cijfer dat GPT-6 Sol niet heeft.

Een migratie die goedkoper is dan hij lijkt

De reden dat deze specifieke upgrade eenvoudig is, is dat de twee modellen van dezelfde leverancier zijn, dezelfde API-vorm hebben en naast elkaar in de ranglijst staan — wat betekent dat de migratie een wijziging van de model-string is in plaats van een herarchitectuur, en dat het fallback-pad al in je code zit. GPT-5.6 Sol staat op OrcaRouter tegen OpenAI's lijstprijs, volgens het pass-through-model dat een prijswijziging van OpenAI dezelfde dag aan onze kant live zet in plaats van nadat een wederverkoper opnieuw heeft onderhandeld.

GPT-6 Sol staat op het moment van schrijven niet in onze catalogus — het is bereikbaar via OpenAI's eigen API. Dus de eerlijke vorm van een migratie is een route met GPT-5.6 Sol erachter op dezelfde sleutel: stuur nieuw verkeer naar GPT-6 Sol, houd het vorige model op één configuratiewijziging afstand, en laat automatische failover het venster overbruggen waarin de beschikbaarheid van een nieuwe flagship zich nog moet stabiliseren. Voor een model dat twee dagen oud is, met een Enterprise-inschakeltoggle ervoor en een long-context-tier die de economie boven 272K tokens verandert, is de vorige generatie er nog steeds in hebben aangesloten geen voorzichtigheid — het is het verschil tussen een slechte middag en een slechte week.

De migratiechecklist

Meet je werkelijke contextverdeling voordat je iets anders doet. Als het 95e percentiel van je verzoeken onder 272.000 inputtokens ligt, migreer dan — de besparing is een echte 50% aan beide zijden van de factuur, de kosten per taak halveren, en de samengestelde index zegt dat je niets hebt ingeleverd. Als een betekenisvol deel van het verkeer boven die grens ligt, modelleer de tier dan zorgvuldig: bij ongeveer $4/$15 is het voordeel ten opzichte van GPT-5.6 Sol's $4/$20 25% op output en niets op input, en je betaalt ervoor met het verlies van een gedocumenteerd long-contextretrievalresultaat.

Controleer of iemand op het eerste token wacht. 107 seconden is ongeveer achtentwintig keer de mediaan van het board en het is de faalmodus die zich het eerst in productie zal manifesteren. Alles met een mens aan de andere kant moet op GPT-5.6 Sol blijven of elders worden gerouteerd.

Controleer vervolgens het activeringspad. Bij Enterprise-abonnementen moet een beheerder GPT-6 Sol inschakelen, en het ontbreekt volledig in ChatGPT Chat. Controleer of je gebruikers het daadwerkelijk kunnen bereiken voordat je intern een migratie aankondigt.

Ten slotte: houd GDPval-AA v2.1 de eerste maand in de gaten op je eigen evaluaties. Het onafhankelijke lab vond daar een regressie, en een samengestelde winst van één punt vertelt je niet of jouw specifieke takenpakket omhoog of omlaag is gegaan. Draai je evaluaties op beide modellen voordat je overstapt, niet erna.