GPT-6.1 Sol: OpenAI udostępnia wydajność zbliżoną do Astra w cenie modelu, który zastępuje

OpenAI wydała GPT-6.1 Sol 29 września 2026 r. podczas swojego keynote'u DevDay 2026 — to odświeżenie wysokopółkowej wersji GPT-6 Sol, która trafiła na rynek tydzień wcześniej, w dokładnie tej samej cenie 2 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za milion tokenów wyjściowych, a przez dostawcę pozycjonowane jako zbliżające się do GPT-6 Astra, flagowego modelu za 10/50 USD, przy mniej więcej jednej piątej jego kosztu za token. Nietypowa nie jest tu cena. Nietypowe jest to, że odświeżenie w tej samej cenie, tydzień później, rości sobie prawo do skoku w możliwościach, oraz to, że w chwili pisania tego tekstu żaden niezależny ewaluator go nie ocenił. Każda liczba dotycząca możliwości w tym artykule, która pochodzi od OpenAI, jest tak oznaczona, bo nie ma jeszcze niczego innego, z czym można by ją porównać.

Co faktycznie wydano i kiedy

To wydanie jest nietypowo dobrze udokumentowane jak na ogłoszenie z DevDay, co samo w sobie jest warte uwagi: w ciągu kilku godzin pojawiły się strona modelu, tabela cen, uzupełnienie karty systemowej oraz zatwierdzony wpis w publicznym schemacie API dostawcy — commit zatytułowany „Add gpt-6.1-sol model to model enums" z 29 września, godz. 17:16 UTC, przy czym w rewizji nadrzędnej ten ciąg znaków nie występował ani razu. Własny changelog dostawcy wciąż jednak kończy się na wydaniu GPT-6 Sol i GPT-6 Luna z 22 września; wpis o 6.1 Sol nie został tam jeszcze opisany, więc to strona modelu i post z ogłoszeniem pozostają jedynym źródłem informacji.

Konkretny kształt tego:

• ID modelu: gpt-6.1-sol, jedna migawka, bez wersji z datą — zawsze korzystasz z bieżącej kompilacji.
• Dostępność: od dziś dla użytkowników Plus, Pro, Business, Enterprise i Edu w ChatGPT Work oraz Codex, a także przez API. Wyraźnie nie w konsumenckim produkcie Chat, co Open​AI podaje wprost, zamiast pozostawiać to domysłom.
• Kontekst: 1 050 000 tokenów, maksymalnie 128 000 na wyjściu, data odcięcia wiedzy 30 kwietnia 2026 r.
• Sterowanie rozumowaniem: niski, średni (domyślny), wysoki, xhigh i max — pięć poziomów, nie sześć. GPT-6.1 Sol i GPT-6 Astra nie obsługują już poziomu none, który obsługują GPT-6 Sol i GPT-6 Luna.
• Modalności: tekst i obraz na wejściu, tekst na wyjściu. Wejście audio i wideo nie jest obsługiwane.
• Narzędzia: wyszukiwanie w sieci, wyszukiwanie plików, generowanie obrazów, interpreter kodu, hostowany shell, apply patch, skills, computer use, MCP i wyszukiwanie narzędzi — wszystko przez Responses API. Chat Completions działa tylko bez narzędzi.
• Nieobsługiwane: dostrajanie (fine-tuning). To model, który obsługuje się promptami, a nie taki, który się trenuje.
• Ogłoszone, ale niewdrożone: poziom Ultrafast. Open​AI twierdzi, że zaoferuje GPT-6.1 Sol Ultrafast „w nadchodzących dniach", do 8x szybsze generowanie tokenów w Codex, bez podanej ceny i daty.

Dwa wiersze zasługują na drugie przeczytanie. Pięciopoziomowa drabinka wysiłku oznacza, że prompt, który używał none jako taniej furtki, nie przejdzie walidacji w 6.1 Sol, a dostawca publikuje wskazówki migracyjne dokładnie dla tego przejścia z gpt-6-sol. A linia Ultrafast zasługuje na uważne przeczytanie: ten sam poziom jest już szeroko dostępny dla GPT-6 Astra i w wersji zapoznawczej dla GPT-5.6 Sol, więc 6.1 Sol jest opisywany jako nadchodzący dodatek do poziomu, który istnieje dla innych modeli — a nie jako nowy poziom.

