GPT-6 Sol: Tài liệu tham khảo đầy đủ về GPT-6 tầm trung của OpenAI

GPT-6 Sol là hạng trung của dòng sản phẩm — mô hình nằm giữa mô hình chủ lực GPT-6 Astra ở trên và mô hình rẻ, nhanh GPT-6 Luna ở dưới, được phát hành ngày 22 tháng 9 năm 2026 với giá 2,00 USD mỗi triệu token đầu vào và 10,00 USD mỗi triệu token đầu ra. Con số đó chỉ bằng một nửa mức giá mà GPT-5.6 Sol từng có cho một mô hình được nhà cung cấp mô tả trong tài liệu của chính họ là "được xây dựng để vận hành các quy trình lập trình phức tạp và các luồng công việc tác tử": cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token, giới hạn đầu ra 128.000 token, đầu vào văn bản và hình ảnh, cùng sáu mức nỗ lực suy luận chạy từ không đến tối đa.

Trang này là tài liệu tham chiếu cho mô hình đó — trang bạn truy cập sau khi gõ tên nó. Đây cố ý không phải là một thông báo thứ hai. Ngày ra mắt được dùng ở đây để định ngày cho mô hình, chứ không phải để đưa tin về một sự kiện: mô hình hiện là một sản phẩm API đang hoạt động, được cung cấp rộng rãi, và điều một độc giả đến trang này cần là bảng giá, phạm vi (envelope), các tuyên bố của nhà cung cấp được ghi nhãn rõ ràng, và những gì một đơn vị đánh giá độc lập đo được. Mốc ngày giờ là ngày 22 tháng 9 năm 2026, sáu ngày trước khi trang này được viết, nên lần ra mắt cũng nằm trong cửa sổ độ mới bảy ngày; phần bạn đang đọc là lý do trang này là tài liệu tham chiếu chứ không phải một mục tin tức. Lý do nó tồn tại xét cho cùng là nhu cầu tìm kiếm được đo lường trực tiếp trên chính trang web này: mọi người gõ chính tên của mô hình, và lưu lượng truy cập rời rạc xung quanh cái tên đó hoàn toàn có dạng so sánh đối đầu và đã được phục vụ bởi các trang so đối đầu mà chúng tôi xuất bản riêng.

Vị trí của GPT-6 Sol trong stack GPT-6

Tài liệu của chính OpenAI nêu tên ba mô hình GPT-6 và giao cho mỗi mô hình một nhiệm vụ. GPT-6 Astra là mô hình chủ lực — hướng dẫn của chính công ty gọi nó là mô hình thông minh nhất của họ, nhắm đến việc sử dụng máy tính, duyệt web, kỹ thuật phần mềm, khoa học và tạo tài liệu, với mức giá $10.00 / $50.00 trước khi áp dụng bất kỳ bậc nào. GPT-6 Luna là bậc hiệu quả, nhắm đến công việc khối lượng lớn, được xác định rõ ràng, và có giá $0.10 / $0.50. GPT-6 Sol nằm ở giữa: trang mô hình của OpenAI mô tả nó trong một dòng là được xây dựng cho lập trình phức tạp và quy trình làm việc dạng tác tử, và hướng dẫn về dòng mô hình của họ nhắc các nhà phát triển chọn gpt-6-astra cho mức năng lực cao nhất, gpt-6-sol cho "lập luận mạnh mẽ trên các tác vụ đòi hỏi khắt khe", và gpt-6-luna cho công việc lặp lại hiệu quả ở quy mô lớn.

Hai sự thật khiến hạng này trở thành thật sự chứ không chỉ là một nhãn giá. Sol có cùng cửa sổ 1.050.000 token và mức trần đầu ra 128.000 token như Astra — hạng giữa không phải là cửa sổ nhỏ hơn, mà là ít đô-la năng lực hơn trên mỗi token. Và Sol hỗ trợ một cài đặt suy luận mà Astra không có: reasoning.effort chấp nhận none trên Sol, nên mô hình có thể chạy mà hoàn toàn không cần lượt suy luận nào, trong khi thang của Astra bắt đầu từ low. Với mọi thứ khác, thang mức độ nỗ lực là giống hệt — none, low, medium (mặc định), high, xhigh, max.

