GPT-6.1 Sol mot GPT-6-generationen: En generation av en

Leverantören lade till ett fjärde namn i sin modellinje den 29 september 2026 och kallade det en generation, och aritmetiken i sortimentet är det mest intressanta med den: GPT-6.1 Sol utgör hela generationen. GPT-6 Luna och GPT-6 Sol, som båda släpptes den 22 september 2026, är oförändrade; GPT-6 Astra, som funnits sedan 4 september 2026, är oförändrad; 6.1-uppdateringen rörde exakt en nivå. Samtidigt får GPT-6.1 Sol, med $2,00 in och $10,00 ut per miljon tokens, 51,83 på Artificial Analysis Intelligence Index för $0,724 per uppgift — inom 0,84 poäng från GPT-6 Astra, som kostar $3,2575 per uppgift vid $10,00/$50,00. Samma generation på etiketten, fyra olika ekonomier under ytan.

Det gör ”bör jag använda GPT-6-generationen” till fel fråga. Serien spänner över ett 48× intervall i kostnad per uppgift och ett intervall på 14,6 punkter i uppmätt intelligens, och svaret beror helt på vilken nivå du menar. Här är stegen, uppmätt.

De fyra stegen, enligt mätning

• GPT-6 Luna — Index 38,12, $0,10 / $0,50 per 1 miljon, $0,01 cachad, $0,0678 per uppgift, 50 012 utdatatokens, 100,1 s till första token
• GPT-6 Sol — Index 47,63, $2,00 / $10,00, $0,20 cachad, $1,045 per uppgift, 31 000 utdatatokens, 124,3 s
• GPT-6.1 Sol — Index 51,83, $2,00 / $10,00, $0,10 cachad, $0,724 per uppgift, 38 128 utdatatokens, 332,0 s
• GPT-6 Astra — Index 52,67, $10,00 / $50,00, $1,00 cachad, $3,2575 per uppgift, 27 206 utdatatokens, 400,4 s

Var och en av dem rymmer samma kontextfönster på 1 050 000 tokens och samma maximala utdata på 128 000 tokens, och var och en tar emot text-, bild- och filindata. Nivåerna skiljs inte åt av kapabilitetsflaggor. De skiljs åt av hur mycket tänkande du är villig att betala för, och de två ändarna av den stegen ligger 48 gånger ifrån varandra per uppgift.

Vad 6.1-uppdateringen faktiskt förändrade

Tre saker, och bara en av dem är en poäng.

Poängen rörde sig: från 47,63 till 51,83, en uppgång på 4,2 punkter, på en vecka. Priset för cachad indata halverades, från 0,20 $ till 0,10 $ per miljon, vilket är anledningen till att den uppmätta kostnaden per uppgift sjönk från 1,045 $ till 0,724 $ trots att listpriserna var identiska – samma prislista, en annan räkning. Och antalet utdatatokens ökade från 31 000 till 38 128, medan väggklockstiden per uppgift gick från 321 sekunder till 640, vilket är det enda stället där uppdateringen gick bakåt och det minst synliga på något specifikationsblad.

Jämförelsen mot Astra är den som förvånar folk. GPT-6.1 Sol ligger 0,84 indexpunkter efter flaggskeppet och är 4,5 gånger billigare per uppgift. Astras kvarvarande fördel är inte dess indexpoäng; det är uppsättningen utvärderingar där den ensam utvärderas, och den enda förmåga som OpenAI beskriver som unik för den – att upptäcka nya säkerhetssårbarheter, vilket är anledningen till att modellen klassas som "kritisk" enligt leverantörens eget ramverk Preparedness Framework och att dess mest kapabla inställningar är begränsade till granskade partner.

OrcaRouter-kortet för GPT-6 Astra är flaggskeppet i toppen av samma stege: $10.00 / $50.00, en p50 på 1,64 sekunder till första token, 40,7 miljoner token under sju dagar och samma kontextfönster på 1 050 000 token som alla nivåer delar.

