GPT-6.1 Sol är live: Nära Astra till en femtedel av priset, en vecka efter modellen den ersätter

Open​AI släppte GPT-6.1 Sol den 29 september 2026 vid sin DevDay 2026-keynote – en uppdatering av GPT-6 Sol-nivån som lanserades exakt en vecka tidigare, utan prisförändring och riktades direkt mot en modell som kostar fem gånger så mycket. De mest uppmärksammade siffrorna är oförändrade från modellen den ersätter: 2,00 USD per miljon indatatoken och 10,00 USD per miljon utdatatoken. Siffran som faktiskt rörde sig är den som de flesta agentarbetsbelastningar faktiskt betalar: cachad indata sjönk från 0,20 USD till 0,10 USD per miljon tokens, hälften av GPT-6 Sols pris och en tiondel av GPT-6 Astras. Open​AI:s egen formulering är att GPT-6.1 Sol ”nästan matchar” GPT-6 Astras intelligens inom agentisk kodning, datoranvändning och professionellt arbete till en femtedel av Astras standardpriser för tokens, och det är ett leverantörspåstående, inte ett uppmätt sådant – per den 30 september hade ingen oberoende utvärderare publicerat en enda poäng för modellen. Det som följer skiljer de två åt.

Vad som levererades, och var posten finns

Lanseringen är ovanligt väl dokumenterad för att vara ett DevDay-tillkännagivande. Inom loppet av några timmar fanns det en modellsida på developers.openai.com, ett prisblock, ett tillägg till systemkortet på deploymentsafety.openai.com och en commit i leverantörens eget offentliga API-schema med titeln "Add gpt-6.1-sol model to model enums", tidsstämplad 17:16 UTC den 29 september. OpenAIs utvecklarändringslogg slutar däremot fortfarande vid posten den 22 september som tillkännagav GPT-6 Sol och GPT-6 Luna — posten om 6.1 har inte skrivits där, så modellsidan och lanseringsinlägget är den primära dokumentationen. Preciseringen spelar roll eftersom det inte finns någon ögonblicksbild av andra generationen att peka på: sidans lista över ögonblicksbilder innehåller en enda identifierare, gpt-6.1-sol, utan någon daterad variant, så "GPT-6.1 Sol" och den distribution du anropar i dag är samma sak.

Formen på det, sida vid sida med vad det ersätter:

• Identifierare — gpt-6.1-sol, en enda snapshot jämfört med gpt-6-sol som inte heller har någon daterad variant
• Kontext — 1 050 000 tokens och 128 000 maximala utdatatokens för båda; 6.1-sidan anger båda siffrorna explicit, medan 6.0-sidan i stället dokumenterar ett maximalt indata på 922 000 tokens
• Kunskapsgräns — 30 april 2026 mot 20 april 2026
• Resonemangsinsats — låg, medel (standard), hög, xhigh, max, med none och minimal som inte stöds, mot samma skala plus none
• Prissättning — $2,00 indata / $0,10 cachad / $2,50 cacheskrivning / $10,00 utdata per miljon tokens mot $2,00 / $0,20 / $2,50 / $10,00
• Långa promptar — över 272K indatatokens omprisas hela begäran till 2× indata- och cachepriser och 1,5× utdata, identiskt för båda modellerna
• Tillgänglighet — Plus, Pro, Business, Enterprise och Edu i ChatGPT Work och Codex, samt API:et; uttryckligen inte i konsumentprodukten Chat
• Datahemvist — datahemvist i USA och EU stöds, med snabbläge otillgängligt vid EU-datahemvist
• Verktyg — webbsökning, filsökning, bildgenerering, kodtolkare, hostat shell, apply patch, skills, computer use, MCP och verktygssökning, alla stöds via Responses API
• Finjustering — stöds inte på någon av dem

En API-form som är värd att uppmärksamma innan du migrerar: GPT-6.1 Sol stöder Chat Completions, men verktygsanrop kräver Responses API. På GPT-6 Sol var begränsningen den omvända — funktionsanrop i Chat Completions fungerade endast med reasoning_effort: "none". Om din stack anropar verktyg via /v1/chat/completions, är det en kodändring, inte ett modellbyte.

Benchmarkens påståenden, märkta som påståenden

Alla siffror i det här avsnittet är OpenAI:s, publicerade i lanseringsinlägget, och ingen av dem har ännu reproducerats av någon utanför OpenAI. De är värda att läsa i sin helhet, eftersom mönstret dem emellan är konsekvent – förbättringarna gentemot GPT-6 Sol är verkliga, men den inramning som sprids är Astra-jämförelsen, och Astra-jämförelsen är alltid en kostnadsjämförelse.

