
GPT-6.1 vs GPT-6.1 Sol: jedna z tych dwóch nazw nie jest modelem
- OrcaNOWOŚĆOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 za 1 mln tokenów · 11 tok/s
- deepseekNOWOŚĆDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-1745Inteligencja
- DeepSeekNOWOŚĆDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740Inteligencja
- OrcaNOWOŚĆOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 za 1 mln tokenów · 139 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Inteligencja
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Inteligencja
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 za 1 mln tokenów · 1055 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Inteligencja
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Inteligencja
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Inteligencja
- xAIGrok 4.72026-09-2146Inteligencja
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 za 1 mln tokenów · 49 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 za 1 mln tokenów · 826 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Inteligencja77Kod
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Inteligencja76Kod
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Inteligencja76Kod
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Inteligencja82Kod
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 za 1 mln tokenów · 47 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 za 1 mln tokenów · 94 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Inteligencja72Kod
Wyszukaj bezpośrednie porównanie między GPT-6.1 a GPT-6.1 Sola znajdziesz strony porównujące dwie rzeczy, które nie są dwiema rzeczami. Lista modeli OpenAI ma jeden wpis w generacji 6.1, a jego identyfikator to gpt-6.1-sol. Nie ma odpowiednika o nazwie gpt-6.1, żadnego wariantu bazowego, mini ani pro. „GPT-6.1” to naklejka generacji na pudełku; GPT-6.1 Sol to to, co jest w pudełku. Porównanie, które naprawdę kosztuje ludzi pieniądze, to GPT-6.1 Sol zestawiony z GPT-6 Sol wersją, którą zastąpił trzy tygodnie wcześniej — ta sama stawka bazowa $2 i $10, inna cena pamięci podręcznej, inny wynik indeksu i powiadomienie o wycofaniu widniejące przy starszym modelu. Udokumentowane awarie AI i incydenty agentów stojące za takimi wydaniami jak to są zebrane w Archiwum Incydentów AI OrcaRouter gdzie każdy wpis ma własne źródła, poziom istotności, ocenę pewności i oznaczenie sporu.
Ta strona pełni więc dwie funkcje. Rozstrzyga kwestię nazewnictwa na podstawie dowodów, ponieważ pomyłka skutkuje kodem 404 w logach, a nie gorszą odpowiedzią. Następnie przeprowadza porównanie, które sugeruje nazwa, ale katalog nie obsługuje, ponieważ jest to decyzja, przed którą stoi każdy, kto wpisał pierwsze zapytanie.
Co się dzieje, gdy wyślesz nieprawidłowy ciąg?
Żadnej łagodności. Żądanie wskazujące model, którego API nie wymienia, kończy się niepowodzeniem na warstwie routingu, zanim zostanie rozliczony choćby jeden token, a błąd to „model-not-found”, a nie przejście awaryjne do najbliższego dopasowania. W API samego OpenAI na tym koniec. W routerze tryb awarii jest przynajmniej widoczny: katalog OrcaRouter zawiera openai/gpt-6.1-sol i nie zawiera gołego openai/gpt-6.1, więc literówka ujawnia się jako brakująca trasa, zamiast po cichu wylądować na innym poziomie i generować odpowiedzi po innej cenie.
To rozróżnienie ma większe znaczenie, niż się wydaje. Dwie najczęstsze wersje tego błędu to skrócony identyfikator i identyfikator z odstępem — gpt-6.1, gdzie gpt-6.1-sol miał być, albo GPT 6.1 Sol wklejony z komunikatu prasowego do wartości konfiguracji. Pierwszy to 404; drugi to 404, który przy pobieżnym czytaniu wygląda jak problem z uprawnieniami. Oba są tanie w naprawie i kosztowne w diagnozowaniu o 2 w nocy, co jest całym argumentem za przypięciem ciągów modeli w jednym pliku konfiguracji, a nigdy w kodzie aplikacji.
• Poprawny identyfikator — gpt-6.1-sol w API dostawcy, openai/gpt-6.1-sol w OrcaRouter
• Etykieta generacji, a nie identyfikator — „GPT-6.1”, który pojawia się w dokumentacji i materiałach marketingowych, ale do niczego nie prowadzi
• Co sugeruje etykieta, a czego nie sugeruje lista — rodzina poziomów, z których istnieje dokładnie jeden

Dlaczego odświeżenie 6.1 ma dokładnie jednego członka
OpenAI wypuściło generację GPT-6 w trzech falach i odświeżyło jeden z jej szczebli. GPT-6 Astra pojawił się 3 września 2026 r. na szczycie drabinki. GPT-6 Sol i GPT-6 Luna pojawiły się 22 września jako poziomy średni i masowy. Następnie 29 września odświeżenie 6.1 trafiło wyłącznie na szczebel Sol — GPT-6.1 Sol, pozycjonowany do złożonego kodowania i pracy profesjonalnej, z oknem kontekstu 1 050 000 tokenów i obniżoną ceną tokenów wejściowych z pamięci podręcznej z 0,20 USD do 0,10 USD za milion tokenów.