Artificial Analysis định ngày phát hành GPT-6 Astra là 3 tháng 9 năm 2026, còn GPT-6 Sol và Luna là 22 tháng 9 năm 2026 — ba tuần chia tách lần phát hành đầu tiên của thế hệ flagship khỏi các phiên bản anh em rẻ hơn của nó. Lưu ý rằng dòng trong danh mục của chúng tôi cho GPT-6 Astra mang ngày danh mục là 4 tháng 9; đó là một dị thường của danh mục, và ngày 3 tháng 9 của trình theo dõi độc lập mới là ngày phát hành mà chúng tôi dùng ở đây.

Bảng giá, trong

Mọi số liệu trong phần này đều đến từ tài liệu định giá của chính OpenAI và trang mô hình GPT-6 Sol, cả hai đều được đọc vào ngày 28 tháng 9 năm 2026, và cả hai đều tính trên mỗi triệu token bằng USD.

• Tiêu chuẩn, tối đa 272.000 token đầu vào — 2,00 USD cho đầu vào, 0,20 USD cho đầu vào đã lưu đệm, 2,50 USD cho ghi đệm, 10,00 USD cho đầu ra.

• Tỷ lệ đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm — OpenAI tính phí đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm bằng 10% mức giá không lưu đệm, tức mức giảm giá 90%, và cho biết việc ghi vào bộ nhớ đệm được tính phí bằng 1,25× mức giá đầu vào không lưu đệm. Bản ra mắt GPT-6 cũng đã loại bỏ một rào cản vốn âm thầm gây tốn kém: việc thay đổi mức độ suy luận hoặc tính khả dụng của công cụ không còn làm mất hiệu lực bộ nhớ đệm nữa.

• Ngữ cảnh dài, trên 272.000 token đầu vào — 4,00 USD đầu vào, 0,40 USD đầu vào được cache, 5,00 USD cho ghi cache, 15,00 USD đầu ra. Ngưỡng là 272K, và ngưỡng này được nêu ngay trên chính trang mô hình GPT-6 Sol của OpenAI chứ không phải mượn từ trang Astra — nơi cũng mang cùng con số đó. Cũng trên trang đó, quy tắc định giá lại được nêu gọn trong một câu: các prompt có hơn 272K token đầu vào được tính giá bằng 2× mức giá đầu vào và cache, cùng 1,5× mức đầu ra cho toàn bộ yêu cầu. Đây không phải là khoản phụ trội tính trên phần vượt. Một yêu cầu 300.000 token sẽ bị tính phí cả 300.000 token theo mức giá ngữ cảnh dài, nên chi phí khi vượt mốc là một bước nhảy chứ không phải một độ dốc — và bước nhảy đó xuất hiện đúng tại một ranh giới mà hầu hết các pipeline tài liệu dài đều vượt qua một cách vô tình.

• Batch and Flex — cả hai đều được định giá bằng 50% mức giá tiêu chuẩn áp dụng, vì vậy Batch and Flex trên Sol là $1.00 / $5.00 cho ngữ cảnh ngắn và $2.00 / $7.50 cho ngữ cảnh dài, với đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm ở mức $0.10 và $0.20 tương ứng.

• Fast mode — gấp 2 lần mức áp dụng, tức $4.00 / $20.00 cho ngữ cảnh ngắn và $8.00 / $30.00 cho ngữ cảnh dài. OpenAI đã đổi tên priority processing thành Fast mode vào ngày 30 tháng 7 năm 2026 và chấp nhận service_tier: "priority" hoặc "fast".

• Hai mức phụ thu đáng lưu ý — các endpoint xử lý theo khu vực có mức phụ thu 10% đối với các mô hình phát hành từ ngày 5 tháng 3 năm 2026 trở đi, và các endpoint FedRAMP có mức phụ thu 10% trên mức giá tiêu chuẩn. Đối với GPT-6 Sol và Luna, lưu trú dữ liệu tại EU chỉ khả dụng với xử lý Standard.

• Bối cảnh về mức giá — Bảng giá của OpenAI vẫn ghi GPT-5.6 Sol ở mức $4.00 / $20.00 với mức giá khuyến mại được nêu là sẽ kéo dài ít nhất đến ngày 21 tháng 11 năm 2026. Mức $2.00 / $10.00 của Sol là mức giảm 50% ở cả hai phía so với phiên bản tiền nhiệm trực tiếp của nó, và OpenAI nói với các phóng viên rằng mức giá mới là vĩnh viễn chứ không phải khuyến mại. Đó là tuyên bố của người phát ngôn chứ không phải cam kết bằng văn bản trên bảng giá, vì vậy nên coi đó là thông tin do nhà cung cấp tuyên bố chứ không phải một dữ kiện mang tính hợp đồng.