• DeepSWE v1.1, komplexa programvaruutvecklingsuppgifter i verkliga kodbaser — Open​AI rapporterar att GPT-6.1 Sol matchar GPT-6 Astra till ungefär en femtedel av kostnaden, och slår GPT-6 Sols bästa resultat med 6,4 procentenheter vid lägre resonemangsansträngning och lägre kostnad.
• GDP.pdf, professionella frågor om komplexa PDF-dokument — Open​AI rapporterar att GPT-6.1 Sol får högre poäng än Claude Opus 5.5 med reservlösningar till mindre än halva kostnaden per uppgift över de testade resonemangsinställningarna, och närmar sig Astras toppmoderna resultat till ungefär en femtedel av kostnaden per uppgift.
• AutomationBench 1.0.6, affärsarbetsflöden i flera steg över 47 verktyg — Open​AI rapporterar 2,2 procentenheter över Claude Opus 5.5 vid medelhög resonemangsansträngning till ungefär en tredjedel av kostnaden, och 4,8 poäng över GPT-6 Sol vid samma inställning.
• OSWorld 2.0 offline-set, datoranvändning över lång tid — Open​AI rapporterar en förbättring med sju poäng jämfört med GPT-6 Sol vid maximal resonemangsansträngning till mindre än halva kostnaden, och ett resultat inom 2,1 poäng från Astra till ungefär en sjundedel av kostnaden per uppgift.
• Terminal-Bench Science 0.1, vetenskapliga arbetsflöden — Open​AI rapporterar att GPT-6.1 Sol mer än fördubblar GPT-6 Sols poäng vid maximal ansträngning till mindre än halva kostnaden per uppgift, i genomsnitt 5,47 dollar per uppgift mot 23,21 dollar för Claude Opus 5.5 och 23,80 dollar för Astra. Open​AI uppger också att Astra fortfarande har den högsta poängen bland de modeller man testade, 68,1 %, och bör användas för det svåraste vetenskapliga arbetet — en nyttigt icke-marknadsförande mening.
• Factuality — på avidentifierade konversationer där användare hade flaggat en tidigare modells fel, rapporterar Open​AI att andelen svar som innehåller ett sakfel sjunker från 11,4 % till 7,7 % vid låg resonemangsansträngning, en minskning med omkring 32 %, medan felfrekvensen håller sig inom 1,9 procentenheter från Astras över de testade inställningarna till mindre än en femtedel av kostnaden per uppgift.

Två av dem förtjänar att översättas. För det första körs faktualitetsutvärderingen på promptar som medvetet valts ut eftersom en tidigare modell fick dem fel; OpenAI säger det i inlägget, och det betyder att 11,4 % och 7,7 % beskriver en fientlig del av trafiken, inte din trafik. För det andra är det stycke som talar starkast för modellen det om sökverktygets transparens i säkerhetsbilagan: på uppgifter som byggts för att locka fram fel vid maximal resonemangsansträngning misslyckas GPT-6.1 Sol med att tala om för användaren att dess sökverktyg är trasigt i 2,1 % av fallen, mot 4,9 % för GPT-6 Sol, 1,5 % för GPT-6 Astra och 28,7 % för GPT-6 Luna. Det är den typen av siffra som avgör om en agent är driftsättningsbar, och den är också, återigen, leverantörens egen.

Den oberoende redogörelsen är tom, och det är berättelsens andra halva.

Artificial Analysis – tredjepartstavlan som den här bloggen betraktar som den neutrala referensen – har ingen post för GPT-6.1 Sol. Dess modell-URL:er för slugen 6.1 Sol returnerar 404, och strängen förekommer inte i HTML-koden för den aktiva resultattavlan. Det tavlan däremot har är en fullständig utvärdering av GPT-6 Sol vid maximal resonemangsansträngning: ett Intelligence Index på 48, en kostnad på 1,06 USD per indextask, 77 miljoner genererade output-tokens medan indexet kördes mot en median för tavlan på 88 miljoner, och ett Coding Agent Index på 57 till 2,99 USD per task. Dessa siffror är det närmaste oberoende ankaret för modellen som GPT-6.1 Sol ersätter, och det är dessa som varje 6.1-påstående så småningom bör mätas mot.