Astra i Luna nie zostały ponownie wydane. Dlatego „GPT-6.1 vs GPT-6.1 Sol” brzmi jak pojedynek między rodziną a jej członkiem: w przypadku jednej generacji, tym razem, to ten sam zestaw. Jeśli szukasz tańszego rodzeństwa z 6.1 do kierowania prac o dużym wolumenie, nie ma takiego — poziom wolumenowy to nadal GPT-6 Luna, nadal w numeracji 6.0, nadal 0,10 USD i 0,50 USD za milion tokenów.
Nazewnictwo nie jest przypadkowe i to jest część, którą warto przyswoić. Numer generacji w nazwie modelu oznacza odświeżenie tego szczebla, a nie nową rodzinę. Gdy dostawca odświeża jeden poziom, etykieta generacji przez krótki czas opisuje zbiór z jednym elementem — a każdy artykuł, plik konfiguracyjny i dokument zakupowy napisany wyłącznie na podstawie etykiety otrzymuje błędny model mentalny. Czytaj listę modeli, a nie nagłówek ogłoszenia.
GPT-6.1 Sol w porównaniu z poziomem, który zastąpił
Porównanie, którego ludzie naprawdę potrzebują — oparte na liczbach publikowanych przez każde źródło. Specyfikacja dostawcy z dokumentacji dla programistów OpenAI; wyniki indeksu i czasy z Artificial Analysis, odczytane 21 października 2026 r. w indeksie v4.3.2.
• Cena — identyczna: GPT-6.1 Sol $2.00 za wejście / $10.00 za wyjście za milion; GPT-6 Sol $2.00 za wejście / $10.00 za wyjście za milion
• Dane wejściowe z pamięci podręcznej — GPT-6.1 Sol 0,10 USD za milion; GPT-6 Sol 0,20 USD za milion
• Kontekst — GPT-6.1 Sol 1 050 000 tokenów; GPT-6 Sol 1 050 000 tokenów
• Indeks inteligencji — GPT-6.1 Sol 52; GPT-6 Sol 48, czteropunktowa różnica przy tej samej cenie katalogowej
• Koszt na zadanie indeksowania — GPT-6.1 Sol 0,72 USD; GPT-6 Sol 1,04 USD
• Szybkość generowania — GPT-6.1 Sol 55,2 tokena na sekundę; GPT-6 Sol wolniejszy z dwóch na tej samej planszy
• Ekonomika długich promptów — GPT-6.1 Sol powyżej 272 000 tokenów wejściowych: wejście i pamięć podręczna 2×, wyjście 1,5× (15 USD za milion)
• Status — GPT-6.1 Sol obowiązujący; GPT-6 Sol oznaczony jako przestarzały na rzecz GPT-6.1 Sol

Dwa z tych wierszy przesądzają o decyzji. Czteropunktowa różnica w indeksie przy niezmienionej cenie podstawowej oznacza, że zamiennik jest ściśle lepszy pod względem jakości w przeliczeniu na dolara, co jest nietypowe i dlatego starszy poziom jest wycofywany, a nie przeceniany. A obniżona o połowę cena odczytu z pamięci podręcznej dodatkowo potęguje efekt: w przypadku agenta, który przy każdej turze ponownie wysyła długi prompt systemowy lub duży dokument, dane wejściowe z pamięci podręcznej stanowią większość rachunku, a $0,10 wobec $0,20 o połowę zmniejsza dominującą pozycję. Terminal X w historii klienta opublikowanej przez OpenAI 20 października podaje około 30% niższy koszt na zapytanie w swoich pracach ewaluacyjnych nad długim kontekstem niż w przypadku drugiego najlepszego przetestowanego modelu — jest to wartość zgłoszona przez dostawcę i klienta, a nie niezależna, lecz spójna kierunkowo z cennikiem.
Parametry, które zmieniają odpowiedź
Identyczne ciągi modeli mogą dawać bardzo różne rachunki, a specyfikacja 6.1 Sol zawiera trzy ustawienia, które zmieniają tę kwotę bardziej niż sam wybór poziomu.
• Wysiłek rozumowania — niski, średni, wysoki, xhigh, maksymalny. Wynik indeksu 52 jest mierzony przy maksymalnym wysiłku. Praca na poziomie szkicu przy niskim wysiłku jest tańsza i szybsza i nie dorówna temu wynikowi; brak i minimalny są kategorycznie odrzucane.
