GPT-6 Sol: Полное руководство по GPT-6 среднего уровня от OpenAI

GPT-6 Sol — средний уровень семейства: модель между флагманом GPT-6 Astra выше и дешёвой быстрой GPT-6 Luna ниже, выпущенная 22 сентября 2026 года по цене $2,00 за миллион входных токенов и $10,00 за миллион выходных токенов. Это вдвое меньше того, что стоила GPT-5.6 Sol для модели, которую поставщик описывает в своей собственной документации как «созданную для обеспечения сложных рабочих процессов программирования и агентных сценариев»: контекстное окно на 1 050 000 токенов, ограничение вывода в 128 000 токенов, ввод текста и изображений и шесть уровней интенсивности рассуждений — от none до max.

Эта страница — справочная страница для той модели — та самая, на которую вы попадаете, набрав её название. Она намеренно не является вторым анонсом. Дата запуска используется здесь для датировки модели, а не для сообщения о событии: сегодня модель — это действующий, общедоступный API-продукт, и читателю, попадающему на эту страницу, нужны тарифная сетка, рабочие рамки, чётко помеченные заявления вендора и то, что измерил независимый оценщик. Временной якорь — 22 сентября 2026 года, за шесть дней до написания этой страницы, так что запуск также попадает в семидневное окно свежести; раздел, который вы читаете, — причина, по которой эта страница является справочной, а не новостью. Причина, по которой она вообще существует, — поисковый спрос, измеренный по собственным данным этого сайта: люди вводят само название модели, а свободный трафик вокруг этого названия полностью состоит из запросов вида «X против Y» и уже обслуживается страницами сравнений, которые мы публикуем отдельно.

Где GPT-6 Sol находится в стеке GPT-6

В собственной документации OpenAI названы три модели GPT-6, и каждой отведена своя задача. GPT-6 Astra — флагман: в собственном руководстве компании она названа самой интеллектуальной моделью, ориентированной на работу с компьютером, веб-сёрфинг, разработку ПО, науку и создание документов, с ценой $10.00 / $50.00 без учёта каких-либо тарифных уровней. GPT-6 Luna — уровень эффективности, предназначенный для чётко определённой работы большого объёма, стоимостью $0.10 / $0.50. GPT-6 Sol — середина: на странице модели OpenAI она описывается одной строкой как созданная для сложного программирования и агентных рабочих процессов, а в руководстве по семейству моделей разработчикам рекомендуют выбирать gpt-6-astra для наивысшего уровня возможностей, gpt-6-sol — для «уверенных рассуждений в сложных задачах», а gpt-6-luna — для эффективной повторяемой работы в масштабе.

Два факта делают этот уровень реальным, а не просто ценником. Sol несёт то же окно в 1 050 000 токенов и потолок вывода в 128 000 токенов, что и Astra — средний уровень — это не меньшее окно, а меньше «долларов возможностей» на токен. И Sol поддерживает настройку рассуждений, которой нет у Astra: reasoning.effort принимает none на Sol, поэтому модель можно запускать вообще без прохода рассуждений, тогда как у Astra лестница начинается с low. Во всём остальном лестница усилий идентична — none, low, medium (по умолчанию), high, xhigh, max.

Artificial Analysis датирует GPT-6 Astra 3 сентября 2026 года, а GPT-6 Sol и Luna — 22 сентября 2026 года: это три недели, которые отделяют первый релиз флагманского поколения от его более дешёвых собратьев. Обратите внимание, что наша собственная строка каталога для GPT-6 Astra содержит дату каталога 4 сентября; это артефакт каталога, и 3 сентября от независимого трекера — это дата релиза, которую мы используем здесь.

Прайс-лист, полностью

Все цифры в этом разделе взяты из собственной документации OpenAI по ценам и со страницы модели GPT-6 Sol; обе были прочитаны 28 сентября 2026 года, и в обеих цены указаны за миллион токенов в долларах США.

• Стандартный, до 272 000 входных токенов — 2,00 $ за вход, 0,20 $ за кэшированный ввод, 2,50 $ за запись в кэш, 10,00 $ за вывод.