Ceny i gdzie tak naprawdę to boli

Stawka podana w nagłówku nie zmieniła się względem GPT-6 Sol: 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych, a zapisy do pamięci podręcznej kosztują 2,50 USD. Własne ujęcie dostawcy w ogłoszeniu to porównanie do jego flagowego modelu, w którym 2/10 USD to jedna piąta ceny 10/50 USD GPT-6 Astra — co jest realną różnicą, a zarazem najmniej interesującą liczbą w zestawieniu, ponieważ GPT-6 Sol już kosztował 2/10 USD.

Zmieniła się pozycja buforowanego wejścia, i to właśnie ona przesuwa budżety. GPT-6.1 Sol buforuje po $0,10 za milion tokenów w porównaniu z $0,20 w GPT-6 Sol — o połowę taniej i 5% stawki za niebuforowane dane wejściowe. W przypadku czegokolwiek, co ponownie wykorzystuje długi prefiks w wielu żądaniach, efektywny koszt wejściowy tego prefiksu właśnie spadł o połowę, w dodatku do tego, że model stał się lepszy, i to jest liczba, którą trzeba modelować, jeśli wyceniasz agenta przenoszącego kontekst między turami.

Mnożniki, ze strony cennika dostawcy:

• Standard: 2,00 USD za wejście / 0,10 USD za odczyt z pamięci podręcznej / 2,50 USD za zapis do pamięci podręcznej / 10,00 USD za wyjście.
• Tryb szybki: dokładnie dwukrotność standardu — 4,00 USD / 0,20 USD / 5,00 USD / 20,00 USD. Niedostępny w przypadku rezydencji danych w UE.
• Batch i Flex: 50% standardu — 1,00 USD / 0,05 USD / 1,25 USD / 5,00 USD.
• Przetwarzanie regionalne: 10% dopłaty tam, gdzie jest dostępne; ten model obsługuje zarówno rezydencję danych w USA, jak i w UE.
• Długie prompty: wszystko powyżej 272 000 tokenów wejściowych jest wyceniane ponownie dla całego żądania przy dwukrotnych stawkach za wejście i pamięć podręczną oraz 1,5-krotnej stawce za wyjście — 4,00 USD / 0,20 USD, a wyjście 15,00 USD. To, że strona wyjściowa rośnie 1,5-krotnie, a nie dwukrotnie, jest łagodniejszym elementem progu długiego kontekstu w tej rodzinie.

Wiersz długiego kontekstu to ten, wokół którego należy projektować. Okno kontekstowe ma milion tokenów, ale próg cenowy wypada przy 272 000 — zatem praktyczny limit pojedynczego żądania to decyzja budżetowa, a nie decyzja dotycząca okna, a potok przetwarzania dokumentów, który niepostrzeżenie go przekroczy, płaci podwójnie za całe żądanie, a nie tylko za nadwyżkę.

Co twierdzi OpenAI, a czego nikt jeszcze nie zmierzył

Wszystkie dotychczas opublikowane wyniki dla GPT-6.1 Sol pochodzą od dostawcy i nie zostały odtworzone. Ogłoszenie Open​AI opisuje poprawę w pięciu ewaluacjach:

• DeepSWE v1.1 (złożona inżynieria oprogramowania w rzeczywistych bazach kodu) — dorównuje GPT-6 Astra przy około jednej piątej kosztu i bije najlepszy wynik GPT-6 Sol o 6,4 punktu procentowego przy niższym nakładzie rozumowania.
• GDP.pdf (profesjonalne pytania dotyczące złożonych plików PDF) — uzyskuje wyższy wynik niż Claude Opus 5.5 z mechanizmami awaryjnymi przy mniej niż połowie kosztu na zadanie i zbliża się do Astra przy około jednej piątej kosztu na zadanie.
• AutomationBench 1.0.6 (47 narzędzi, wieloetapowe przepływy pracy biznesowej) — 2,2 punktu procentowego powyżej Claude Opus 5.5 przy średnim nakładzie za około jedną trzecią kosztu i o 4,8 punktu więcej niż GPT-6 Sol przy tym samym ustawieniu.
• OSWorld 2.0 offline set (korzystanie z komputera) — siedem punktów powyżej GPT-6 Sol przy maksymalnym nakładzie za mniej niż połowę kosztu i w granicach 2,1 punktu od Astra przy około jednej siódmej jego kosztu na zadanie.
• Terminal-Bench Science 0.1 (analiza danych, symulacja, dowodzenie twierdzeń) — ponad dwukrotnie przebija wynik GPT-6 Sol przy maksymalnym nakładzie; średnio 5,47 USD na zadanie wobec 23,21 USD dla Opus 5.5 i 23,80 USD dla Astra. OpenAI zauważa, że Astra nadal prowadzi w tym zestawie z wynikiem 68,1%.