Jämfört med 6.0 Sol är uppdateringen nära nog en ren förbättring – mer index, mindre pengar – med förbehållet att 6.1-modellen är en annan modell och inte en checkpoint, och att den återger sitt resonemang mer utförligt. Jämfört med Luna är det inte ens en jämförelse: 10,7 gånger kostnaden för 13,7 indexpoäng, vilket är en bra affär för tungt arbete och en fruktansvärd sådan för högvolymarbete.

Vad våra egna routingdata säger att marknaden redan har beslutat

En sak som den här jämförelsen har som ett datablad inte har är en bild av den faktiska användningen. Under de sju dagarna fram till den 7 oktober 2026 hanterade GPT-6.1 Sol 284,2 miljoner tokens i vårt eget routningslager, och GPT-6 Sol som den ersatte hanterade 950 tusen – en skillnad på 300 gånger för två modeller med en veckas åldersskillnad, vilket är så ett nivåbyte ser ut inifrån. GPT-6 Luna, den billiga nivån, hanterade 641,6 miljoner, mer än båda Sol-modellerna tillsammans. GPT-6 Astra hanterade 40,7 miljoner.

Läs det som tre separata beteenden. Högvolymarbete gick till den billiga nivån i störst volym. Seriöst arbete konsoliderades till den nyaste Sol inom en vecka efter lanseringen och övergav modellen den ersatte. Och flaggskeppet förblev en nisch: den mest kapabla nivån, minst använd, av team vars problem bara den löser. Produktlinjen är inte en stege som folk klättrar; det är en uppsättning verktyg som folk väljer bland, och de väljer efter nivå snarare än efter generation.

Vilket är anledningen till att nivån hör hemma i begäran, inte i arkitekturen.

Det praktiska problemet med en generation med fyra nivåer är att det rätta svaret varierar per uppgift och per vecka – som trafiksiffrorna ovan visar fattade marknaden ett nytt beslut inom sju dagar. Att hårdkoda ett modellnamn i en applikation är det som förvandlar ett modellutbud till ett åtagande.

Alla fyra nås via en enda OrcaRouter-slutpunkt: ett enda API för 200+ modeller med leverantörens listpris vidarebefordrat med 0 % påslag. Den sista delen är bärande här specifikt eftersom tre av de fyra nivåerna delar ett listpris eller en cachad taxa som redan har rört sig en gång — GPT-6.1 Sols cache-taxa halverades inom en vecka efter lanseringen, och en vidarebefordringsmätare är vad som gör att det automatiskt hamnar på din faktura.

Två funktioner i routningslagret är värda att nämna för just den här uppsättningen. Routnings-DSL:en låter nivån vara en parameter i begäran i stället för en driftsättning — billig nivå för extraktionspasset, 6.1 Sol för resonemangspasset, Astra endast för de anrop som behöver det som Astra unikt gör. Och modellfusion låter en panel av dem svara på en fråga tillsammans, vilket är det ärliga sättet att använda ett flaggskepp som du inte har råd att routa allt till: det blir en röst i en panel i stället för hela notan.

Vad gör man med en generation av en

Köp inte generationen. Köp en stegpinne och köp om den när stegpinnarna flyttas.

För volymtungt och latenskänsligt arbete är GPT-6 Luna, med $0,0678 per uppgift och 100 sekunder till första token, den nivå som redan bär mest trafik, och priset ligger en storleksordning under allt annat på stegen. För allmän resonering och kodning är GPT-6.1 Sol nu den standard som 6.0-modellen brukade vara — samma listpris, bättre index, halva cachekostnaden, och uppgiftstiden på 640 sekunder är det enda du bör testa mot din egen arbetsbelastning innan du antar att uppgraderingen är gratis. För de uppgifter som kräver mätning i framkant eller det säkerhetsarbete som bara flaggskeppet utför, är GPT-6 Astra fortfarande den enda nivån som gör dem, till 4,5 gånger kostnaden för nivån under den.

Det man bör hålla utkik efter är huruvida 6.1-uppdateringen når de andra nivåerna. Om Luna eller Astra får samma behandling förändras stegens form, och därmed även per-uppgiftskalkylen i den här artikeln. Fram till dess betecknar ”GPT-6.1” en enda modell, och det är genom att behandla den som en familj som team till slut betalar flaggskeppspriser för extraktion.