• Доля кэшированного ввода — OpenAI тарифицирует кэшированный ввод по 10% от ставки за некэшированный, то есть со скидкой 90%, и заявляет, что запись в кэш тарифицируется по ставке 1,25× от ставки за некэшированный ввод. Запуск GPT-6 также устранил проблему, которая раньше незаметно обходилась в деньги: изменение уровня усилий на рассуждение или доступности инструментов больше не аннулирует кэш.

• Длинный контекст, свыше 272 000 входных токенов — 4,00 $ за входные данные, 0,40 $ за кэшированные входные данные, 5,00 $ за запись в кэш, 15,00 $ за выходные данные. Порог составляет 272 тыс., и он указан на самой странице модели OpenAI GPT-6 Sol, а не взят со страницы Astra, где указано то же число. На той же странице правило пересчёта цен изложено одним предложением: для промптов с более чем 272 тыс. входных токенов цена составляет 2× от ставок за входные данные и кэш и 1,5× от ставки за выходные данные для всего запроса. Это не доплата за превышение. При запросе на 300 000 токенов все 300 000 токенов тарифицируются по ставке длинного контекста, поэтому стоимость пересечения этой черты — это ступенчатое изменение, а не наклон, — и этот скачок происходит на границе, которую большинство конвейеров для длинных документов пересекают случайно.

• Batch и Flex — оба priced at 50% от применимых стандартных тарифов, поэтому Batch и Flex на Sol стоят $1.00 / $5.00 для короткого контекста и $2.00 / $7.50 для длинного контекста, а кэшированный ввод — $0.10 и $0.20 соответственно.

• Fast mode — в 2 раза больше применимой ставки, которая составляет $4.00 / $20.00 для короткого контекста и $8.00 / $30.00 для длинного контекста. OpenAI переименовала приоритетную обработку в Fast mode 30 июля 2026 года и принимает либо service_tier: "priority", либо "fast".

• Две надбавки, о которых стоит знать — региональные конечные точки обработки имеют 10%-ную надбавку для моделей, выпущенных 5 марта 2026 года или позднее, а конечные точки FedRAMP — 10%-ную надбавку к стандартным тарифам. Для GPT-6 Sol и Luna резидентность данных в ЕС доступна только при стандартной обработке.

• Контекст к цене — В прайс-листе OpenAI по-прежнему указана цена GPT-5.6 Sol — $4,00 / $20,00, причём заявлено, что промоакционные цены действуют как минимум до 21 ноября 2026 года. Цена Sol — $2,00 / $10,00 — это снижение на 50% по обеим позициям относительно его непосредственного предшественника, и OpenAI сообщила журналистам, что новые тарифы являются постоянными, а не промоакционными. Это заявление представителя, а не письменное обязательство в прайс-листе, поэтому к нему стоит относиться как к заявлению поставщика, а не как к контрактному факту.

Конверт

• Контекст и вывод — контекстное окно на 1 050 000 токенов, максимум 922 000 входных токенов, максимум 128 000 выходных токенов. Цифра 1 050 000 — собственная цифра OpenAI; Artificial Analysis указывает 872 000 в своей таблице характеристик для той же модели, а в FAQ на той странице говорится 870 тыс. Считайте число поставщика контрактом, а число трекера — измерением конкретной обслуживаемой конфигурации.

• Модальности — текст и изображение на входе, текст на выходе, согласно странице модели OpenAI. В нашей собственной строке каталога для этой модели также указан файловый ввод наряду с текстом и изображением, а на странице OpenAI — нет. Страница поставщика имеет приоритет, поэтому честное прочтение этой модели на сегодня — ввод текста и изображения.

• Дата отсечки знаний — 20 апреля 2026 года. У GPT-6 Luna — 18 мая 2026 года, а у Astra — 30 апреля 2026 года, поэтому три модели в семействе не имеют общей даты отсечки.

• Эндпоинты — Поддерживаются Chat Completions и Responses, а также Batch. Realtime, перевод и транскрипция в реальном времени, Assistants, тонкая настройка, эмбеддинги, генерация и редактирование изображений, речь, транскрипция и перевод аудио, модерация и устаревший маршрут Completions — всё это не поддерживается.

• Инструменты и структурированный вывод — потоковая передача, структурированные выходные данные, вызов функций, поиск по файлам, ввод изображений, веб-поиск и кэширование подсказок — всё это перечислено. Есть один острый момент: в Chat Completions вызов функций работает только когда reasoning_effort равен none. Рассуждение с инструментами требует Responses API.