Te dwie liczby, które nie są wynikami zdolności, są ciekawsze, ponieważ są to twierdzenia o wskaźnikach awaryjności, a nie twierdzenia rankingowe. W zakresie faktyczności OpenAI podaje, że udział odpowiedzi zawierających co najmniej jeden błąd faktyczny spada z 11,4% do 7,7% przy niskim wysiłku rozumowania — redukcja o około 32% — i twierdzi, że wskaźnik błędów pozostaje w granicach 1,9 punktu od Astra w testowanych ustawieniach. W zakresie niezawodności narzędzi udział przypadków, w których agent nie informuje użytkownika, że jego narzędzie wyszukiwania jest zepsute, spada do 2,1%, w porównaniu z 4,9% dla GPT-6 Sol, 1,5% dla GPT-6 Astra i 28,7% dla GPT-6 Luna.

Oba niosą ze sobą własne zastrzeżenia dostawcy, i to wyjątkowo konkretne: zbiór faktograficzny to zanonimizowane rozmowy, w których użytkownicy zgłosili błąd wcześniejszego modelu, a zadania dotyczące ujawniania narzędzi zostały wybrane tak, aby wywołać błędy. Żadne z nich nie jest twierdzeniem o typowym użyciu, i OpenAI tak twierdzi. Traktuj je jako opis pracy dostawcy nad własną niezawodnością, a nie jako zmierzone fakty.

Niezależny obraz jest uboższy, niż można by oczekiwać po premierze produktu bliskiego flagowcowi. Artificial Analysis — ewaluator, którego Intelligence Index jest zwykle punktem odniesienia dla reszty tej rodziny — nie ma wpisu dla GPT-6.1 Sol: adres URL jego modelu zwraca 404, a ten ciąg nie pojawia się nigdzie w danych jego rankingu, które zawierają GPT-6 Sol, GPT-6 Astra i GPT-6 Luna w ich konfiguracjach rozumowania. Najbliższym dostępnym punktem odniesienia jest model, który ten zastępuje: Artificial Analysis ocenia GPT-6 Sol na 48 na swoim Intelligence Index w konfiguracji maksymalnego wysiłku, przy koszcie ewaluacji 1,05 USD na zadanie, generując 77 milionów tokenów w całym przebiegu, przy 78 tokenach na sekundę. Dopóki 6.1 Sol nie ma porównywalnego wiersza, uczciwym podsumowaniem twierdzenia o możliwościach jest to, że Open​AI twierdzi, iż to duży krok, a nikt nie opublikował jeszcze liczby, która by to potwierdzała albo podważała.

Nazwa i model, który nigdy nie nadszedł

Linia GPT-6 czyta się jako trzy poziomy — Astra na szczycie, Sol pod nią, Luna na dole — plus jeden duch. Tym duchem jest GPT-6.1 Astra, planowane odświeżenie flagowca, które — jak 28 września podał Wall Street Journal — zostało skasowane, a trening modeli frontierowych wstrzymano. Omówiliśmy tę decyzję w osobnym artykule, zamiast ponownie ją tu roztrząsać. Co ma znaczenie dla odczytania tego wydania, to kształt, jaki po sobie pozostawia: podbicie wersji o 0,1 w średniej półce, niosące ulepszenia, które w przeciwnym razie trafiłyby do flagowca, a własny opis pozycjonowania na stronie modelu wyraża wprost intencję — wydajność niemal na poziomie Astra w złożonej pracy przy niższym koszcie. GPT-6.1 Sol nie jest tyle iteracją zeszłotygodniowego Sol, ile zamiennikiem modelu, który nigdy nie został wydany.