Phong bì

• Ngữ cảnh và đầu ra — cửa sổ ngữ cảnh 1.050.000 token, tối đa 922.000 token đầu vào, tối đa 128.000 token đầu ra. Con số 1.050.000 là của chính OpenAI; Artificial Analysis ghi 872.000 trên bảng thông số kỹ thuật của mình cho cùng mô hình, và FAQ trên trang đó nói 870k. Hãy coi con số của nhà cung cấp là hợp đồng và con số của trình theo dõi là phép đo cho một cấu hình phục vụ cụ thể.

• Phương thức — đầu vào văn bản và hình ảnh, đầu ra văn bản, theo trang mô hình của OpenAI. Dòng danh mục của chúng tôi cho mô hình này cũng liệt kê đầu vào tệp cùng với văn bản và hình ảnh, còn trang của OpenAI thì không. Trang của nhà cung cấp là căn cứ, nên cách hiểu trung thực về mô hình này hiện nay là đầu vào văn bản và hình ảnh.

• Mốc kiến thức — ngày 20 tháng 4 năm 2026. Mốc của GPT-6 Luna là ngày 18 tháng 5 năm 2026, và của Astra là ngày 30 tháng 4 năm 2026, nên ba mô hình trong dòng này không dùng chung một mốc kiến thức.

• Điểm cuối — Hỗ trợ cả Chat Completions và Responses, đồng thời hỗ trợ Batch. Realtime, dịch và phiên âm Realtime, Assistants, tinh chỉnh, embeddings, tạo và chỉnh sửa hình ảnh, giọng nói, phiên âm và dịch âm thanh, kiểm duyệt, cùng tuyến Completions cũ đều không được hỗ trợ.

• Công cụ và đầu ra có cấu trúc — truyền phát, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm, tìm kiếm tệp, đầu vào hình ảnh, tìm kiếm web và bộ nhớ đệm prompt đều được liệt kê. Có một điểm đáng lưu ý: trên Chat Completions, gọi hàm chỉ hoạt động khi reasoning_effort là none. Suy luận với công cụ đòi hỏi phải dùng Responses API.

• Tham số không được hỗ trợ khi bật reasoning — với reasoning effort được đặt thành bất kỳ giá trị nào khác none, hãy xóa temperature, top_p và top_logprobs; trên Chat Completions cũng xóa logprobs.

OpenAI tuyên bố điều gì, và đó là loại tuyên bố gì

Tài liệu ra mắt của OpenAI cho GPT-6 Sol, theo đưa tin của The Decoder vào ngày ra mắt, nên được đọc như một lập luận về chi phí ngang bằng hơn là một tuyên bố về năng lực. Những con số dưới đây do nhà cung cấp báo cáo, chưa được tái lập một cách độc lập, và mang hình dạng mà chính OpenAI chọn để công bố; bộ benchmark ở đây hẹp hơn so với danh mục thông thường, điều mà chính bài đưa tin đó cũng chỉ ra — GDPval và Terminal-Bench 4.0 đều vắng mặt trong đó.

• FrontierCode 1.1, do nhà cung cấp báo cáo — GPT-6 Sol đạt 49,3% ở mức nỗ lực tối đa với chi phí 2,14 USD mỗi tác vụ. OpenAI xếp con số đó vào khoảng tương đương với Claude Fable 5.1 ở 50,3% mức nỗ lực tối đa, vốn tốn 12,83 USD mỗi tác vụ theo so sánh của chính OpenAI.

• DeepSWE v1.1, do nhà cung cấp báo cáo — 68,8% đối với GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa, chỉ kém 1,1 điểm so với mức 69,9% tốt nhất từng công bố của Claude Fable 5, và vượt qua GPT-6 Luna của chính OpenAI, mà OpenAI cho biết đạt ngang Sol ở xhigh với chi phí thấp hơn nhiều.

• AutomationBench và OSWorld 2.0, do nhà cung cấp báo cáo — OpenAI báo cáo rằng GPT-6 Sol ở mức nỗ lực tối đa đánh bại Claude Opus 5 ở mức nỗ lực tối đa trên bài kiểm tra chuẩn về quy trình công việc kinh doanh với chi phí mỗi tác vụ chỉ bằng 9%, và cho biết GPT-6 mang lại kết quả sử dụng máy tính tương tự Claude Opus 5 với chi phí thấp hơn khoảng 80%, trong khi GPT-6 Astra vẫn dẫn đầu hạng mục đó trong chính dòng sản phẩm của OpenAI.