• Неподдерживаемые параметры при включённом режиме reasoning — если для reasoning effort задано значение, отличное от none, удалите temperature, top_p и top_logprobs; в Chat Completions также удалите logprobs.

Что утверждает OpenAI и что это за утверждение

Материалы OpenAI к запуску GPT-6 Sol, о которых The Decoder сообщил в день запуска, лучше всего читать как аргумент о затратах при сопоставимом качестве, а не как заявление о возможностях. Приведённые ниже цифры сообщены вендором, не были воспроизведены независимо и представляют собой именно те формы подачи, которые OpenAI решила опубликовать; набор бенчмарков уже, чем обычный перечень, на что указывает та же публикация, — GDPval и Terminal-Bench 4.0 в нём отсутствуют.

• FrontierCode 1.1, по данным производителя — GPT-6 Sol набирает 49,3% при максимальных усилиях за $2,14 за задачу. OpenAI ставит это примерно на один уровень с Claude Fable 5.1 при 50,3% максимальных усилий, что, по собственному сравнению OpenAI, стоит $12,83 за задачу.

• DeepSWE v1.1, по данным производителя — 68,8% у GPT-6 Sol при максимальных усилиях: отставание всего в 1,1 пункта от лучшего опубликованного результата Claude Fable 5 в 69,9% и опережение собственной GPT-6 Luna от OpenAI, которая, по словам OpenAI, соответствует Sol в режиме xhigh при значительно меньших затратах.

• AutomationBench и OSWorld 2.0, по данным вендора — OpenAI сообщает, что GPT-6 Sol при максимальном усилии превосходит Claude Opus 5 при максимальном усилии в бенчмарке бизнес-процессов при 9% от стоимости за задачу, и заявляет, что GPT-6 обеспечивает результаты компьютерного использования, аналогичные Claude Opus 5, при затратах примерно на 80% ниже, при этом GPT-6 Astra по-прежнему лидирует в этой категории внутри собственного семейства OpenAI.

Смотрите на форму этих предложений, а не на числа. В каждом из них показатель, близкий к показателю конкурента, сочетается с ценой, составляющей лишь долю от его цены. Это заявление о паритете при более низкой цене, а не о доминировании, и оно существенно слабее, чем «лучшая модель», — именно эту формулировку OpenAI приберегает для Astra. Утверждения вендора здесь говорят, что средний сегмент закрыл ценовой разрыв; они не говорят, что он закрыл разрыв в возможностях.

Независимое чтение

Artificial Analysis оценила GPT-6 Sol при максимальном уровне усилий по рассуждению и опубликовала результаты в день запуска. Её показатели независимы и служат противовесом абзацу выше.

• Индекс интеллекта — 48 баллов по Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, который объединяет десять оценок, включая AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience и AA-LCR v1.1. На странице она занимает 18-е место из 211 моделей в своём классе сравнения — знаменатель, который меняется по мере того, как трекер добавляет модели.

• Стоимость за задачу — $1,06 за задачу Intelligence Index по сравнению со смешанной ставкой $1,54 за миллион токенов при соотношении кэш-попаданий, входных и выходных токенов 7:2:1, принятом в Artificial Analysis. Во время прогона индекса модель сгенерировала 77 млн выходных токенов против медианы 88 млн у reasoning-моделей в её ценовом сегменте, так что краткостью она не выигрывает.

• Скорость и задержка — 88,7 выходных токенов в секунду при измерении через API OpenAI, что выше медианы трекера в 82,6 для сопоставимых моделей рассуждения, при времени до первого токена 138,06 секунды против медианы 3,79 секунды. Эти два числа описывают один и тот же компромисс: модель быстра, как только запустится, и медленна на старте, что является ожидаемым признаком длительного прохода рассуждения.

• Где произошёл откат — По трактовке The Decoder, результаты Artificial Analysis сообщают о регрессиях в двух оценках интеллектуальной работы по сравнению с предыдущим поколением: примерно 100 пунктов Elo потеряно на GDPval-AA v2.1 и около 75 на Luna, причём ручная проверка связывает падение в основном с качеством изложения и неполными результатами. Собственное резюме Artificial Analysis, как сообщается, таково: затраты на задачу сократились примерно вдвое, тогда как оценки интеллекта остались на уровне GPT-5.6, с улучшениями в одних оценках и регрессиями в других.