• Poziom długich promptów — powyżej 272 000 tokenów wejściowych koszt tokenów wejściowych i wejściowych z pamięci podręcznej wynosi 2×, a tokenów wyjściowych 1,5×. Okno 1 mln tokenów to nie budżet 1 mln tokenów; ostatnie 700 000 tokenów kosztuje podwójnie.
• Opóźnienie przy maksymalnym wysiłku — czas do pierwszego tokenu wynoszący 248 sekund na tablicy Artificial Analysis, wobec mediany 3,69 sekundy w przypadku porównywanych modeli. W porządku do oceny wsadowej, fatalne dla interfejsu czatu.
• Poziom usługi — standard, Fast za 2×, Batch i Flex o 50% taniej, Ultrafast za 6×. Batch plus 6.1 Sol jest często tańszy niż standard plus mniejszy model w przypadku uruchomień nocnych.
Ustawienie wysiłku to miejsce, w którym kryje się większość niespodzianek migracyjnych. Zespoły przechodzą z GPT-6 Sol przy wysokim wysiłku na GPT-6.1 Sol przy maksymalnym, ponieważ wynik w nagłówku to wynik przy maksymalnym wysiłku, a potem odkrywają, że przepustowość ewaluacji załamała się, a koszt na element wzrósł. Uczciwe porównanie to ten sam poziom wysiłku w obu modelach, a uczciwym ustawieniem domyślnym na pierwszy przebieg jest poziom wysiłku, którego obciążenie już używało.
Test migracji, który możesz przeprowadzić w jedno popołudnie
Pobierz od 100 do 200 reprezentatywnych pozycji z własnego ruchu, przepuść je przez GPT-6 Sol i GPT-6.1 Sol przy takim samym nakładzie i oceń je według tego, czego Twój zespół już używa — rubryki, złotego zbioru, recenzenta.

Oba modele znajdują się w tej samej przestrzeni nazw tras w OrcaRouter w cenie katalogowej dostawcy bez marży, więc uruchomienie kosztuje dokładnie tyle, ile wynika z cennika, i nic więcej, a przełączanie między nimi to zmiana jednego ciągu znaków, a nie druga umowa i druga faktura.
Trzy rzeczy do zmierzenia, których publiczne liczby nie są w stanie powiedzieć. Odsetek trafień cache w Twojej rzeczywistej strukturze promptu — obniżona o połowę cena cache zwraca się tylko wtedy, gdy faktycznie go trafiasz. Czy próg 272 000 tokenów znajduje się powyżej, czy poniżej Twojego typowego kontekstu, ponieważ obciążenie tuż poniżej niego zachowuje się zupełnie inaczej niż tuż powyżej. Oraz opóźnienie na poziomie nakładu, który zamierzasz wdrożyć, a nie tym, który benchmarkowałeś.
W przypadku ścieżki produkcyjnej powodem, by przejść teraz, a nie później, jest powiadomienie o wycofaniu, a nie cztery punkty indeksu. Uruchom oba równolegle za DSL routingu, pozwól nowej warstwie przejąć ułamek ruchu na żywo i użyj automatycznego przełączania awaryjnego, aby kierować żądania z powrotem do starego modelu, jeśli nowy będzie się zachowywał nieprawidłowo. To zamienia ryzykowną migrację w eksperyment, któremu możesz się przyglądać — co jest właściwym podejściem w każdej migracji, w której identyfikator modelu się zmienił, a cena nie.
Gdzie porównania przestają być użyteczne
Warto wyraźnie wskazać dwa ograniczenia. Po pierwsze, wyniki indeksu przy maksymalnym wysiłku nie są wskaźnikiem zastępczym Twojego obciążenia pracą; czteropunktowa różnica na dziesięciu ocenach nie mówi nic o tym, czy model wychwytuje konkretne błędy, które wychwytują Twoi recenzenci. Po drugie, GPT-6.1 Sol nie jest automatycznie właściwym ulepszeniem na każdym szczeblu — jeśli praca polega na ekstrakcji, klasyfikacji lub czymkolwiek o dużej liczbie wywołań i krótkim kontekście, GPT-6 Luna w cenie $0.10 i $0.50 to jedna piąta ceny wejścia i ponad dwukrotnie większa prędkość wyjścia, a różnica w indeksie nie ma znaczenia dla zadania.
To nudne podsumowanie jest tym przydatnym. Nie ma GPT-6.1, z którym można by porównać GPT-6.1 Sol, ponieważ generacja i model to ten sam obiekt. Istniejące porównanie to GPT-6.1 Sol z GPT-6 Sol, w którym cena się nie zmieniła, jakość tak, a wiersz wejścia z pamięci podręcznej spadł o połowę. To wystarczająco dobry powód, by przeprowadzić test — i zdecydowanie niewystarczająco dobry, by go pominąć.