Hãy đọc hình dạng của những câu đó thay vì các con số. Mỗi câu ghép một điểm số gần bằng của đối thủ với một chi phí chỉ bằng một phần nhỏ của nó. Đó là một tuyên bố ngang bằng với chi phí thấp hơn, không phải tuyên bố thống trị, và là một phát biểu yếu hơn đáng kể so với "mô hình tốt nhất" — điều mà OpenAI dành riêng cho Astra. Các tuyên bố của nhà cung cấp ở đây nói rằng tầng trung đã khép lại khoảng cách về giá; họ không nói rằng nó đã khép lại khoảng cách về năng lực.

Đọc độc lập

Artificial Analysis đã đánh giá GPT-6 Sol ở mức nỗ lực suy luận tối đa và công bố kết quả vào ngày ra mắt. Các số liệu của nó là độc lập và là đối trọng với đoạn văn trên.

• Intelligence Index — 48 điểm trên Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, chỉ số này tổng hợp mười bài đánh giá bao gồm AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience và AA-LCR v1.1. Trang này xếp nó ở vị trí thứ 18 trong số 211 mô hình thuộc nhóm so sánh của nó — một mẫu số thay đổi khi công cụ theo dõi bổ sung thêm mô hình.

• Chi phí mỗi tác vụ — 1,06 USD cho mỗi tác vụ Intelligence Index, so với mức giá hỗn hợp 1,54 USD mỗi triệu token theo tỷ lệ pha trộn 7:2:1 giữa cache hit/đầu vào/đầu ra của Artificial Analysis. Mô hình đã tạo ra 77 triệu token đầu ra trong lần chạy chỉ số, so với mức trung vị 88 triệu của các mô hình suy luận trong cùng phân khúc giá, nên nó không giành được lợi thế về độ ngắn gọn.

• Tốc độ và độ trễ — 88,7 token đầu ra mỗi giây đo được qua API của OpenAI, cao hơn mức trung vị 82,6 của công cụ theo dõi đối với các mô hình suy luận tương đương, với thời gian đến token đầu tiên là 138,06 giây so với mức trung vị 3,79 giây. Hai con số đó mô tả cùng một sự đánh đổi: mô hình chạy nhanh một khi đã bắt đầu và khởi động chậm, đây chính là dấu hiệu điển hình của một lượt suy luận dài.

• Chỗ nó đi lùi — Cách The Decoder đọc kết quả của Artificial Analysis báo cáo những bước thoái bộ trên hai đánh giá công việc tri thức so với thế hệ trước: mất khoảng 100 điểm Elo trên GDPval-AA v2.1 và khoảng 75 trên Luna, với việc kiểm tra thủ công cho thấy mức sụt giảm chủ yếu đến từ chất lượng trình bày và kết quả không đầy đủ. Tóm tắt của chính Artificial Analysis, như được đưa tin, là chi phí trên mỗi tác vụ gần như giảm một nửa trong khi điểm trí tuệ vẫn ở mức của GPT-5.6, với mức cải thiện trên một số đánh giá và thoái bộ trên những đánh giá khác.

Một lưu ý cần đặt lên tất cả những điều đó. GPT-6 Sol và GPT-6 Astra chưa được bất kỳ bên nào mà chúng tôi có thể trích dẫn đánh giá đối đầu ở cùng mức nỗ lực suy luận trên cùng một harness, và hai con số thường được trích dẫn cạnh nhau — Sol ở 48 và Astra ở 53 — đến từ cùng một chỉ số nhưng không nhất thiết từ cùng một cấu hình. Phiên bản trung thực của so sánh đó rất ngắn: trên chỉ số, Astra đạt điểm cao hơn Sol, và không có lượt chạy nào được công bố tách bạch được bao nhiêu phần của khoảng cách là do mô hình và bao nhiêu là do thiết lập nỗ lực.

Tính khả dụng, và một điều duy nhất đã thay đổi sau khi ra mắt

OpenAI đã phát hành cả hai mô hình vào ngày 22 tháng 9 năm 2026 thông qua API riêng của mình với tên gpt-6-sol và gpt-6-luna, và tài liệu ra mắt của họ đặt chúng vào ChatGPT Work và Codex dành cho người đăng ký Plus, Pro, Business, Enterprise và Edu, còn người dùng Free và Go truy cập GPT-6 Luna qua ứng dụng desktop. Cả hai mô hình đều không có mặt trong giao diện ChatGPT Chat thông thường vào thời điểm ra mắt — đó là cách diễn đạt của chính OpenAI như được đưa tin trong ngày hôm đó, và đây là chi tiết dễ khiến người đọc nhầm lẫn nhất khi họ tìm Sol trong trình chọn mô hình mà không thấy.