Ко всему этому следует добавить одну оговорку. GPT-6 Sol и GPT-6 Astra не проходили прямого сравнения при сопоставимом усилии рассуждения на одинаковом стенде ни со стороны одной из сторон, на которую мы можем сослаться, а два показателя, которые приводят рядом — Sol с 48 и Astra с 53, — взяты из одного и того же индекса, но не обязательно из одной и той же конфигурации. Честная версия этого сравнения коротка: по индексу Astra набирает больше, чем Sol, и ни один опубликованный запуск не позволяет выделить, какая часть разрыва обусловлена моделью, а какая — настройкой усилия рассуждения.

Доступность и единственное, что изменилось после запуска

OpenAI выпустила обе модели 22 сентября 2026 года через собственный API как gpt-6-sol и gpt-6-luna, а в материалах запуска они были размещены в ChatGPT Work и Codex для подписчиков Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu, при этом пользователи Free и Go получали доступ к GPT-6 Luna через десктопное приложение. Ни одна из моделей не была доступна в обычном интерфейсе ChatGPT Chat на момент запуска — это формулировка самой OpenAI, как сообщалось в тот день, и именно эта деталь с наибольшей вероятностью запутает читателя, который отправился искать Sol в списке выбора модели и не нашёл его.

Изменение после запуска, которое важно для всех, кто подаёт этой модели изображения, есть в собственном журнале изменений API OpenAI от 25 сентября 2026 года: OpenAI исправила ошибку в кодировании изображений, которая, по её словам, ухудшала понимание изображений в GPT-6 Sol и GPT-6 Luna, затрагивая визуальные задачи в API и в Codex, включая использование компьютера. В самом журнале изменений рекомендуется повторно запустить оценки и повторить затронутые рабочие процессы, если входные изображения являются частью вашего сценария использования. Это исправление трёхдневной давности для шестидневной модели, и именно поэтому прогон бенчмарка на неделе запуска и прогон на этой неделе могут расходиться по любым визуальным аспектам.

Запуск GPT-6 Sol на OrcaRouter

GPT-6 Sol маршрутизируется на OrcaRouter как openai/gpt-6-sol на OrcaRouter, по собственной цене OpenAI по прайс-листу, при этом цена провайдера по прайс-листу передаётся с наценкой 0%, наряду с openai/gpt-6-astra и openai/gpt-6-luna. Все три работают через одну OpenAI-совместимую конечную точку и один API-ключ, и именно это делает вопрос о выборе уровня проверяемым на практике, а не теоретическим: одно и то же тело запроса можно направить на Sol для продакшн-пути, а на Luna — для массовой задачи рядом с ним, без второго договора и без изменений в коде, а изменение цены у вендора вступает в силу здесь в тот же день, а не после цикла пересмотра цен. Если вы переносите рабочую нагрузку на такую новую модель, автоматическое переключение при сбое между провайдерами — это вторая половина аргумента: именно так можно опробовать модель, которой всего шесть дней, на реальном трафике, не ставя продакшн-путь на карту в её первый месяц.

Две вещи, которые тарифная карта делает с реальным счётом, разобраны:

• Прогон анализа документа на 900 000 токенов тарифицируется по длинному контексту для всего запроса: 900 000 входных токенов по $4.00 за миллион — это $3.60, плюс выходные данные. Тот же прогон, уложенный в 272 000 токенов, тарифицируется по $2.00 за миллион. Разбить один слишком большой запрос на четыре вызова ниже порога — здесь это не уловка; это прямая экономия 2× на входных данных.

• Кэшированный цикл агента — это то, где 90-процентная скидка на кэшированный ввод делает своё дело: стабильный префикс, перечитываемый сотни раз, стоит $0,20 за миллион на Sol, а не $2,00, и, поскольку изменение усилия рассуждения больше не аннулирует кэш, по лестнице усилий можно пройти в рамках одного разговора, не платя за пересборку префикса.

Если вам на самом деле нужен выбор между двумя моделями — этой или флагманской — мы провели полное сравнение GPT-6 Sol с GPT-6 Astra отдельно, а запись о тогда ещё невыпущенной модели, сделанная до запуска, сохранена в отдельном материале, а не пересматривается здесь заново.