Jak to dla nas wygląda, szczerze mówiąc

OrcaRouter nie routuje jeszcze GPT-6.1 Sol. Publiczny katalog nie zawiera dla niego wpisu i nie zamierzamy opisywać modelu, którego nie możemy obsługiwać, tak jakbyśmy mogli. Udostępniamy natomiast model, który zastępuje: GPT-6 Sol w OrcaRouter ma taką samą cenę katalogową: $2.00 za wejście / $10.00 za wyjście, z opublikowanymi oboma wierszami poziomów kontekstu, obok GPT-6 Astra powyżej i GPT-6 Luna poniżej.

Powód, który ma znaczenie dla odświeżenia w tej samej cenie, a nie obniżki ceny: ponieważ przekazujemy cennikową cenę dostawcy bez doliczania marży, w dniu, w którym GPT-6.1 Sol trafi do katalogu, kosztuje tyle, ile OpenAI za niego pobiera, bez opóźnienia w zmianie ceny po naszej stronie — a ponieważ jeden klucz API daje dostęp do każdego dostawcy, którego mamy w ofercie, przełączenie obciążenia na niego to zmiana identyfikatora modelu, a nie nowa umowa. W przypadku podmiany, w której dotychczasowy model i jego następca kosztują dokładnie tyle samo, to różnica między edycją jednej linii a projektem migracyjnym. Do tego czasu rozsądnym posunięciem w przypadku modelu bez oceny jest trzymanie go poza ścieżką produkcyjną i korzystanie z przełączania awaryjnego na sprawdzony model siostrzany, gdy model podstawowy zwraca błąd — co jest również najtańszym sposobem, by sprawdzić, czy twierdzenia dostawcy potwierdzają się w przypadku twojego obciążenia.

Co oglądać w ciągu najbliższych dwóch tygodni

Trzy rzeczy rozstrzygnęłyby pytania, które pozostawia otwarte to wydanie, a żadnej z nich jeszcze nie ma. Po pierwsze, niezależny wynik — pojedynczy wiersz Artificial Analysis dla GPT-6.1 Sol zamieniłby największe twierdzenie z ogłoszenia w coś weryfikowalnego, i to liczba, która najprawdopodobniej wpłynie na decyzje zakupowe. Po drugie, cena Ultrafast: Open​AI obiecało ten poziom „w ciągu najbliższych dni” dla Codex z nawet 8-krotnie większą szybkością generowania, ale ogłoszony poziom usługi bez podanej liczby to obietnica, a nie produkt, a stawka trybu Fast wynosząca 2x stawki standardowej jest jedynym punktem odniesienia przy zgadywaniu, ile będzie kosztować. Po trzecie, czy poprawa zgodności z faktami z 11,4% do 7,7% przetrwa zetknięcie ze środowiskiem testowym, które nie należy do Open​AI — ponieważ to oraz wskaźnik ujawniania użycia narzędzia wyszukiwania to dwa twierdzenia, które uzasadniałyby przeniesienie ruchu produkcyjnego, a nie tylko wiersz w tabeli liderów.

Uczciwe podsumowanie jest takie, że GPT-6.1 Sol to prawdziwa premiera z prawdziwym cennikiem, udokumentowaną powierzchnią API i zestawem liczb dostawcy, które są większe, niż zwykle niesie ze sobą zmiana o 0.1. Argument cenowy jest prosty: kosztuje tyle samo co model, który zastępuje, a koszt jego wejścia z pamięci podręcznej jest o połowę niższy. Argument dotyczący możliwości pozostaje w całości po stronie OpenAI, dopóki ktoś inny tego nie zmierzy — i to jest cały powód, by przeczytać teraz specyfikację, a za tydzień benchmarki.

GPT-6.1 Sol nie jest jeszcze dostępny na naszych trasach. Gdy się pojawi, będzie widoczny w pełnym katalogu modeli w cenie katalogowej samego OpenAI, bez doliczania marży, obok ponad 200 modeli już dostępnych za jednym kluczem API.