Thay đổi sau khi ra mắt đáng quan tâm đối với bất kỳ ai đưa hình ảnh vào mô hình này nằm trong nhật ký thay đổi API của chính OpenAI, đề ngày 25 tháng 9 năm 2026: OpenAI đã sửa một lỗi trong mã hóa hình ảnh mà hãng cho biết đã làm suy giảm khả năng hiểu hình ảnh ở GPT-6 Sol và GPT-6 Luna, ảnh hưởng đến các tác vụ thị giác trong API và trong Codex, bao gồm cả khả năng sử dụng máy tính. Khuyến nghị của chính nhật ký thay đổi là chạy lại các đánh giá và thử lại các quy trình làm việc bị ảnh hưởng nếu đầu vào hình ảnh là một phần trong trường hợp sử dụng của bạn. Đó là một bản sửa lỗi mới ba ngày trên một mô hình mới sáu ngày, và đó là lý do một lần chạy benchmark từ tuần ra mắt và một lần chạy từ tuần này có thể cho kết quả khác nhau về bất kỳ thứ gì liên quan đến thị giác.

Đang chạy GPT-6 Sol trên OrcaRouter

GPT-6 Sol được định tuyến trên OrcaRouter dưới dạng openai/gpt-6-sol trên OrcaRouter, với mức giá niêm yết của chính OpenAI và giá niêm yết của nhà cung cấp được chuyển tiếp ở mức 0% phụ trội, cùng với openai/gpt-6-astra và openai/gpt-6-luna. Cả ba đều nằm sau một endpoint tương thích OpenAI và một API key, và đây chính là điều khiến câu hỏi về phân tầng trở nên có thể kiểm chứng thay vì chỉ mang tính lý thuyết: cùng một request body có thể được trỏ tới Sol cho một luồng production và tới Luna cho công việc khối lượng lớn bên cạnh, mà không cần hợp đồng thứ hai và không cần thay đổi mã, và thay đổi giá từ nhà cung cấp sẽ có hiệu lực ngay tại đây trong cùng ngày thay vì sau một chu kỳ định giá lại. Nếu bạn đang chuyển một workload sang một mô hình mới như vậy, chuyển đổi dự phòng tự động giữa các nhà cung cấp là nửa còn lại của lập luận — đó là cách bạn thử một mô hình mới sáu ngày tuổi trên lưu lượng thật mà không đặt cược một luồng production vào tháng đầu tiên của nó.

Hai điều mà bảng giá tác động đến một hóa đơn thực tế, được phân tích từng bước:

• Một lượt phân tích tài liệu 900.000 token được tính phí theo mức ngữ cảnh dài cho toàn bộ yêu cầu: 900.000 token đầu vào với $4,00 mỗi triệu là $3,60, cộng thêm đầu ra. Cùng lượt chạy đó nếu được giữ dưới 272.000 token sẽ được tính ở mức $2,00 mỗi triệu. Việc chia một yêu cầu quá lớn thành bốn lệnh gọi dưới ngưỡng không phải là một mẹo ở đây; đó là một cách tiết kiệm 2× đơn giản trên đầu vào.

• Vòng lặp agent được cache là nơi khoản chiết khấu 90% cho input đã cache phát huy tác dụng: một tiền tố ổn định được đọc lại hàng trăm lần chỉ tốn $0,20 mỗi triệu token trên Sol thay vì $2,00, và vì việc thay đổi mức độ suy luận không còn làm mất hiệu lực cache, có thể đi hết các bậc effort trong cùng một cuộc hội thoại mà không phải trả chi phí để xây dựng lại tiền tố.

Nếu điều bạn thực sự muốn là quyết định giữa hai mô hình — cái này hay mẫu flagship — thì chúng tôi đã thực hiện so sánh đầy đủ giữa GPT-6 Sol với GPT-6 Astra một cách riêng rẽ, và hồ sơ trước khi ra mắt của mô hình khi đó còn chưa được phát hành được lưu giữ trong bài viết riêng của nó thay vì được mổ xẻ lại ở đây.