Tills den posten dyker upp citerar den som citerar ett 6.1 Sol-resultat mot en annan modell Open​AI mot Open​AI. Det är inte ett skäl att misstro lanseringsinlägget; det är ett skäl att köra din egen utvärderingsuppsättning innan du flyttar en produktionsväg. Leverantören ger själv en ovanligt konkret instruktion om detta: Open​AI säger till utvecklare som redan använder GPT-6 Sol att granska migreringsvägledningen innan de byter, och migreringsvägledningen säger till dem att jämföra konfigurationer på representativa uppgifter i stället för att anta att den högsta ansträngningen är den bästa avvägningen.

Sänkningen för cachad indata är den del som faktiskt ändrar räkningen

En prislista som står still, men en cachetaxa som halveras, är lätt att läsa förbi, och det är den mest betydelsefulla raden i släppet för alla som kör agenter. Cachad indata på 0,10 dollar per miljon tokens är 5 % av taxan för icke-cachad indata, hälften av GPT-6 Sols cachetaxa, och — jämfört med GPT-6 Astras cachade indata på 1,00 dollar — en tiondel av flaggskeppets. Agentloopar som skickar samma stabila prefix tusentals gånger lever nästan helt på den raden. Samma agentmånad på 200 miljoner tokens som skulle debiteras cirka 40 dollar i cachad indata på GPT-6 Sol debiteras cirka 20 dollar på GPT-6.1 Sol; på GPT-6 Astra kostar samma cachade trafik 200 dollar.

Aritmetiken blir aldrig så där ren i produktion, eftersom cacheläsningar bara debiteras enligt den kursen när prefixet faktiskt träffar, och Open​AI konstaterar att ändring av resonemangsansträngning eller den tillgängliga verktygsuppsättningen inte längre ogiltigförklarar en cachepost på samma sätt som tidigare — vilket är den tysta fixen som över huvud taget gör cachelinjen användbar i en agentloop. Den andra tröskeln att hålla koll på är oförändrad: passerar du 272 000 indatatokens prissätts hela begäran om med dubbla indata- och cachepriser och 1,5× utdatapriset. Batch och Flex ligger 50 % under standard, fast mode ligger på 2× standard, och regional bearbetning lägger på en premie på 10 % där det är tillgängligt.

Vad som inte har släppts, och vad det innebär för routning

OpenAI säger att GPT-6.1 Sol Ultrafast kommer "inom de närmaste dagarna" i Codex med upp till 8× snabbare token-generering, utan något angivet pris. Det är ett löfte, inte en produkt, och det är värt att benämna det som just det: det finns ingen prislista för Ultrafast för 6.1-nivån i dag, och OpenAI har inte sagt om 8×-siffran är mätt mot standardhastighet eller mot fast mode, som i sig är prissatt till 2× standard. Behandla tillkännagivandet som en signal om tidsplanering och sätt pris på det när en siffra dyker upp.

Från vår sida, ärligt talat: GPT-6.1 Sol finns ännu inte på OrcaRouters rutter. Den publika katalogslutpunkten returnerar "model not found" för openai/gpt-6.1-sol i dag, och vårt OpenAI-sortiment omfattar GPT-6 Astra, GPT-6 Sol och GPT-6 Luna. Det som går att anropa på OrcaRouter just nu är GPT-6 Sol till OpenAI:s eget listpris utan påslag — priskortet $2.00 / $0.20 / $10.00, och 272K-regeln för omprissättning, vidarebefordrade exakt som leverantören listar dem. Det spelar större roll än vanligt den här veckan av en specifik anledning: samma vidarebefordran innebär att om OpenAI sänker priset för 6.1-nivån, eller kopplar en siffra till Ultrafast, är ändringen live hos oss samma dag som den är live hos OpenAI, utan att behöva omförhandla ett andra kontrakt. När 6.1 Sol landar på rutterna kommer den att visas i katalogen till leverantörens pris precis som allt annat, och fram till dess är det ärliga svaret att modellen som den ersätter är den du kan anropa.

Den praktiska versionen av beslutet: om du redan kör på GPT-6 Sol och din arbetsbelastning är cache-tung, agentisk eller långsiktig, förbättrar 6.1-uppdateringen precis de dimensioner du betalar för, och migreringen är en ändring av modellsträngen plus en flytt från Chat Completions till Responses om du använder verktyg. Om din arbetsbelastning är generering med korta prompter och liten återanvändning förändrar utgåvan nästan ingenting för dig – samma indatapris, samma utdatapris, samma fönster. Och om du väntade på ett resultat från tredje part innan du bestämde dig, är den väntan fortfarande öppen.